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蒋楠

作品数:80 被引量:493H指数:13
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80 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
爆破振动作用下邻近埋地混凝土管道动力响应特性被引量:28
2017年
为保证埋地混凝土管道在爆破施工过程的安全性,采用现场监测和动力有限元数值模拟相结合的研究方法,对超浅埋地铁站通道爆破开挖邻近埋地混凝土管道的动力响应进行研究.通过建立管道拉应力峰值和振动速度峰值的函数关系,由最大拉应力强度理论得到管道的爆破控制振速.由管道不同断面最大振速与对应位置管道正上方地表振速之间关系,提出保证管道安全的地表爆破控制振速.结果表明:空管状态下,掌子面后方,管道断面底部和中部振速较为接近,顶部振速最小;掌子面前方,管道断面质点振速呈现出底部最大、中部次之、顶部最小的振动特征;沿着管道轴线方向,质点振速最大的位置出现在掌子面前方3 m管道断面底部位置.管道在空管和满水两种状态下质点振动特征基本一致,管道中水的存在能降低管道质点振速,最大降低幅度为7.3%.管道的爆破控制振速为10.84 cm/s,保证管道安全的地表爆破控制振速为4.53 cm/s.确定的爆破控制振速可以指导现场爆破施工.
张震周传波路世伟蒋楠吴超
关键词:爆破开挖动力响应安全控制
隧道爆破开挖作用下砂浆锚杆动力响应特征及安全控制研究被引量:8
2023年
明晰隧道爆破开挖作用下砂浆锚杆的动力响应特征,保证锚杆支护系统的安全稳定是隧道高效建设及安全运行的关键。基于龙南隧道各级围岩爆破开挖工程,采用动力有限元数值模拟软件ANSYS/LS⁃DYNA,分别建立不同围岩级别、不同注浆龄期砂浆锚杆爆破开挖动力有限元计算模型,分析隧道爆破作用下各部位砂浆锚杆的动力响应特征与失效机制。研究表明,各级围岩爆破开挖时,隧道拱顶的锚杆振动速度与轴力均最大,锚杆部件端部为最危险点,沿隧道轴线方向,锚杆的振动速度与轴力均随爆破距离的增大而不断衰减;各部位的锚杆峰值振速随着注浆龄期的增加而减小,轴力随注浆强度的增加而减小,其剪力值也会减小;拱顶锚杆的轴力值与峰值振速具有线性关系,其与围岩级别以及龄期的大小有关,根据锚杆安全轴力可以计算得到不同围岩级别、不同养护龄期隧道爆破开挖砂浆锚杆的安全控制振速。
朱斌周传波蒋楠
关键词:隧道爆破砂浆锚杆动力响应安全控制
爆破影响下砌体结构振动效应及其安全性评价
2024年
城市地下工程在进行爆破施工时,邻近建筑结构的安全和稳定至关重要。基于武汉地铁8号线二期联络通道的爆破开挖工程,根据工程现场监测,建立LS-DYNA动力有限元3D数值计算模型并进行了详细分析。研究可知,数值模型质点振速变化和频率特征与工程现场测试基本一致,数值参数和计算方法合理。在振动响应方面,砌体结构主要表现为高度方向的振动,振动最大的点位于结构柱顶、柱脚,振速较大。砌体结构单元动应力沿结构长度方向先增大后减小,沿宽度方向则震荡减小。结构振速与有效应力具有对应关系,根据极限抗拉强度计算得砌体结构的安全控制振速为1.18 cm/s;结构爆破峰值振动速度在安全控制范围以内,单元的峰值有效应力不大于抗拉强度,结构处于安全状态。
郭永刚李田军吕加贺蒋楠
关键词:砌体结构有效应力安全评价LS-DYNA
承插式混凝土管道爆破振动动力响应尺寸效应研究被引量:2
2021年
为研究爆破振动作用下不同内径规格承插式混凝土管道振动响应存在的尺寸效应,通过现场邻近管道爆破试验及其振动监测数据验证,结合动力有限元软件建立多尺寸管道爆破动力数值计算模型,分析承插式混凝土管道爆破振动响应特征;基于量纲分析基本理论,考虑管道尺寸效应影响建立管道爆破振动速度预测模型;结合混凝土的动抗拉强度,提出了不同内径混凝土管道的爆破振动速度控制标准。研究结果表明:管身和管道承插口峰值应力的出现存在时间差,管身峰值应力大于管道承插口,并随着管道内径的增加,两者峰值应力差值逐渐降低;在爆破地震波作用下,混凝土管道峰值振动速度随着管内径的增加而逐渐降低。
黄一文蒋楠周传波周传波罗学东夏宇磬
关键词:爆破振动动力响应安全判据
内壁腐蚀混凝土管道爆破动力失效机制被引量:2
2022年
为了确保爆破振动荷载影响下临近服役多年埋地混凝土管道的安全,开展内部腐蚀混凝土管道爆破动力失效机制的研究.基于Thistlethwayte混凝土腐蚀理论,建立运营期混凝土管道内壁腐蚀缺陷预测理论模型.结合全尺寸承插式混凝土管道爆破模型试验及振动分析,验证承插式混凝土管道爆破动力响应的数值建模方法及参数选择.通过腐蚀缺陷预测,开展不同腐蚀缺陷形态下的承插式混凝土管道爆破动力响应数值试验,分析爆破振动荷载作用下的腐蚀管道动力性能演化规律.结合极限强度准则,确立腐蚀管道主控动力失效准则,提出爆破振动影响下运营期内壁腐蚀承插式混凝土管道的安全控制标准.
