矿土液化判别的人工神经网络方法

应用人工神经网络原理，根据地震液化的实测资料，建立了8个因素综合考虑的预测砂土液化的BP神经网络模型。通过实例计算与模型评价，验证了该模型的科学性、高效性并较规范法具有更高的预测精度，不仅为砂土液化提供了又一新的研究方法，而且为进一步完善规范公式提出了建议。     

砂土液化判别的人工神经网络方法

应用人工神经网络原理，根据地震液化的实测资料，建立了 ８个因素综合考虑的预测砂土液化的ＢＰ神经网络模型．通过实例计算与模型评价，验证了该模型的科学性、高效性并较规范法具有更高的预测精度，不仅为砂土液化提供了又一新的研究方法，而且为进一步完善规范公式提出了建议．     

可液化地基土性分类对比研究

地震液化现场原位实测数据是地基液化判别方程建立的主要依据之一。在常见的可液化地基土中,粉土与砂土的液化特性差异较大,使用世界范围内不同地区的地震液化现场实测数据时,就存在土性分类标准的匹配问题。笔者搜集了世界范围内19次大地震106个场地共509组基于静力触探指标的地基液化现场实测数据,并将我国的基于静力触探指标的土性分类标准与通行于欧美的土性分类标准进行了对比分析。结果表明,二者在对可液化的粉土和砂土的区分上存在较高的一致性,为利用不同地区的地震液化现场实测数据进行液化标准的研究提供了理论依据,具有较强的工程实践意义。     

基于GRNN的砂土液化危害等级评价模型研究

影响砂土地震液化的因素复杂且具有随机性和不确定性.神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络方法适用于解决非确定性的砂土地震液化评价问题.在分析广义回归神经网络的基本原理和算法基础上,建立了砂土液化危害等级评价的广义回归神经网络模型.然后用收集到的工程实例样本对该模型进行训练和检验,并与BP神经网络判别结果进行对比.结果表明,广义回归神经网络性能良好、预测精度高,是砂土地震液化危害等级评价的一种有效方法.     

基于SOFM神经网络的砂土液化评价

提出应用自组织特征映射(SOFM)神经网络进行砂土液化评价,根据实测资料和行业规范,建立具有7个输入参数,4个输出类别的SOFM神经网络模型对砂土液化的严重程度做出评价.实例研究表明,应用SOFM神经网络评价砂土液化高效可行,为砂土液化的研究提供了新方法.     

黄河下游冲积粉土地震液化判别研究

在粉土或砂土分布广泛的地区,地震液化是导致地基失稳和上部结构受损的直接原因之一,深入分析研究土体地震液化机理对建筑抗震减灾有着极其重要的意义。黄河下游地理位置特殊,该区域内粉土分布面积广大,具有一定的代表性。本文基于大量的实际调查,系统地分析了黄河下游冲积粉土的成因及土体组成,并在动三轴试验基础上阐述了该区域粉土的动力特性和液化机理,最后结合该区域粉土土质特点和工程实例比较了现有的地震液化判别方法,指出该区域粉土液化判别应考虑粘性粉粒的影响,并依此利用塑性指数对液化判据进行了改进。     

基于MATLAB和BP网络的公路软基沉降量预测模型

人工神经网络具有强大的非线性映射能力,文章利用BP神经网络建立了公路软土地基沉降量预测模型,并用MATLAB人工神经网络工具箱进行了实现。根据实测资料,对此预测模型进行训练和预测,试验表明,预测模型具有较好的预测精度,操作简单,具有广阔的工程应用前景。     

黄河下游冲积粉土地震液化判别研究

在粉土或砂土分布广泛的地区，地震液化是导致地基失稳和上部结构受损的直接原因之一，深入分析研究土体地震液化机理对建筑抗震减灾有着极其重要的意义。黄河下游地理位置特殊，该区域内粉土分布面积广大，具有一定的代表性。本文基于大量的实际调查，系统地分析了黄河下游冲积粉土的成因及土体组成，并在动三轴试验基础上阐述了该区域粉土的动力特性和液化机理，最后结合该区域粉土土质特点和工程实例比较了现有的地震液化判别方法，指出该区域粉土液化判别应考虑粘性粉粒的影响，并依此利用塑性指数对液化判据进行了改进。     

黄河下游冲积粉土地震液化机理及其判别

在粉土或砂土分布广泛的地区，地震液化是导致地基失稳和上部结构受损的直接原因之一.基于大量的现场调查,分析了黄河下游冲积粉土的成因及土体组成，在该区域粉土组成中粒径为0.005~0.020 mm的粉粒已经具备黏性，明显影响到粉土的工程性质.在动三轴试验基础上阐述了该区域粉土的动力特性和液化机理.最后结合该区域粉土土质特点和工程实例比较了现有的地震液化判别方法，指出该区域粉土液化判别应考虑黏性粉粒的影响，并依此利用塑性指数对液化判据进行了改进.对于该区域粉土，可将现行抗震规范中“黏粒含量10、13、16对应地震烈度7度、8度、9度判别为不液化”的规定，改为“塑性指数7.0、8.5、10.0对应地震烈度7度、8度、9度判别为不液化”.     

