新挖隧道对邻近既存基桩之影响

来源 :2004海峡两岸地工技术、岩土工程交流研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaolan
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
本文利用离心模型试验,探讨于饱和砂土层中进行不同深径比的隧道掘进,对邻近新挖隧道旁既存基桩之影响.本研究主要探讨新挖隧道开挖致使周围土体移动时,含轴向力的基桩之荷重传递机制行为及新挖隧道对既存储基桩桩头沉陷量之影响.
其他文献
企业兼并中,兼并方与被兼并方由于应用不同的定价方法等原因而产生不同的价格,以致于难以协商.通过引入协商因子的概念,根据现金支付、换股支付与混合支付的不同支付条件,给出在实际价格谈判中协商区间的确定方法,弥补了在兼并定价研究中的不足.
主要讨论多传感器信息融合方法,并进一步讨论了聚类融合控制方法及其在中板轧机监控系统中的应用.实验室仿真和现场调试运行结果表明效果良好.
通过对现有单机和相同并行加工系统的排序问题的研究,建立了一类相应的多机非相同并行加工系统的排序模型,模型的优化目标是工件排序的拖期总数为极小.由于已经证明其是一个NP问题,因此应用著名的EDD、SPT算法的思想,提出了一个针对多机问题的快速、实用的启发式排序算法.最后给出了该问题的实例.
对于一类线性系统,研究如何利用观测器进行可靠性控制.就系统的部分执行器失效,而状态观测器部分的执行器不会失效这种情形进行讨论,克服了以往文献中要求观测器部分相应的执行器也必须失效的缺陷.最后用一个例子验证了所得结果的有效性.
提出了一种基于动态回归神经网络(DRNN)的不确定非线性系统的故障检测方法.该方法通过构造神经网络自适应观测器来获取反映系统故障的残差信息以进行快速的故障检测,神经网络权重的在线学习律没有持续激励的要求,并采用Lyapunov稳定性理论保证了闭环误差系统的一致最终有界稳定.针对某型飞机舵面故障的仿真验证了该方法的有效性.
利用仿人智能控制器结构和参数的特点,提出了一种基于前馈静态开环解耦的多变量仿人智能控制方法.该方法设计简单、调整方便、易于实现,能有效地抑制或消除系统变量之间的关联作用,实现对系统的解耦控制,并得到良好的动、静态性能.
在综合目前化工过程故障诊断研究进展的基础上,提出了一种基于Internet应用技术、分布式人工智能(DAI)、智能计算和诊断技术的远程协作故障诊断系统的基本结构和具体功能实现.所设计的系统具有良好的开放性、互操作性和模块化,便于实现广域的资源共享,可进行多诊断资源的协同诊断和问题求解,从而使诊断系统的问题求解能力和整体的性能有了很大的提高.
针对具有时延的非线性系统提出了一种基于神经网络模型的神经元自适应预测控制方案.用改进的Elman网络作为系统的递推辨识模型,用结构简单但自学习和自适应能力较强的神经元设计控制器,实现对非线性系统的有效控制.仿真实验证明了该方案的有效性.
介绍单神经元控制器(SNC)作为转速调节器在无位置传感器BLDCM控制系统中的应用.单神经元控制器结构简单,改进的反向传播算法适合实时在线控制.设计了基于DSP56F805无位置传感器BLDCM全数字控制系统,并将单神经元控制器和算法应用于调速控制系统,实现了实时在线控制.
本文以上海地区预力桩打桩施工品质管理之实例,探讨在上海地区打桩施工品管相关之问题,其内容包括施工前规划作业之考量、两岸预铸桩施作标准与习性之比较、打击桩现场停锤标准订立、焊道检验、高应变能检测注意事项探讨等.