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41.
岸坡失稳常常与河水升降密切相关。为了分析水位升降对福州晋安河驳岸岸坡稳定性的影响,根据某段岸坡的工程地质条件,建立驳岸岸坡饱和-非饱和渗流计算模型,结合引水冲污工程,研究河水位不同升降型式对稳定性的影响。结果表明,坡脚淤泥的堆积阻碍了坡内孔隙水的变化,表现为在其影响范围内,河水上涨时水流难以流入,水位下降时则孔隙水不易排出;水位上升越快,驳岸越稳定,较大的水位下降速度则对其稳定性不利;水位频繁升降,由于岸坡排水条件不佳,孔隙水进一步赋存,稳定性降低;在引水冲污工程中应做好水位下降速度的控制和坡内孔隙水的疏排;在对岸坡进行加固时,可采取置换坡脚淤泥为良好透水材料的措施。  相似文献   
42.
某岩体结构面特征与桥墩稳定性评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
实测了某桥墩场地岩体的结构面产状,利用赤平投影分析方法对结构面进行分析,得到不利于桥墩岩体稳定的4组优势结构面,进而对桥墩岩体稳定性进行了定性分析评价。  相似文献   
43.
水泥土的疲劳试验研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
采用载荷控制、非对称正弦波动态载荷变化方式对水泥土进行疲劳载荷试验。在循环荷载作用下,水泥加固土会在比峰值应力低的应力水平下,由于变形累进到一定程度而导致破坏,表现为低应力性破裂特征。荷载振幅与荷载频率直接影响着水泥加固土的疲劳寿命,但荷载振幅比荷载频率对疲劳寿命的影响大得多。  相似文献   
44.
高校工科专业的实践教学在注重知识拓展、专业技能传授的同时进行价值引领,是新时代课程思政建设的要求。针对工科专业实践教学的现状与特点,文章充分挖掘了工科专业实践课程中的思政资源,针对实验、野外实习、工程实践设计及课外科研活动等多个实践环节,构建了“验中学、习中练、践中悟、研中创”实践环节“四位一体”思政教育模式,并以水文地质学课程为例,介绍了该模式的具体实施过程。该课程的实践环节教学中全面融入思政元素,从哲学思维、科学精神、职业素养、文化传承及生态文明等多方面进行价值引领、情感传递与道德示范,促使学生成长为专业技术过硬,心怀家国天下的优秀人才。  相似文献   
45.
砂岩疲劳特性的超声波速法试验研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
岩石地基或边坡在长期动荷载的作用下将产生疲劳损伤,岩石和混凝土材料都属于脆性材料,在疲劳损伤衰减规律上有很多相似的地方,但其变形及损伤特征也存在一些实质性的差别;另外,岩石材料由于其风化程度不同或所含成分及含量不同,其疲劳损伤演化进程也都不相同.对砂岩在循环荷载作用下的疲劳损伤特性进行实时超声波速的跟踪研究,研究结果表明:穿透砂岩试样的横向超声波速随着荷载的循环次数发生明显的三阶段衰减,即初始迅速衰减、稳定衰减与临近破坏的急速衰减三个阶段,它们分别约占疲劳寿命的10%,85%和5%,相比混凝土材料而言,到达第2阶段末波速的衰减幅度较小,且第3阶段经历的循环次数相比疲劳寿命而言极短;基于超声波速定义损伤变量,建立砂岩疲劳累积损伤的演化方程;最后对不同类型的砂岩疲劳特性进行对比分析,结果表明,含砾砂岩与粉砂岩疲劳过程中纵波波速都发生了明显的衰减现象,衰减速率前者高于后者;弱风化的砂岩疲劳损伤过程中纵波的衰减现象比强烈风化的砂岩明显.相关成果可为类似岩质地基、边坡的疲劳健康诊断提供理论依据.  相似文献   
46.
 在振动荷载的长期循环作用下,岩质边坡中的原生结构面可能扩大并产生新的破裂面,直接影响到岩质边坡的稳定性。以某节理岩体边坡为原型,根据相似理论制作模型框架并在其内建造室内节理岩体边坡模型,利用振动台对边坡模型进行振动加载,研究在振幅分别为1.0,1.25,1.5 mm的振动荷载作用下节理岩体边坡的动力响应规律,对比水平方向和竖直方向振幅都为1.5 mm时边坡模型的变形差异。循环加载试验表明,在振动荷载作用下,边坡变形随振动荷载振幅、振动时间的增大而增大;边坡模型对于竖向的振动荷载更加敏感;边坡模型在受到振动荷载作用时,顶部的变形大于底部的变形;长期的振动荷载作用会导致原生裂隙延伸、扩张、贯通,引起边坡变形增大;根据变形情况提出边坡在振动荷载作用下的变形过程及变形导致的整体性滑坡和局部滑塌2种可能的破坏模式。研究结果对节理岩体边坡在循环荷载作用下的动力响应、疲劳劣化机制和边坡工程的长期安全性等理论研究和工程应用具有参考意义。  相似文献   
47.
廖兴灵    简文彬      樊秀峰      章德生   《水利与建筑工程学报》2023,(2):128-136
针对东南丘陵山地降雨型滑坡变形发展特征,现有滑坡预测模型应用存在局限,结合滑坡变形特点研究基于智能算法的滑坡预测模型。以福建安溪尧山滑坡为例,选取2019年9月至2022年6月滑坡监测数据进行研究,采用集对分析、灰关联法、麻雀搜索算法及深度极限学习机对滑坡位移进行预测,提出了一种考虑滑坡位移滞后时间基于深度学习的滑坡位移预测模型。结果表明:SSA-DELM模型的MAE、MAPE、RMSE相较于已有的BP神经网络、SVM模型均更小,同时模型结合了滑坡影响因子以及水位-位移滞后特征,具有明确的物理意义,位移预测效果较好且精度较高,可推广应用于类似的滑坡位移预测中。  相似文献   
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