砂土地震液化预测的Bayes判别模型及其应用

基于Bayes判别分析理论,在分析影响砂土液化因素的基础上,选取影响地震砂土液化因素的8个实测因子(地震烈度I、震中距L、地下水位dw、砂层埋藏深度ds、标贯击数N63.5、砂土颗粒平均粒径d50、不均匀系数Cu和剪应力比τd/σv)作为砂土地震液化判识指标,以唐山大地震中21组典型的砂土地震液化资料为学习样本,建立了唐山地区砂土地震液化预测的Bayes判别分析模型,并选用其他9组待检样本对判别模型进行验证。结果表明,Bayes判别分析模型预测性能良好,具有预测准确度高、回判估计的误判率低等特点,是解决砂土液化预测问题的有效方法之一。     

催化剂对阜新煤直接液化产物影响的研究

研究了在甲醇溶剂中催化剂氢氧化钾、钼酸铵、硫酸亚铁对辽宁阜新煤液化液态产物分布的影响．实验结果表明：氢氧化钾能够提高油产率．钼酸铵和硫酸亚铁均能够促进重质组份的生成，但没有提高油产率和转化率．钼酸铵能够提高前沥青烯产率，对沥青烯产率影响不大；而硫酸亚铁能够提高沥青烯产率，对前沥青烯产率影响不大.     

砂土液化判别的研究现状及存在问题

就目前国内外砂土液化机理研究、砂土液化动力分析方法及液化判别方法等方面的研究现状做了简要归纳和评述.在液化判别方法方面,主要认为目前有Seed简化分析法、经验分析法、概率统计分析法、室内试验分析法及土层反应分析法等方法.最后,对砂土液化判别研究方面的一些不足之处提出了解决的思路.     

地震砂土液化可能性的非确定性灰色预测方法

考虑到现有方法所存在的不足，将地震作用下的饱水砂土体系视为一内部信息部分已知，部分未知的灰色系统，本文给出了一个地震砂土液化可能性的不确定性灰色预测方法。文中还提出了液化临床烈度的概念。     

盘锦市场地土液化研究

盘锦市场地土在地震力作用下极易产生液化现象．为了预防灾害，保护人民的生命和财产的安全，有必要对盘锦市场地土进行液化判别，并对城市各区域进行场地液化分区．笔者收集了盘锦市区300多个勘探钻孔资料，并分别对其进行了液化判别以及液化指数的计算，并根据相应的液化指数对盘锦市区进行了液化分区．结果表明，在7度抗震设防烈度下，盘锦市部分场地会产生轻微和中等液化区；8度抗震设防烈度下，盘锦市会产生大面积液化区．所以必须考虑采取相应的抗液化措施．     

饱和粉土液化危害预测

根据现场大量原位剪切波速的实测结果和宏观震害调查资料，提出用剪切波速预测饱和粉土液化危害性的方法。按液化指数把液化程度分为四级，并给出液化指数和震害的对应关系。     

对我国六种抗震设计规范中液化判别规定的综述和建议

讨论了工程设计对砂性土液化研究的要求及我国现有六种抗震设计规范对液化问题的规定，并对各抗震设计规范的规定作了扼要对比与评述、对制订《工程抗震场地划分等级标准》中有关液化规定的条文提出了若干建议。     

地震砂土液化可能性的非确定性灰色预测方法

地震作用下的饱水砂土体系是一内部信息部分已知、部分未知的灰色系统，反映其液化可能性的指标值实际上是一些灰数。取平均粒径、相对密度、标准贯人击数和上覆有效压力作为评价砂土液化可能性的指标，以它们在各级烈度下液化现场资料的统计均值作为参考数列，将已知烈度区内待预测砂土的指标实测值作为被比较数列，计算它们之间的关联度。若最大关联度值所对应的参考数列烈度大于待预测区，则判为液化；反之，则判为不液化；若相等