【摘 要】
:
近年来,随着国家在多年冻土地区的大力发展,加之气候变暖造成的冻土温度升高,寒区工程对基础强度和变形的要求进一步提高,传统的冻土力学研究方法已不能满足寒区工程的需要。对冻土进行室内试验时,大多采用的是均质的重塑试样,并没有明显的冰土构造。在实际工程中,冻土并不是均质的,其具有独特的冰土构造,且不同区域的冻土往往构造各异。所以,使用均质冻土试样得到的力学性质与实际原状冻土的力学性质有所差异。而原状冻土
论文部分内容阅读
近年来,随着国家在多年冻土地区的大力发展,加之气候变暖造成的冻土温度升高,寒区工程对基础强度和变形的要求进一步提高,传统的冻土力学研究方法已不能满足寒区工程的需要。对冻土进行室内试验时,大多采用的是均质的重塑试样,并没有明显的冰土构造。在实际工程中,冻土并不是均质的,其具有独特的冰土构造,且不同区域的冻土往往构造各异。所以,使用均质冻土试样得到的力学性质与实际原状冻土的力学性质有所差异。而原状冻土取样困难,保存不易,试件之间差异性大,不具有对比性。本文针对目前冻土力学研究中的不足,通过室内试验、CT扫描、图像处理和数值模拟相结合的手段,探索建立原状冻土数值试件的方法,并在有限元软件中模拟室内试验,以研究温度、围压和冰土构造对原状冻土力学性质的影响。主要的研究内容和成果如下:通过在室内制作试件时埋置冰块的方式,制备了含有可见冰的人工非均质冻土试件,并在不同温度下,对其进行了单轴压缩试验,得到了应力应变曲线图,研究了温度、含冰量和冰的分布对冻土力学性质的影响。发现当具有明显的冰土构造时,冻土的强度会明显降低,而且含冰量和冰的分布均会影响冻土的力学性质。对室内制备的人工非均质冻土进行了CT扫描,获得了冻土内部的CT图像。然后对其进行直方图均匀化、滤波降噪、阈值分割和形态学处理,成功提取出了冻土内部的冰,并将其导入有限元软件中,建立了非均质冻土的数值模型,模拟了单轴压缩试验和三轴压缩试验。发现因为冰和土变形的不协调,冰土界面处会出现明显的应力集中现象。将模拟结果和室内试验进行了对比,验证了模型的准确性。对原状冻土图像进行图像处理,建立了三种结构类型的原状冻土几何模型。然后在Harlan模型的基础上,根据质量守恒微分方程和能量守恒微分方程,推导出水-热耦合微分方程,通过研究引用功能,建立了原状冻土的水-热-力耦合模型。使用该模型模拟了不同边界条件下的原状冻土的数值试验,分析了温度、围压、冰土构造对冻土强度、弹性模量、黏聚力和内摩擦角的影响。
其他文献
目的了解大学生COVID-19知识、态度、行为现状,比较大学生COVID-19知识、态度、行为差异,探讨大学生COVID-19知识、态度、行为的影响因素和大学生在疫情期间参加志愿者行动的行为动机。方法本研究通过定量研究与定性研究相结合的方法对武汉市大学生COVID-19相关知识、态度、行为进行调查和研究。(1)定量研究:采用便利抽样,选取4所武汉市大学共计1257名大学生作为研究对象。调查方式采取
红外辐射特征是体系化对抗背景下对飞行器进行探测识别和打击的重要参数。一方面飞行器的红外辐射特征可作为辐射源被红外探测器接收,从而对抗体系可以根据接收到的红外辐射特征对目标进行识别、追踪、锁定、打击和干扰等;另一方面,构建红外辐射的模拟仿真平台能够提前模拟战时红外对抗,完善飞行器的红外隐身性能,开发有效的红外干扰手段。诸如天基探测器、陆基探测器等不同形式的探测器对飞行器不同部位的敏感度不一样,并且不
