一种拼装式可更换消能墙和可更换消能结构

    公开(公告)号:CN108166645A

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201711437825.X

    申请日:2017-12-26

    Inventor: 刘其舟 赵军 张研

    Abstract: 本发明公开了一种拼装式可更换消能墙,由若干可更换消能区域组成。可更换消能区域按照所处位置不同可分为上区域和下区域,每个上区域由上部的消能段及下部的下连接板组成,每个下区域由上部的消能段及下部的可调节底座组成。消能墙上部通过剪力墙预埋件与剪力墙进行连接,消能墙下部通过可调节底座与基础进行连接,消能墙各区域之间通过拼接钢板进行连接。可调节底座具备一定的空间位置调节功能,在结构出现残余变形及安装偏差时也能顺利更换。通过设计将地震能量引导集中于耗能能力优越的可更换消能墙,可显著提高剪力墙的抗震性能并有效保护主体结构免遭破坏。震后对消能墙相应的破坏区域进行更换可快速修复剪力墙。

    一种拼装式隧道围岩模型衬砌结构及其浇筑方法

    公开(公告)号:CN117147247A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311004849.1

    申请日:2023-08-10

    Abstract: 本发明涉及隧道工程技术领域,具体涉及一种拼装式隧道围岩模型衬砌结构及其浇筑方法,包括底座和插接于底座上的双层空心圆柱组合体结构,双层空心圆柱组合体结构包括液压系统杆件、液压伸缩杆、内部衬砌模具、铁丝网、扣环和外部衬砌模具;先在底座上安装所有零件后,再对顶座进行安装,这样就保证了圆心一致和厚度均匀问题;同时,由于内外部衬砌模具都具有一定厚度,不会在安装过程中或者浇筑过程中发生变形,其次,通过将内外部衬砌模具等分三份,并在模具上涂抹润滑油,在拆模依次拆除模具,最后,通过换内外部衬砌模具的槽的位置,来改变浇筑衬砌的直径,而通过液压系统杆件和液压伸缩杆配合,可以实现浇筑不同高度的衬砌。

    基于主控结构面参数识别的危岩稳定性判别方法及装置

    公开(公告)号:CN111382802A

    公开(公告)日:2020-07-07

    申请号:CN202010188344.5

    申请日:2020-03-17

    Abstract: 本发明公布了基于主控结构面参数识别的危岩稳定性判别方法及装置,其主要特征是:通过收集危岩主控结构面图像,利用Caffe可视化工具对主控结构面图像进行处理,采集主控结构面贯通率、结构面斜率、结构面张开度的参数特征,建立深度学习技术模型,对参数特征进行训练学习,根据训练学习之后的危岩主控结构面的参数数据对危岩稳定性进行判别,最后输出判别结果。其装置主要包括:收集模式、工作模式、判别模式、安全模式。本发明的实施例提供基于主控结构面参数识别的危岩稳定性判别方法及装置的流程示意图,本发明实施例能够体现危岩失稳识别的准确性和灵活性问题,能够为危岩失稳的判别以及为危岩崩塌预测和防治提供依据。

    用于表面裂隙岩块拉剪强度测试试件及拉剪强度测试方法

    公开(公告)号:CN110567798A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910849539.7

    申请日:2019-09-09

    Abstract: 本发明公开了用于表面裂隙岩块拉剪强度测试试件及拉剪强度测试方法。本发明所述用于表面岩块拉剪强度测试的试件,其整体外观呈正方体,于试件一表面对称轴位置人工开一道缝。拉剪试验装置可于试块开缝一侧任意位置施加竖向线性荷载。本发明所述用于表面裂隙岩块的拉剪强度测试方法,是将拉剪试验装置底座固定于万能试验机承台上,利用螺栓和活动垫块将试件固定于装置中部,使其处于半悬空状态,固定于万能试验机单臂施力轴上的加载装置对试件施加拉剪力,使其发生拉剪破坏。

    一种基于机器学习的软土刚度智能预测方法

    公开(公告)号:CN119578218A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411591006.0

    申请日:2024-11-08

    Abstract: 一种基于机器学习的软土刚度智能预测方法,属于软土刚度预测技术领域。技术方案:基于ICSSA优化RVM模型参数,构建ICSSA‑RVM的软土刚度预测模型;通过Logistic‑Tent混沌映射初始化种群以增强种群的初始多样性;引入自适应权重实现在搜索过程中实现探索性与开发性的均衡;采用结合Levy飞行和逆向学习策略的混合方法更新麻雀位置,提高算法摆脱局部最优解的能力。有益效果:本发明基于机器学习的软土刚度智能预测方法在提高预测效率和准确度、增强模型适应性和泛化能力、提供可靠的预测工具、推动技术创新以及降低工程成本和时间成本等方面均表现出显著的有益效果。

    一种基于深度学习的砂土液化判别方法及装置

    公开(公告)号:CN111400915A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010188853.8

    申请日:2020-03-17

    Abstract: 本发明公布了一种基于深度学习的砂土液化判别方法及装置,其主要特征是:选取影响砂土液化的主要影响因素,收集大量的实例因素数据集,利用Matlab软件对数据集进行预处理,把处理后的数据集分为三部分,分别为训练集、验证集和测试集,并依次输入深度学习模型DBNs中,依次用于特征学习、参数微调、结果检验,结果检验合格之后导入待判别样本数据集,系统会自动判别出结果,结果对应为砂土液化或未液化。其装置主要包括:厂家设置板块和用户运用板块。本发明的实施例提供一种基于深度学习的砂土液化判别方法及装置的流程示意图,本发明实施例能够体现砂土液化判别的准确性和灵活性问题,能够为砂土液化预测和防治提供依据。

    多相场作用下岩石三轴抗压强度深度学习预测方法及装置

    公开(公告)号:CN111242301A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010153225.6

    申请日:2020-03-06

    Abstract: 本发明是多相场作用下岩石三轴抗压强度深度学习预测方法及装置,其主要特征是:通过对多相场作用下岩石三轴抗压强度数据样本库进行扫描和识别,并将识别到的数据提取,利用深度学习技术建立学习模型对提取的数据进行学习训练,达到准确预测的效果,最后将预测的结果进行输出。本发明的装置主要包括:感知模块、深度学习处理模块、预测模块、嵌入模块、信息记忆模块、安全防护模块。本发明所述的是多相场作用下岩石三轴抗压强度深度学习预测方法及装置,具有操作简便、运算结果与实际数据拟合程度较高、适用性较好的优点。

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