基于支持向量机的砂土液化预测模型

分析了砂土液化的主要影响因素,建立了砂土液化的支持向量机预测模型。该模型能通过有限经验数据的学习,建立砂土液化类型与其影响因素之间的非线性关系。运用所建立的模型对具体的砂土液化类型进行了评判,评判结果表明,基于线性核的支持向量机分类器不能有效地建立液化类型与影响因素之间的非线性映射,而基于多项式核及径向基核函数的分类器能正确判定砂土是否液化。     

考虑细粒含量的砂土液化判别双曲线模型研究

在砂土的地震液化判别模型中,大多数模型都是针对洁净砂的液化判别提出来的,忽略了其中细粒含量的影响,而细粒含量是影响砂土液化的一个重要因素,忽略细粒含量的影响会导致液化判别结果过于保守。根据中国大陆以往地震液化资料和台湾集集地震的标准贯入试验数据资料,在原始双曲线模型的基础上建立了适用于含细粒砂性土的修正的液化判别双曲线模型,提出了关于细粒影响项的修正系数;并采用所建模型对中国大陆地震数据和台湾集集地震数据进行回判分析,讨论了模型的回判成功率;最后利用国内外大地震液化数据集对判别模型进行检验,与我国规范方法进行对比来验证该双曲线模型的有效性和适用性。结果表明:该提出的修正液化判别双曲线模型既适用于不同烈度区的土壤液化判别,也能对土层深度在20 m范围内的砂土液化情况进行有效判别;而且本文提出的砂土含细粒修正系数项在一定程度上弥补了双曲线液化判别模型适用范围较为局限的缺点,并在保证液化样本点的判别成功率的基础上,提高了非液化样本点的判别成功率。     

基于未确知均值聚类分析的砂土地震液化评价

基于未确知测度理论,建立了砂土地震液化判别和液化势分级的未确知均值聚类分析模型和方法。针对砂土地震液化评价中的许多不确定性影响因素,选用地震震级,地面地震加速度幅值,标准贯入击数,比贯入阻力,砂土相对密实度,砂土平均粒径和场地地下水位等7个评价指标作为判别因子;选用17个砂土样本作为训练样本,建立各评价指标的未确知测度函数,以样本中的各评价指标数据的平均值表示其分类中心;利用相似权赋权方法确定评价指标的权重,依据未确知测度距离判别地震液化等级;根据建立的模型对训练样本回判,回判正确率为94.12％。将建立的模型对20个测试样本进行判别,将判别结果与地震液化的实际情况、BP神经网络和SOFM神经网络等方法的评价结果进行了对比。研究表明,该模型的评价结果与实测结果,以及BP神经网络、SOFM神经网络等方法的评判结果一致性较高。     

砂土地震液化的模糊综合评判法

根据砂土液化问题具有的模糊性和不确定性,建立了一种判别砂土液化发生可能性的模糊综合评判模型。在提出的砂土液化模糊综合评判模型中,通过综合地震烈度、标贯击数、地下水位和平均粒径等影响砂土地震液化的因素,采用梯形隶属函数并分别给出各因素隶属函数的表达式。通过工程实例计算验证了该模型的可行性,计算过程简单明了,有一定的实用价值。     

物元分析理论在砂土地震液化判别中的应用

应用物元分析理论和方法,选取震级、地面最大加速度、标贯击数、比贯入阻力、相对密度、平均粒径和地下水位等七个影响因素,作为砂土地震液化的评价因子,构建了地震液化的判别模型,实例研究表明,该模型能够很好地反映砂土的液化规律,方法可行。     

谈蚌埠地区饱和粉土液化判别方法

简述了饱和砂土和饱和粉土在地震中液化所引起的危害性,以及饱和砂土和饱和粉土的液化机理及其液化判别的方法,并通过工程实例分析蚌埠地区饱和粉土液化的判别方法,为了提高液化判别精度,进一步详细地分析了影响其液化的因素,为合理的抗液化设计提供帮助。     