在OLED面板阵列制程中,异物、脱落膜、残胶等缺陷多嵌套于多层排列的薄膜晶体管电路中,采用传统自动光学检测方法检测缺陷时需去除纹理背景,缺陷易被截断且淹没在残留背景噪声中导致微缺陷识别准确率低。同时,由于缺陷尺寸小、可视化特征少,多类别微缺陷难以区分,分类准确率不足。现有基于深度学习的检测方法对小目标适应能力不足,微缺陷在卷积过程中易出现特征消失,同时,真实场景中样本分布均衡的多类别缺陷难以获取,
我国是一个地震多发的国家,频发的地震灾害给人类社会带来了巨大的人员伤亡和经济损失。同时台站的建设规模迅速发展,也导致收集到的大量地震动记录亟需处理。然而地震动记录的质量不一,当前方法难以进行快速准确地处理。地震动数据处理一般由异常波形识别和滤波两部分组成。当前异常波形识别方法主要基于阈值进行单个异常模式的判断,效率较低且依赖经验,难以对多种异常模式同时进行分类。当前滤波方法均依赖于滤波器,滤波结果
近些年来,随着国际体育事业发展进程的不断加快,越来越多的体育运员广泛的参与到国际竞技体育运动中。然而在现如今的体育竞技中,歧视行为的存在严重阻碍了国际体育事业的健康发展。从本质上来看,体育竞技本应是天赋与公平竞争的领域,但是一些基于性别、残疾、种族、宗教、地域等多个层面因素不断腐蚀着体育竞技纯洁的躯体。这与和谐社会构建的价值追求相背离。从本质上来看,和谐社会的构建得社会的公平与正义有了更为丰富的价
随着全球文化的发展与产业结构的调整,制造业、运输业和仓储业出现了不同程度的结构性衰落,因此城市中出现了大量闲置的旧厂房、仓库等建筑。这些旧工业建筑是一种非常独特的城市文化资源,对其的保护和再利用有着重要意义,规划建设成为文化创意产业园则是近年来最常见的做法,国内外均出现了大量实践方面的成功作品。改革开放以来,我国文化产业一直坚持政府驱动型发展模式。伴随着“文化强国”战略的提出,我国文化创意产业迎来
随着越来越多的物联网设备的接入,Io T应用正面临着由于Io T节点异常导致的严重安全风险。在物联网节点下,传感器收集的数据是时序数据并且考虑到设备计算资源限制,需要对物联网数据进行有效处理实现异常检测。联邦学习可以有效维护用户隐私并减少边缘节点和服务器的通信开销、消息延迟,不断利用边缘设备数据进行迭代更新。因此,将联邦学习方法引入到物联网异常检测中。但是,由于物联网设备的多样性及其面临多元的攻击
无线通信的发展迅速,随之而来出现一系列在特殊环境下的通信需求。现阶段经常会出现需要穿过金属壁进行通信的场景。针对多数无法对金属壁打孔以实现有线连接的情况,建立一套可直接使用的过金属壁通信系统具有很大的社会价值。由于金属对信号具有屏蔽作用,使得实际工作中的常规信号难以从金属罐体内部传输到外部。而超声波具有可穿透性强的特点,且可以透过金属壁传递相应的信息。本课题以超声波为基础,通过对压电效应的分析与运
随着社会信息化程度的日益提高,网络安全问题面临着全新的挑战。恶意代码的种类和数量在逐年增长,与之对应的恶意代码相关研究也成为了网络安全领域的重点。虽然基于机器学习以及深度学习的方法在恶意代码检测领域取得了一定的效果,但是这些方法大多只使用了API调用序列等单一维度行为特征,没有考虑不同维度行为之间的联系。在实际的情况中,一个恶意行动往往需要多个行为共同完成。除此之外,目前的方法只给出了恶意代码的分
在智能化的背景下,“智能制造”是提升国家整体制造业水平的重要途径。我国制造业正处于“智能化转型”的关键阶段。制造业企业面临的智能化转型迫切、转型路径不清晰、企业升级能力不足等问题日益突出。因此,制造业智能化转型升级变得尤为重要。本研究基于智能化发展的转型升级机理来研究制造业转型路径,对制造业提升智能化水平,进而实现智能化转型具有重要的理论价值与实践意义。本文基于2009-2019年的企业级面板数据