关于 TII 爱尔兰交通基础设施局 (TII) 负责管理和改善该国的国家公路和轻轨网络。 关于 TII 出版物 TII 维护着一套在线技术出版物,通过 TII 出版物网站进行管理。TII 出版物的内容明确分为“标准”和“技术”文档。所有用于实施 TII 方案的文档统称为 TII 出版物(标准),系统内的所有其他文档统称为 TII 出版物(技术)。该系统取代了 NRA 道路和桥梁设计手册(NRA DMRB)和 NRA 道路工程合同文件手册(NRA MCDRW)。 文档属性 TII 出版物中的每个文档都具有一系列与之关联的属性,从而允许从网站高效地访问和检索文档。这些属性也包含在每个当前文档的封面内,以供参考。为了将文件从 NRA 和 RPA 迁移到新系统,每个当前文件都分配了新的外封面和封底。除了封面和内封面页外,文件还包含与 NRA 或 RPA 系统之前相同的信息,包括历史参考资料,例如 NRA DMRB 和 NRA MCDRW 中包含的参考资料。文件属性
总站用于隧道施工和监测,以测量在安装初步/临时和最终衬里之前和之后构造期间和之后的隧道表面的移动。它们也可以与挤出测量以及测量隧道入口处的运动一起使用。总站的手动测量应根据地球测量的标准程序以及使用专用软件进行数据减少来执行专业技术。要进行测量,应将总站以规定的测量频率,在合适的三级或柱子上放置,以构建以实现设备的安全可重复的位置。参考点将是要固定在隧道墙或临时或最终衬里的棱镜或目标。棱镜和目标是在5或7的阵列中安装的:在隧道冠,侧面和倒置。应保护它们免受建筑活动以及灰尘和水的影响。总站提供了距离 - 通过光学编码器的红外射线和角度测量的距离 - 相对于地理参考站的棱镜/目标。典型的测量范围是:
符号列表 α 岩体中薄弱面的方向。 β g , β l 分别为粒子群优化算法的全局和局部学习参数。 γ 土壤单位重量。 γ SVM 支持向量机核系数。 ϵ 高斯噪声。 ζ(x) 输入值 x 的高斯隶属函数。 θ 隧道掘进机俯仰角。 κ 土壤卸载-重新加载曲线的斜率。 μ(x) 高斯过程的平均向量。 ν l 隧道衬砌的泊松比。 ν s 土壤的泊松比。 ρ 1 , ρ 2 两个随机初始化的向量,其条目范围在 0 和 1 之间。 σ 高斯函数的标准偏差。 ϕ′ 土壤摩擦角。 ψ′ 土壤扩张角。 A 隧道掘进机的表面积。 a 使用模糊 c 均值聚类算法控制系统模糊性的参数。AR 隧道掘进机推进速度。b 可调偏差矢量。BI 岩体脆性指数。C 管串收敛。c 高斯函数均值。c′ 土壤黏聚力。CP 刀盘功率。CM 施工方法。D 隧道掘进机直径。dj 数据聚类中心 j。D c 隧道掘进机刀盘直径。DPW 弱面间深度。E l 隧道衬砌杨氏模量。E s 土壤杨氏模量。EI 抗弯刚度。EPB 土压平衡。f ( x ) 表示数据底层结构的潜在函数。FPI 场穿透指数。g* 粒子群优化算法的全局最佳历史位置。GSI 地质强度指数。H 隧道覆盖深度。H w 隧道掘进机上方地下水位高度。 it, il 土面沉降曲线横、纵向拐点。J FCM 模糊c均值聚类目标函数。JF 隧道掘进机顶进力。K 侧向土压力系数。ks 土的渗透性。k sub 路基反力模量。k ( x , x ′) 输入对x和x′的协方差函数。
我们研究了在一系列实验相关几何中通过 Kitaev 量子自旋液体 (QSL) 屏障隧穿的光谱特征。我们结合了弹性和非弹性隧穿过程的贡献,发现在流动自旋子模式下的自旋翻转散射会导致隧穿电导谱的间隙贡献。我们讨论了在将候选材料 α -RuCl 3 驱动到 QSL 相时产生的磁场中出现的光谱变化,并提出了横向 1D 隧道结作为此范围内的可行设置。特征自旋间隙是分数化 QSL 激发的明确特征,可将其与磁振子或声子区分开来。我们讨论了将我们的结果推广到具有间隙和无间隙自旋相关器的各种 QSL。
银城隧道计划 (STT) 将连接伦敦北部和南部,从北格林威治地区到皇家维多利亚码头地区。这条河道隧道将缓解布莱克沃尔隧道的拥堵,支持东伦敦的环境改善和经济增长。STT 涉及建造一条长约 1.4 公里的双孔公路隧道,可容纳包括双层巴士在内的大型车辆。它将包括一条专用的巴士、长途客车和货车车道,使 TfL 能够提供额外的跨河巴士路线。TfL 将通过私人融资合同交付 STT,这最符合项目目标和约束。
