【摘 要】
：
为探究土岩复合地层中深基坑开挖对邻近管线变形的影响规律，开展了土岩复合地层中深基坑开挖的现场监测和数值模拟研究.以南京地铁一号线北延工程二桥公园站车站基坑为工程依托，基于现场实测数据进行了管线沉降变形分析，并使用PLAXIS 3D有限元分析软件进行数值模拟，揭示了管线与基坑间距、管线埋深等因素对管线变形的影响规律，并定量分析了各种因素的影响程度.结果表明：管线的不均匀变形主要发生在基坑端角部20%
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目（51978159）； "十二五"国家科技支撑计划资助项目（2015BAB07B06）；
论文部分内容阅读
为探究土岩复合地层中深基坑开挖对邻近管线变形的影响规律，开展了土岩复合地层中深基坑开挖的现场监测和数值模拟研究.以南京地铁一号线北延工程二桥公园站车站基坑为工程依托，基于现场实测数据进行了管线沉降变形分析，并使用PLAXIS 3D有限元分析软件进行数值模拟，揭示了管线与基坑间距、管线埋深等因素对管线变形的影响规律，并定量分析了各种因素的影响程度.结果表明：管线的不均匀变形主要发生在基坑端角部20%开挖长度范围内；与单一土层相比，在上土下岩的土岩复合地层中进行基坑开挖对邻近管线沉降变形影响相对较小；管线竖向位移和水平位移与管线埋深、管线与基坑间距成负相关，与基坑开挖深度成正相关；相对而言管线与基坑的间距对管线变形影响最大，管线埋深次之，基坑开挖深度影响相对较小.
其他文献
随着近年来轨道交通的快速发展和持续建设,线路如何在建筑物林立、高敏感环境下顺利穿越,是建设者们高度关心的问题。宁波轨道交通4号线柳西站—宁波火车站区间位于老城区,道路狭窄,两侧建筑物密集,盾构机需连续穿越苍松路下立交、祖关山下立交、柳汀高架桥、萧甬高铁、宁波市邮政局等重要建（构）筑物,详细介绍并分析了区间隧道设计方案以及施工技术措施,取得了较好的效果。
片上系统中含有大量的存储器,常使用共享内建自测试电路的方法测试。内建自测试电路的插入过程受到片上系统的面积开销、测试功耗与测试时间的约束。针对这个问题,将多存储器内建自测试建模为多目标优化问题,并提出一种多目标聚类遗传退火算法。该算法在遗传算法的基础上,通过存储器聚类获得存储器兼容组,采用启发式方法获得高质量初始解,提出一种多约束条件下不同权重的目标函数,对较优个体采用模拟退火算法规避局部最优解风
文化与文化意识《现代汉语词典（第7版）》将文化定义为"人类在社会历史发展过程中所创造的物质财富和精神财富的总和,特指精神财富,如文学、艺术、教育、科学等。胡文仲先生则将其定义为"包括了一个社区社会习惯的所有表现形式,个人受到社会习惯的影响所作的反应以及有这些习惯所决定的人类活动的结果。"在英文中,《牛津高阶
在电子元件生产迅速发展的情况下,硅片的清洗工艺还沿用陈旧的技术采用有机溶剂如四氯化碳、丙酮、甲苯等清洗硅片脱脂去油。在处理过程中,挥发出的气体既污染空气,又影响操作工人的健康。我厂工人通过学习无产阶级专政的理论,大大发扬了敢想敢干的革命精神,决心改变清洗硅片的落后面貌。在上海合成洗涤剂二厂的积极协助下,试用金属洗涤剂来清洗硅片脱脂去油的新工艺。经过六个月的实践证明,效果是良好的,新工艺不仅改善了劳
随着开关电源技术的不断发展,在中小功率应用场合,人们对开关电源的效率以及功率密度等要求越来越高。开关器件性能的优化和拓扑结构的改进是推动开关电源往高频高效高功率密度发展的重要途径。相比于传统硅（Si）器件,氮化镓（GaN）器件更低的性能系数带来的更小的门极充电电荷和更小的导通电阻。将GaN器件应用在LLC谐振变换器中,能够在提升工作频率的同时,有效提高开关电源效率和功率密度。本文首先对GaN功率器
目的 探究拟黑多刺蚁活性组分促进结直肠癌SW116细胞凋亡的作用机制。方法 采用CCK8法、划痕实验、凋亡实验检测拟黑多刺蚁活性组分对SW116细胞增殖、迁移和凋亡的影响，Western blot法检测拟黑多刺蚁活性组分对SW116细胞Bax、Bcl-2蛋白表达的影响，RT-qPCR法检测miR-186-5p表达，双荧光素酶报告基因实验验证miR-186-5p与GJA1的靶向关系；过表达/抑制mi
比利时、荷兰站和意大利站是三连赛的超级背靠背比赛,维斯塔潘无疑是最令人瞩目的车手。比利时站Spa-Francorchamps荷兰站Zandvoort势头强劲的荷兰人在比利时大奖赛遭遇极端恶劣天气,斯帕的大雨推迟了比赛三个多小时。最终在安全车的带领下仅进行了10 min,跑到第3圈便红旗宣告结束。最终名次与发车时完全一致,维斯塔潘夺冠,拉塞尔获亚军,生涯首登领奖台,汉密尔顿第三,但未完成75%的比赛
为了有效解决输电线路多金具检测过程中存在的目标密集和目标间相互遮挡的问题，提出了融合外部知识的多目标解耦检测方法（External knowledge Decoupling R-CNN， EKD R-CNN）。首先通过深入分析金具数据集的领域规则和图像信息，提取出共现和空间知识；然后使用图神经网络方法建立共现和空间知识推理模型，将外部知识进行实例化表达；最后使用解耦模块将金具检测任务以非耦合的方式
输电线路异常目标所导致的故障已经成为造成输电线路停运的主要原因，对社会造成极大的经济损失。然而由于输电线路边缘侧设备算力、供电、通信资源受限，仍需将图像定时（如间隔30min）发送至数据中心进行处理，导致数据中心负荷重，检测漏报率高，应急处理能力严重不足。为此，文章构建了基于边缘智能的输电线路异常目标检测架构，并提出一种针对输电线路场景复杂背景复杂形状的异常目标检测模型，该模型基于改进型Mobil
输电线路因所处环境复杂，极易附着异物，若不及时发现和清理将会对输电线路安全运行造成严重影响。针对输电线路图像巡检中的异物检测精度不高的问题，提出改进YOLOv3的输电线路异物检测方法（YOLOv3-RepVGG）。该方法基于YOLOv3目标检测网络并对其改进，首先采用RepVGG模块替换骨干网络Darknet-53的残差单元，同时加倍模块数量来提高网络对图像特征的提取能力;其次通过增加网络的多尺度