基于新疆巴楚地震调查的砂土液化判别新公式

以新疆巴楚—伽师 Ms6.8 级地震液化现场勘察和测试为基础,获取了 47 个场地的标准贯入试验资料,分析了现有基于标准贯入的砂土液化判别方法的适用性,提出了新的砂土液化判别公式。分析表明国内外现有基于标准贯入击数的砂土液化判别公式不适用于新疆地区,中国现有规范对此次巴楚地震非液化点判别成功率 88% ,但对液化场地判别成功率仅为 38% ,会给出明显偏于危险的结果。以新调查数据建立的砂土液化判别模型由地震烈度、实测标准贯入击数、标准贯入击数基准值、地下水位、砂土埋深等 5 个参数构成,其中标准贯入击数基准值以及地下水位和砂土埋深的影响系数分别采用归一化方法和本文提出的优化方法给出。与中国现有规范相比,新疆巴楚液化土层有所增加,推导出的标准贯入击数基准值远小于现有规范,表明巴楚地区抗液化能力显著低于以往形成我国规范时调查的可液化场地,深层土和低水位砂层液化可能性更大。所建立的砂土液化判别新公式,液化回判成功率为 91% ,非液化回判成功率为 85% ,表明构建的模型合理,计算公式可靠,同时新公式延续了中国现有规范的基本形式,工程使用方便,可为新疆地区区域性规范制订提供参考。     

罕遇地震作用下砂土液化判定

唐山和汶川等历史震害实例分析说明罕遇地震作用时砂土液化判定的重要性。本文采用建筑抗震设计规范规定的标准贯入试验液化判别方法和基于中心点法的液化判别方法对38个场地收集的钻孔进行砂土液化的判别,其中24个工程场地的钻孔在设防地震作用下判别为不液化,但在罕遇地震作用时却为液化。建议在重大工程建设抗震设防中,宜进一步考虑罕遇地震作用时砂土液化对工程的影响。     

关于建立新的液化判别标准的建议

利用BP神经网络模型和可靠度理论对我国大量液化和未液化场地标准贯入试验数据进行分析,得到了地震时饱和砂土液化极限状态函数和液化概率函数。本文建议以这两个函数为基础建立新的液化判别标准。     

基于循环神经网络的砂土液化预测模型

为快速准确地预测砂土地震液化,选取贯入深度、标准击数、细粒含量、地下水位、总垂向应力、有效垂向应力、地震震级和地表归一化峰值水平加速度等8个参数作为液化判别因素,提出了一种基于改进自适应算法(Rectified Ad-am)和循环神经网络模型(RNN)的地震液化预测模型(RA-RNN模型).通过对Hanna等建立的SP...     

液化势的概率估计和判别标准

利用人工神经元网络模型和可靠度理论，对大量的液化和未液化场地标准贯入试验基本数据进行了分析，给出了地震时饱和砂土的极限状态函数和失效概率函数。对于重大工程可以利用这两个函数来确定场地的液化概率，并进行液化风险设计决策。但对于一般工程，通常是根据液化判别标准来估计其液化势。本文将提出一个新的建立液化判别标准的方法，根据这个途径并考虑我国建筑抗震规范中设计地震分组的有关规定，就一般工程场址给出具有明确概率的液化判别标准。这个途径与通常的方法相比，其优点是非常明显的。     

基于标贯击数砂土液化判别方法研究

地震灾害中砂土液化易引起地面不均匀沉降,造成建(构)筑物破坏,引起安全问题。本文针对砂土液化问题,分析了砂土液化机理及砂土液化影响因素,介绍了三种基于标准贯入击数的饱和砂土液化判别方法。针对三种判别方法分析砂土埋深、地下水位和抗震设防烈度对临界标贯锤击数的影响,从临界标贯锤击数和液化指数方面探讨了三种液化判别方法的异同点。结合工程案例,说明不同判别方法对场地液化判别结果不一致,从而导致采用不同的抗液化措施,引起工程造价改变。     

基于距离判别分析方法的砂土液化预测模型及应用

基于马氏距离判别分析理论,分析了影响砂土液化的因素,选取平均粒径、不均匀系数、标准贯入击数、地下水埋深、砂层埋深、剪应力与有效上覆应力比、烈度、震中距等8个实测指标作为液化判别指标,建立距离判别分析模型对砂土液化进行预测。研究结果表明,距离判别分析模型预测性能良好,验证了该模型的科学性、高效性,并较规范法、Seed简化法等传统方法具有更高的预测精度。距离判别分析理论是解决砂土液化预测问题的有效方法之一,可以在实际工程中进行推广。     