报告文档页面批准OMB编号0704-0188此信息收集的公开报告负担估计为每个响应的平均1小时,包括审查说明的时间,搜索现有数据源,收集和维护所需的数据以及完成和审查此信息集合。发送有关此负担估计值或此信息集合的任何其他方面的评论,包括为国防部减轻此负担的建议,华盛顿总部服务,信息操作和报告局(0704-0188),1215 Jefferson Davis Highway,Suite 1204,Suite 1204,Arlington,VA 222022202-4302。受访者应意识到,尽管有其他法律规定,但如果没有显示当前有效的OMB控制号码,则任何人都不得遵守信息的收集。请不要将您的表格返回上述地址。1。报告日期30-11- 2005
前言是FHWA设计和建造道路隧道的技术手册 - 已经发布了民用元素,以提供针对公路隧道民用元素的规划,设计,建设和结构康复和修复的指南和建议,包括切割和跨越的隧道,包括切割和跨越的隧道,开采和填充的隧道,沉浸式隧道和夹克式隧道。最新版本的Aashto LRFD桥设计和施工规范最大程度地用于设计示例中。本手册主要关注道路隧道设计和建造的民用要素。FHWA的目的是与AASHTO合作,进一步开发手册,以设计和构建其他关键隧道元素,例如通风,照明,消防生命安全,机械,电气和控制系统。FHWA打算与道路隧道所有者合作,以制定有关道路隧道维护,操作和检查的手册。本手册预计将扩大当前可用的FHWA出版物:(1)高速公路和铁路运输隧道检查手册以及(2)高速公路和铁路运输隧道维护和康复手册。
(U)操作。REGAL 是另一本由美国国家安全局历史和出版部制作的美国密码历史特别报告系列丛书。REGAL 是柏林隧道的代号,这是美国情报界在 20 世纪 50 年代中期进行的一项行动,旨在拦截苏联和东德的通信。·。(U l 在 1985 年 9 月开始研究这个主题,当时她还在历史和出版部任职。她使用历史材料、与关键人物的口头采访以及 CIA 文件,!她于 1986 年底完成了她的研究。她专注于 NSA 的参与,提出了许多有趣的观察。她透露,美国国家安全局和中央情报局最初在柏林隧道问题上几乎没有合作。尽管美国情报界最初认为 REGAL 是一个巨大的成功,但由于乔治·布莱克,苏联人当然很早就知道了这次行动,但显然没有通知东德人他们的发现。甚至苏联军方可能也不知道(只有克格勃的高级官员知道),导致东德人意外发现了窃听线路。这是一个引人入胜的故事,讲得很好。在克格勃公开其档案之前,苏联人究竟知道什么以及何时知道仍然是个谜。
隧道施工引起的建筑物损坏评估是一个复杂的土壤-结构相互作用 (SSI) 问题,受土壤和结构的众多几何和材料参数的影响,具有强烈的非线性行为特征。目前,人们倾向于使用机器学习 (ML) 开发数据驱动模型来捕捉这种复杂行为。鉴于真实数据(通常来自特定案例研究)的稀缺性,许多研究人员已转向通过复杂且经过验证的数值模型(如有限元法 (FEM))创建大量合成数据集。然而,这些数据集的开发和高级 ML 算法的训练带来了重大挑战。带来了重大挑战。仅依赖案例研究得出的参数域和范围可能会导致数据分布不平衡,从而导致模型在人口较少的地区表现不佳。在本文中,我们介绍了一种通过迭代过程设计最佳高置信度数据集的策略。这个过程从系统的文献综述开始,以确定参数、它们的范围和依赖关系对 SSI 引起的建筑物损坏的重要性。从数百次 FEM 模拟开始,我们生成初始数据集,并通过敏感性分析 (SA) 研究、统计建模和在统计显著区域重新采样来评估其质量和影响。通过这种评估,我们可以改进模型的输入空间,寻找缓解输出分布不平衡的方案。重复该过程,直到数据集达到训练元模型的令人满意的平衡,从而有效地最大限度地减少偏差。我们的研究结果突出了这种方法在确定最佳和可行输入空间方面的成功,从而显著减少了输出特征的不平衡分布。这种方法不仅在我们的研究中被证明是有效的,而且还提供了一种通用的方法,可以适用于旨在生成高质量合成数据集的其他学科。