黄一文蒋楠周传波周传波李海波罗学东
关键词:内腐蚀爆破振动动力响应安全判据
基于组合赋权和灰色聚类评估的深孔台阶爆破效果评价
2023年
为了对魏家峁煤矿深孔台阶爆破效果进行综合评价,考虑爆破质量、安全、经济三方面目标,选取大块率、根底率、后裂距离、松散系数、单耗、延米爆破量、振动速度、飞散距离等8个参量作为评价指标。通过无人机、高速摄影、振动监测等技术手段对魏家峁煤矿4个生产爆破平盘开展现场监测,并利用Split-desktop、Motion studio等软件进行数据分析,得到了上述参量的量化指标。分别利用层次分析法和CRITIC法,获得评价指标的主、客观权重,然后基于离差平方和最大原则确定了各指标的组合权重。利用中心点三角白化权函数对灰色聚类法进行优化,建立了爆破效果的灰色聚类评估模型,对魏家峁煤矿深孔台阶爆破效果进行了综合评价,并根据综合聚类系数得到了4个平盘的爆破效果优劣顺序。最后对比指标数据分析了爆破效果最差的平盘主要存在的问题。研究结果表明:炸药单耗、大块率、根底率的组合权重都大于0.15,对爆破效果的影响较大;4个平盘的爆破效果优劣顺序为:1080平盘>1064平盘>1096平盘>1112平盘;1112平盘需要结合地质条件,针对后裂距离大、单耗高、延米爆破量小、飞散距离大等问题进行台阶爆破参数优化。
马义全周传波蒋楠张升贺广龙
关键词:深孔台阶爆破组合赋权
变电站边坡稳定性分析及治理技术被引量:4
2015年
为保证某变电站边坡稳定,避免大变形甚至失稳导致的危害,通过现场工程地质勘察,揭示了工程区域地层岩性和地质构造特征,并采用赤平投影法对边坡稳定性进行了定性分析,表明中风化岩质边坡整体稳定,局部破碎的强风化岩和不利结构面需要进行处理。同时,采用有限元数值模拟的方法,对边坡稳定性进行了计算,计算结果表明边坡持久工况整体稳定,但在瀑雨工况下,边坡的安全系数不满足规范要求。综合边坡稳定性评价分析结果,结合工程实际情况提出了相应的支护治理措施,取得了良好的治理效果和社会经济效益,可为类似工程提供参考。
蔡冻陈东吴松山蒋楠
关键词:边坡稳定性分析数值模拟边坡治理
露天转地下采深影响下爆破振动速度传播规律被引量:4
2016年
为研究采矿深度影响下爆破振动速度的传播规律,以大冶铁矿东露天采场狮子山北帮边坡露天转地下开采工程实际为背景,运用ANSYS/LS-DYNA建立简化模型对矿山露天开采以及不同采矿深度的地下开采爆破过程进行模拟,并用现场实测数据对模拟结果进行了验证。分别研究了不同采深影响下边坡面质点、坡体内质点、坡面同一质点以及同一采深条件下坡体内质点振动强度特征及其爆破振动速度传播规律。结果表明:(1)与露天开采爆破相比,地下开采引起的质点振动速度衰减更趋缓慢;(2)随着采矿深度的增加,坡体内径向、切向和垂直三个方向上的质点振动速度均具有放大效应,但当爆心距超过一定范围后,爆破振动速度放大效应消失,仍表现为为随爆心距增加而衰减的效应。(3)随爆心距的增加,坡面质点垂直振动速度随采矿深度增加以放大效应为主,水平方向的质点振动速度在一定的距离范围内相差不大,不具有明显的放大或衰减效应。
陈思远周传波蒋楠王超
关键词:露天转地下爆破振动数值模拟
衬砌空洞影响下公路隧道衬砌力学行为研究
2023年
衬砌背后空洞的存在给公路隧道安全运营带来极大威胁。为确保衬砌结构安全稳定性,依托公路典型病害隧道工程,采用室内模型试验和数值模拟相结合的方法,综合考虑衬砌混凝土与内筋组合结构,研究了公路隧道在衬砌背后空洞不同位置、深度、长度影响下的力学行为。研究结果表明,衬砌背后空洞位于拱顶时,对衬砌应力状态的影响最大;衬砌背后空洞深度是影响衬砌应力状态的主要因素。衬砌背后拱顶空洞深度增加时,衬砌最大主应力峰值位于衬砌内壁拱顶处,并随之增加;衬砌钢筋的有效应力峰值出现在空洞处,随着空洞深度的增加而增加,但远小于衬砌钢筋的屈服强度。
乐绍林杨曦曹华彰黄一文蒋楠
关键词:隧道工程衬砌病害模型试验数值模拟
地铁隧道土体参数敏感性分析与正交反演被引量:23
2013年
以郑州地铁工程为依托,现场监测数据为依据,采用敏感分析和数值模拟相结合的研究方法进行地铁盾构隧道土体力学参数的反演分析。利用MATLAB神经网络工具箱计算平台,计算分析土体变形量与其对应的力学参数之间的非线性关系,构建BP神经网络的训练结构;以地表竖向监测位移为输入样本值,对土体力学参数进行位移反分析。研究结果表明:影响地表变形的主要土体力学参数敏感度依次为内摩擦角(φ)、弹性模量(E)、内聚力(C)、泊松比(μ)。应用FLAC3D软件模拟分析地铁区间隧道盾构施工过程的力学特征,并将其成果作为反演分析的样本数集;杂填土层弹性模量E1为7.60 MPa,内摩擦角φ1为22.5°;粉土层弹性模量E2为19.68 MPa,内摩擦角φ2为27.7°;粉质黏土层弹性模量E3为12.98 MPa,内摩擦角φ3为19.5°。现场应用证明了该方法的有效合理性。
张志华周传波夏志强苗高建张定邦蒋楠
关键词:地铁隧道位移反分析BP神经网络
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