基于经验的砂土液化灰色关联系统分析与评价

分析了砂土液化的主要影响因素 ,建立了砂土液化的灰色关联系统分析模型。基于经验的基础上 ,运用所建立的模型对具体的砂土液化类型进行了判定 ,评价结果与实际相符合 ,也说明了灰色关联系统分析法对砂土液化的可行性     

基于径向基函数神经网络模型的砂土液化概率判别方法

以国内外25次大地震中的344组场地液化实测资料为基础,通过径向基函数神经网络模型的训练和检验,分析了修正标准贯入击数N1与饱和砂土抗液化强度之间的非线性关系,建立了饱和砂土液化极限状态曲线或抗液化强度临界曲线经验公式。经统计分析,给出了液化和非液化的概率密度函数以及抗液化安全系数与液化概率之间的经验公式,最后导出了具有概率意义的饱和砂土抗液化强度经验公式。当液化概率水平为50%时,即等价于传统的确定性砂土液化判别,该方法预测液化和非液化的可靠性分别为90.4%和81.2%,具有较高的可靠性。本文提出的砂土液化概率判别方法,使工程场地的砂土液化概率判别如同确定性砂土液化判别一样简单、方便,从而使砂土液化概率判别方法用于工程实践和纳入有关规范成为可能。     

砂土液化分析及其防治措施

针对地基处理中的难题之一——砂土液化问题,首先分析了砂土的液化机理,然后给出了砂土的液化判别及影响因素,最后综述了目前国内外所采用的砂土液化治理措施,可供相关技术人员参考借鉴。     

《建筑抗震设计规范》(GB50011-2010)中液化判别公式改进思路解析

本文通过对近年来国内外地震砂土液化判别概率方法的发展介绍,阐明了<建筑抗震设计规范>(GB50011-2001)中的液化判别公式需要改进的主要问题;并着重分析介绍了<建筑抗震设计规范>(GB50011-2010)建立液化判别公式中所采用的人工网络模型、可靠度理论等新思路和新方法;进而通过对2010版规范与2001版规范...     

基于实码加速遗传算法的投影寻踪方法在砂土液化势评价中的应用

探讨了利用实码加速遗传算法的投影寻踪方法建立的地震砂土液化势评价模型，并给出了相应算法和流程。实例表明，应用投影寻踪方法来评价砂土液化势是有效可行的，且取得了理想的结果，也为地震液化可视化评价提供可能。     

饱和砂土的振动液化分析

概述了饱和砂土的液化机理及影响因素,并对液化判别方法进行了分析,针对液化加固机理总结了砂桩加固液化砂土地基的作用,最后提出了对饱和砂土液化研究的展望。     

基于不同原位试验的土壤液化判别模型保守性评估

基于现场原位试验和地震液化案例库建立的液化判别模型是一种常见的场地液化判别方法。然而,场地液化判别模型存在着准确性因测试手段而异的问题,即判别模型存在偏差;同时基于同一原位试验建立的液化判别模型的准确性因地震场地而异,即存在地震场地变异性。为评估基于SPT,V_s和CPT建立的液化判别模型的保守性特点,研究汇编了同时含有3种原位试验的地震液化案例库,分别含88,176,107个案例,涉及6次地震事件和场地。根据汇编的案例库采用贝叶斯分层建模法(BHM)标定了SPT-Youd模型、V_s-AS模型和CPT-RW模型的偏差系数,建立了分地震场地的液化判别模型。结果表明：CPT-RW模型的场地液化判别结果最为保守,SPT-Youd模型存在高估多个地震场地的抗液化能力而偏于危险的情况,V_s-AS模型的保守性则介于两者之间;基于汇编的CPT案例库,运用BHM法分地震场地建立的液化判别模型能够有效地修正CPT-RW模型的保守性,且不同地震场地的修正程度不同。研究工作可在工程师采用多种原位试验结果评估同一场地的液化势时提供有效的先验信息。