抗滑桩土拱效应的可视化试验装置及方法

    公开(公告)号:CN109342312A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811366651.7

    申请日:2018-11-16

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种抗滑桩土拱效应的可视化试验装置及方法,包括模型箱、推板加载板、条形灯、树脂颗粒、数码相机,模型箱钢化玻璃拼接而成的透明立方体,模型箱内部单层满铺树脂颗粒,模型箱内底部设有抗滑桩和桩间挡土板,模型箱内部左右两侧贴有刻度贴纸,推板位于模型箱内部上侧,顶面钢化玻璃上设置利于螺杆穿过的通孔,螺杆下端与推板连接固定,螺杆上端设置与其螺纹配合的螺母,螺母抵靠推板,旋转螺母式螺杆移动带动推板加载位移,条形灯设置在模型箱上方,数码相机放置在模型箱的前侧,用于拍摄试验过程中的清晰图像,数码相机以固定焦距、固定距离获取试验过程中树脂颗粒的变形图片。

    玄武岩纤维锚杆双止浆囊预应力结构及其施工方法

    公开(公告)号:CN118621810A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410733780.4

    申请日:2024-06-07

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种玄武岩纤维锚杆双止浆囊预应力结构及其施工方法。通过钢筋套管连接件和填充层的设置,有效提升了玄武岩纤维锚杆的抗剪切能力,使其能够适应预张拉施工的需求,从而拓宽了玄武岩纤维锚杆在边坡锚固工程中的应用范围。双止浆囊(第一止浆部件和第二止浆部件)的设置使得注浆过程更加精准和高效。通过孔底注浆段、自由段和端部注浆段的划分,实现了注浆过程的分段控制,有效防止了浆液泄露,确保了注浆效果。该方法大大简化了施工流程,提高了施工效率。同时,预张拉形变复合构造有效解决玄武岩纤维锚杆预张拉过程中易受剪切破坏、预张拉力值低、耐久性不足、预应力易松弛等问题,为边坡预应力锚固工程提供了一种新的解决方案。

    模拟花岗岩二元结构边坡的渗流试验装置及试验方法

    公开(公告)号:CN114414455B

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202210046548.4

    申请日:2022-01-17

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种模拟花岗岩二元结构边坡的渗流试验装置及试验方法,包括试验土槽,试验土槽中间设置有将其内部空间分隔成两个试验区的中间隔板;其中一个底部为水泥浇筑的折线型基岩面,另一个底部为水泥浇筑的台阶型基岩面,折线型基岩面和台阶型基岩面均带有斜度并且两者形成倒V形结构;两试验区内在基岩面上方均装填有花岗岩风化土,花岗岩风化土上表面铺设一层缓冲层;两试验区侧壁上部分别设有多个进水口、下部在基岩面较低处分别设有出水口,两试验区在花岗岩风化土所在区域的侧壁上开设有若干测压孔。本发明原理简单、操作方便,应用性强,直观对比不同形态的基覆界面对花岗岩二元结构边坡粘粒迁移集聚特征的影响。

    半预制拼装式钢管混凝土边坡锚固反力结构及施工方法

    公开(公告)号:CN117868178A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410207411.1

    申请日:2024-02-26

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提供了半预制拼装式钢管混凝土边坡锚固反力结构及施工方法,其中半预制拼装式钢管混凝土边坡锚固反力结构包括主拼装件、边梁、纵向插接件和增强肋板,通过设置纵向插接件在边梁上,适配主拼装件的插接定位区,并且依靠边梁进行螺栓连接,便于对边梁及主拼装件的装配及定位,以及进行后续的螺栓锁止操作,通过配置主拼装件和边梁底部的增强肋板,设置于护坡坡面及主拼装件及边梁之间,大大提高了主拼装件及边梁对坡面的承载面积,从而更好的传递锚固力,以满足软弱土层边坡的强度变形协调要求,避免出现因下部土体压陷而造成锚固支护结构失效的问题,同时也可在软弱土层坡体上提供较稳定的工作面,以便后续拼装工作的进行。

    结合随机森林算法的高植被台风暴雨型滑坡识别方法

    公开(公告)号:CN113780174B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202111063777.9

    申请日:2021-09-10

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种结合随机森林算法的高植被台风暴雨型滑坡识别方法,通过获取研究区多时相高精度光学遥感数据、坡度图、地形起伏度图及NDVI数据;以光学遥感数据、坡度、地形起伏度和归一化植被指数构建分类特征集,选取合适的训练样本和测试样本;依托ENVI中的随机森林算法构建工具构建随机森林模型,设置相关参数进行模型训练与地物识别;获得研究区光学遥感影像、坡度、地形起伏度和归一化植被指数识别分类后栅格图像,以光学遥感图像识别出的滑坡矢量数据为底图,再分别以坡度图、地形起伏度图和归一化植被指数数据图提取出的滑坡矢量数据为掩膜执行裁剪操作,得到多源数据识别的高精度滑坡点位图。提升了滑坡遥感识别的精度,实现更高效地提取滑坡信息。

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