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一种土压平衡式盾构模拟试验设备专利

发布时间:2026-06-22

【摘要】 一种土压平衡式盾构模拟试验设备,上部开口的长方形的土体腔内放置模型盾构机,并充填模拟土体,模型盾构机的中轴线与土体腔的中轴线重叠;模拟土体的上面覆盖一层混凝土垫层,混凝土垫层的上表面通过两个以上的土压千斤顶与水平加载梁相连,水平加载梁通过锚索与土体腔的底部相连;模拟土体内还埋有土压力盒、光栅光纤传感器、位移计,土压力盒、光栅光纤传感器、位移计均与数据采集及处理装置电相连。该设备能更方便、更真实有效地模拟出的城市地铁区间盾构隧道施工对地层及周围环境的影响,为隧道施工与设计提供更真实、准确的实验数据。以保障城市盾构隧道建设的高效与安全。 【专利类型】发明授权 【申请人】西南交通大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】610031 四川省成都市二环路北一段111号 【申请人地区】中国 【申请人城市】成都市 【申请人区县】金牛区 【申请号】CN200810046513.0 【申请日】2008-11-10 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101403306B 【公开公告日】2010-09-22 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101403306B 【授权公告日】2010-09-22 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】E21D9/06; G09B25/00 【发明人】何川; 晏启祥; 方勇; 曾艳华; 耿萍; 宋海滨 【主权项内容】 。一种土压平衡式盾构模拟试验设备,其组成为:上部开口的长方形的土体腔(20)内放置模型盾构机(40),并充填模拟土体(25),模型盾构机(40)的中轴线与土体腔(20)的中轴线重叠;模拟土体(25)的上面覆盖一层混凝土垫层(22),混凝土垫层(22)的上表面通过两个以上的土压千斤顶(23)与水平加载梁(21)相连,水平加载梁(21)通过锚索(24)与土体腔(20)的底部相连;模拟土体(25)内还埋有土压力盒(31)、光栅光纤传感器(32)、位移计(33);土压力盒(31)、光栅光纤传感器(32)、位移计(33)均与数据采集及处理装置相连;所述的模型盾构机(40)的具体组成为:a、掘土装置:隔板(2)将圆柱形盾壳(1)分隔为前部的土舱(7)和后部的机舱(8),隔板(2)中间通过刀盘轴承(3)安装刀盘轴(4),刀盘轴(4)的前端连接刀盘(5),后端通过机舱(8)内的传动齿轮(15)与固定在机舱(8)上的刀盘电机(6)相连;b、螺旋出土器:螺旋杆(9)的前部位于土舱(7)内刀盘(5)后方,其余部分穿过隔板(2)套合在机舱(8)内的出土套筒(11)内,螺旋杆(9)后端与固定在机舱(8)上的出土器电机(10)的电机轴相连;出土套筒(11)的前端固定在隔板(2)上,后端固定在机舱(8)上,出土套筒(11)的后部下方开有出土孔(12);c、推进装置:盾壳(1)的机舱(8)的中后部,周向均匀分布有四个纵向的千斤顶(13),且四个千斤顶(13)的分布沿机舱(8)尾部的垂直轴线对称。 【当前权利人】西南交通大学 【当前专利权人地址】四川省成都市二环路北一段111号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000450752090P 【引证次数】1.0 【自引次数】1.0 【家族引证次数】1.0 【家族被引证次数】70

  • 【摘要】省略其它视图。【专利类型】外观设计【申请人】曾志超【申请人类型】个人【申请人地址】610041四川省成都市簇桥沈家桥村5组【申请人地区】中国【申请人城市】成都市【申请人区县】武侯区【申请号】CN200830301194.4【申请日】
  • 【摘要】本发明涉及一种种植管内喷雾栽培植物的方法,是在建筑物的顶部装置 一个带有太阳能加热系统的营养液配液箱与在建筑物上的管内喷雾营养液的植 物栽培系统,发明的种植管内喷雾栽培植物的专用配方保证了植物的生长发育。 本发明降低了高层建筑物栽培
  • 【摘要】本发明公开了一种组合式索塔,采用扣塔和吊塔合一的方式,其外形呈“门”字型,包括塔架基础、索塔管立柱、H型钢柱、万能杆件横梁、锚梁及塔顶分配梁、缆风系统部分。本发明的组合式索塔中间万能杆件横梁跨度大,中间万能杆件横梁形成“系杆拱结构”
  • 【摘要】1.仰视图无设计要点,省略仰视图。2.省略其他视图。【专利类型】外观设计【申请人】成都市武侯区创艺家俱厂【申请人类型】企业【申请人地址】610000 四川省成都市武侯区金花镇川西经营村2组成都市武侯区创艺家俱厂【申请人地区】中国【申
  • 【摘要】金属高塔低桅杆吊装装置及吊装制造方法。有低桅杆框架、葫芦和导轮;桅杆高为高塔的13~12;桅杆上固定上、下两层导轮,导轮中心轴沿高塔外圆切线布置,其间距为20~50mm。高塔由若干塔节焊接而成,采用提升上一节,推入下一节,然后焊接,
  • 【摘要】本发明公开了一种互联网舆情信息的分类处理方法,选取已分类的舆情信息文本作为训练文本并分词,选取名词和动词并进行筛选,提取得到特征词将训练文本向量化,然后得到PCA变换特征矩阵、BP神经网络模型、决策树规则。利用PCA变换特征矩阵将待