钢-混组合连续梁-V腿连续刚构桥静载试验研究

来源 :特种结构 | 被引量 : 0次 | 上传用户:star225
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
钢-混组合连续梁-V腿连续刚构桥是由V形墩连续刚构桥和连续梁组合形成的新型桥梁结构,主梁结构采用钢-混组合梁.它既有组合连续梁的受力特征,又有V腿刚构桥的受力特征,这种新结构的研究相对较少.本文对某钢-混组合连续梁-V腿连续刚构桥,进行静载试验,研究受力特性.研究结果表明:该桥结构经历了0.86~0.95荷载效率的静力加载试验,试验过程中未发生异常现象;各试验荷载工况下的各控制截面的实测挠度均小于理论计算值,挠度校验系数介于0.75~0.95之间的合理范围;钢梁应力校验系数总体介于0.75~0.95之间,最大相对残余应变未超过15.0%,均满足规范要求.
其他文献
密钥更新是对抗密钥泄露的有效方法。现有加密去重系统大多基于消息锁加密实现,拥有相同数据的多个用户共享同一加密密钥,某一用户更新密钥时其他数据所有者需同步该更新,这将引起较大的计算和通信开销。针对这一问题,提出了一种基于AONT和NTRU的密钥更新方案,设计了一个AONT的变体以解决多用户密钥更新时的同步问题,引入了一种基于NTRU的代理重加密方案以降低密钥更新过程中的系统通信开销和客户端计算开销。
为提高基于域名关联信息的恶意域名检测准确率,提出了一种基于域名解析信息与请求时间相结合的恶意域名检测方法。首先,将域名解析记录表示为异质信息网络中的节点和边,以同时表征异质域名数据获得较高的域名信息利用率;其次,为避免采用稀疏邻接矩阵相乘操作提取关联信息时间复杂度较高的问题,提出了一种基于元路径的广度优先网络遍历算法,提高关联解析信息提取效率;针对弱连接域名由于缺少关联解析信息而漏检的问题,引入请
针对现有成员推理攻击(MIA)在面向正常拟合迁移学习模型时性能较差的问题,对迁移学习模型在正常拟合情况下的MIA进行了系统的研究,设计异常样本检测获取容易受攻击的数据样本,实现对单个样本的成员推理攻击。最终,将提出的攻击方法在4种图像数据集上展开攻击验证,结果表明,所提MIA有较好的攻击性能。例如,从VGG16(用Caltech101预训练)迁移的Flowers102分类器上,所提MIA实现了83
量子纠错码是克服量子消相干的主要手段,是实现量子计算机的关键技术。量子BCH码可以利用满足特定关系的经典码构造。首先推导了选择分圆陪集的一般性方法,给出了计算每一个分圆陪集包含元素个数的充要条件。然后给出了有限域Fq上利用CSS构造和Steane构造来构造量子BCH码的方法。最后将该方法扩展到有限域Fq2上,给出了利用Hermitian构造来构造量子BCH码的方法。与已有的结果相比,所提方法具有更
为应对毫米波通信加入智能反射表面(IRS)进行辅助通信导致系统变复杂难以获得信道状态信息(CSI)这一挑战,采用了混合智能反射表面结构,即IRS由大量无源元件和有限的射频(RF)链构成,其中有限的RF链用来估计基站/终端和IRS之间的信道。基于该结构,提出一种信道估计方案。该方案根据有限的RF链,首先使用一种改进的多信号分类算法对信道的离开角和到达角同时进行估计,然后提出一种复数并联深度神经网络对
提出了一种混合双跳PLC-FSO通信系统。PLC链路和FSO链路通过放大转发中继连接。具体地,假设PLC链路受附加背景噪声和脉冲噪声影响,其信道衰落服从对数正态分布,而FSO链路受大气湍流影响信道衰落满足Gamma-Gamma分布,并考虑指向误差影响。基于该模型,分别推导了中断概率、误码率和信道容量的闭式表达式来分析系统的性能。此外,给出了中断概率和误码率的渐近分析以及信道容量的上限表达式。最后,
在大规模多输入多输出时间反演多址(MIMO-TRDMA, multiple-input multiple-output time-reversal division multiple access)系统中,传统的线性最小均方误差(MMSE, minimum mean square error)算法可获得近似最佳的检测性能。但是,MMSE检测算法所需的矩阵求逆计算复杂度过高,无法确保信号检测的实时处
传统的密文策略属性基加密方案为云计算数据共享服务提供细粒度访问控制功能的同时,其访问策略中的明文属性会导致隐私和敏感数据泄露,而且根据恶意用户泄露的解密密钥对其进行高效追踪并撤销是一个挑战性问题,同时,大多数现有可撤销方案中都存在着撤销列表过长、效率过低等缺陷。针对这些问题,基于密文策略属性基加密方法,提出一种可撤销可追踪的基于时间并具有隐私保护的云数据共享方案。通过隐藏访问策略的属性值,所提方案
广义频分复用(GFDM)系统存在固有的子载波间干扰和子符号间干扰,在时频双选择信道下,会产生严重的导频污染现象,使基于导频的信道估计性能显著下降。为此,提出一种基于深度学习的GFDM系统信道估计框架,将离散导频位置处最小二乘信道估计值构成低分辨图像作为网络输入,利用深度残差网络恢复信道时频响应的高分辨图像,实现GFDM系统的信道估计。设计了基于深度残差网络的GFDM时频双选择信道估计算法的仿真系统
为解决设备管道在框架梁塑性铰区的穿洞难题,本文以某实际工程为背景,对设置斜腋、密箍、斜筋、钢套管等加强措施的塑性铰区开洞梁的力学性能进行研究.通过建立精细化有限元模型,对不同加强措施下开洞梁的受弯、受剪性能和破坏机理开展了参数化研究.研究表明,本文建议的构造措施可以有效改善塑性铰区开洞梁的受力性能,并使其满足工程应用需求.该研究拓宽了开洞梁的应用范围,有效降低了结构层高,有利于提升建筑空间品质、降低工程成本.