大尺寸通风管网中障碍物对瓦斯爆炸冲击波传播特性影响的数值模拟

为了研究大尺寸通风管网中的瓦斯爆炸传播规律,采用数值模拟方法,针对具有不同障碍物数量的大尺寸通风管网模型,利用Fluent分析管网中各个监测点的超压变化曲线以及障碍物附近的速度矢量图,分析爆炸冲击波传播规律。研究结果表明:初期瓦斯爆炸后,障碍物的存在改变了通风管网内未燃瓦斯的积聚区域;高温和高压发生耦合作用,在氧气相对充足的进气管道中形成二次爆炸;障碍物与火焰波以及管网自身结构变化等多种因素形成复合作用,改变了通风管网内瓦斯爆炸冲击波的传播路径和叠加区域的位置;无障碍物时高压区域出现在进气管道中,有障碍物时高压区域出现在中部直管与斜管的交汇处附近,且数值相对较大。     

气相色谱法测定土壤中六六六残留量

采用气相色谱法毛细管色谱柱分离、电子捕获检测器检测土壤中残留的六六六含量。索氏提取和超声波提取2种方法的研究结果表明，索氏提取法加标回收率在86．93％～98．54％之间，相对标准差为1．78％～9．59％；超声波提取法加标回收率在90．23％～103．29％之间，相对标准差为2．32％～9．33％。两种方法均准确、灵敏，超声波提取法时间短、效率高。     

输水隧道在行波激励下的三维地震反应分析

随着大规模调水工程的建设,穿越软土地区的浅埋输水隧道的抗震性能的重要性愈加突出,这就涉及到地震动的输入问题。而对于空间尺度很大的大型输水隧道,地震动输入的空间变化特性即多点输入对输水隧道的地震响应产生重要的影响。所以在考虑了衬砌-水体-围岩的相互作用的同时,还考虑了地震波有限波速传播所引起的行波效应及不同地震动激励方向对三维输水隧道的地震动的影响。结果表明:与地震动一致输入相比,行波效应将对输水隧道的地震响应产生不利的影响。     

局部断层场地对平面SV波的散射

借助Wolf的土层和半空间精确动力刚度矩阵及斜线荷载的格林函数,利用间接边界元法在频域内求解了局部断层场地对SV波的散射,着重分析了破碎带较窄断层两侧围岩动力响应的基本规律,以及场地动力特性对散射的影响.研究表明,破碎带断层对SV波有显著的影响,即使破碎带很窄,也可以对SV波产生很大的放大作用;层状场地的动力特性对放大作用有显著的影响.     

紫下大桥安全检测与评价方法研究

钢桥因具有跨径大、承载能力强、施工工期短等特点,被世界各国广泛采用,但在使用过程中,由于重载甚至超载车辆的反复作用、自然灾害的侵袭及交通事故等人为因素的作用,经常造成桥梁损伤和局部破坏,导致桥梁承载能力和耐久性的降低,甚至影响到运营的安全。本文建立了钢拱桥的健康检测和安全评价方法,采用防腐涂层厚度测定、结合强度测定、无损探伤和动静载荷试验等手段对紫下大桥健康状况进行了检测,采用不确定层次分析法对大桥进行了安全评价,提出了处理意见和措施,为既有钢拱桥的健康检测、评价和维护积累了有益的资料。     

地震动差动作用下大跨度空间网壳结构的反应分析

选取100 m跨度的双层柱面网壳结构为研究对象,采用时程分析法,分别进行了结构在单向和三向地震行波输入作用下的反应分析,并针对多种视波速情况进行了研究,考查了地震动不同输入情况下结构杆件内力的分布特点,对其进行了对比分析,为大跨网壳结构的抗震设计提供了理论依据。研究表明,考虑行波效应会使结构部分构件内力有一定程度的提高,多维地震作用比单维地震作用下结构的杆件内力大。由此得出结论:对于大跨度空间网壳结构,应该进行多维非一致输入下的地震反应分析;为保证抗震安全,应对可能出现的地面视波速进行全面分析。     

饱和土介质中爆炸波传播的时间特征试验研究

介质中的波速变化规律在很大程度上反映了介质的物理力学特征。本文对在Φ90 0平面波加载器中进行的饱和土试验所反映的波速变化规律进行了深入的分析。试验表明 ,在比较小的爆炸波荷载作用下饱和土中的压力波速可以从约 5 0m/s上升到 4 75m/s,同时饱和土的体积应力应变关系在比较小的爆炸波荷载作用下便会呈现递增硬化特征 ,并与非饱和土介质存在很大的区别。认识这些现象对饱和土本构关系的研究非常有益 ,对了解饱和土中波的传播规律和确定地下结构上的荷载也有很大的帮助     

Experimental study on electrostatic spark discharge under different electrode parameters,pressure and gas component

In this work, the influence of different experimental parameters (electrode gap, electrode shape, pressure and gas component) on spark discharge characteristics is investigated. The dynamic processes of voltage, current, energy, and power during the spark discharge process are analyzed. Electrical characteristic parameters including the discharge energy, discharge efficiency, spark resistance and total resistance are studied. High-speed schlieren technology is used to visualize the spark discharge and shock wave formation under different pressure and electrode shapes. The effect of pressure on the shape, radius and average velocity of the shock wave is investigated.     

Prediction of BLEVE mechanical energy by implementation of artificial neural network

In the event of a BLEVE, the overpressure wave can cause important effects over a certain area. Several thermodynamic assumptions have been proposed as the basis for developing methodologies to predict both the mechanical energy associated to such a wave and the peak overpressure. According to a recent comparative analysis, methods based on real gas behavior and adiabatic irreversible expansion assumptions can give a good estimation of this energy. In this communication, the Artificial Neural Network (ANN) approach has been implemented to predict the BLEVE mechanical energy for the case of propane and butane. Temperature and vessel filling degree at failure have been considered as input parameters (plus vessel volume), and the BLEVE blast energy has been estimated as output data by the ANN model. A Bayesian Regularization algorithm was chosen as the three-layer backpropagation training algorithm. Based on the neurons optimization process, the number of neurons at the hidden layer was five in the case of propane and four in the case of butane. The transfer function applied in this layer was a sigmoid, because it had an easy and straightforward differentiation for using in the backpropagation algorithm. For the output layer, the number of neurons had to be one in both cases, and the transfer function was purelin (linear). The model performance has been compared with experimental values, proving that the mechanical energy of a BLEVE explosion can be adequately predicted with the Artificial Neural Network approach.     

压力容器爆炸事故分析和后果预测

针对一般压力容器的爆炸情况,对容器内物质分3种集态分别讨论计算其爆炸能量、爆炸冲击波大小及其破坏范围,以此进行事故分析和后果预测。