基于改进一次二阶矩法的砂土液化判别方法

通过对改进一次二阶矩可靠性分析方法进行研究,提出了一种基于标准贯入击数极限状态方程的地震液化可靠度评估方法,并用Matlab 7．0编制了相应的地震液化概率判别程序。用该可靠性分析方法对1976年河北唐山大地震的资料进行了液化概率分析,并与实测值和规范判别法计算结果进行了对比。结果表明：该方法具有可行性和精确性,为砂土液化势评估提供了一种有效的新方法。     

关于砂土液化判别方法的探讨

本文通过静力触探锥尖阻力与标准贯入击数的回归关系，提出了以《建筑抗震设计规范》（GBJ11－89）为基础的饱和砂土液化静力触探判别方法及液化指数的计算方法。     

基于神经网络理论的砂土液化的判别

本文探讨了用神经网络方法来研究土的抗液化性能与土参数之间的非常复杂的非线性关系,并对实例进行网络测试,测试结果与其它液化判别方法所得的结果相比要更为可靠。     

基于神经网络理论的砂土液化的判别

本文探讨了用神经网络方法来研究土的抗液化性能与土参数之间的非常复杂的非线性关系 ,并对实例进行网络测试。测试结果与其它液化判别方法所得的结果相比要更为可靠     

一种基于可靠度分析的砂土液化判别方法

借鉴结构工程可靠性分析方法,提出了一种建立于标准贯入击数极限状态方程的地震液化可靠度评估方法,并用MATLAB7．0编制了相应的地震液化概率判别程序．用该可靠性分析方法对1976年唐山地震资料进行液化概率分析,通过与实测值和规范法计算结果对比,验证了该方法的可行性和一些优点．     

利用静力触探试验判别砂土液化基准值的探讨

章通过静力触探试验与标准贯入试验的对比，提出了用静力触探试验判别砂土液化的基准值及临界值公式，并对其可靠性进行了探讨。     

桥基场地砂土液化问题的经验判别

通过分析荆州长江大桥桥基场地的工程地质特征,引出了此类场地砂土液化的问题.在此基础上,对砂土液化的判别方法进行了选定,并探讨了砂土液化问题的三种经验判别方法.运用此三种经验判别方法,结合工程实际对荆州长江公路大桥的桥基场地进行了液化评价.并提出了荆州长江大桥的基础设计.     

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。     

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．     

基于可拓学的砂土液化等级评价研究

砂土液化等级的判别方法多种多样,考虑的因素有多有少.但不同判别方法中考虑的因素,由于评分标准的不同不可以任意相互选用,导致了传统砂土液化等级判别方法的局限性.可拓评判则从可拓集合理论出发,建立多指标性能参数的等级评定模型,通过定量的数值表示评价结果,这样可以使评价指标最优化地接近实际的土质情况,评价结果自然比传统评价方法更加准确.结合改进的层次分析法(The Analytic Hierach Process),应用可拓理论对砂土的液化等级进行评价,较好地解决了工程中的实际问题.     

强震作用下饱和粉细砂液化振动台试验

针对强震区饱和粉细砂液化问题,依托海南铺前大桥实体工程,基于振动台模型试验,选用叠层剪切式模型箱,模拟自由场在地震作用下的振动反应,分析0.15g～0.80g地震动强度下不同深度饱和细粉砂孔压比的变化规律,探讨饱和粉细砂的液化判别方法.结果表明:饱和粉细砂超静孔隙水压力、孔压比的增长滞后于地震动应力,且粉细砂深度越深,滞后时间越长,上覆土层厚度对于饱和粉细砂的抗液化性能有重要影响;深度为5 cm、60 cm和110 cm的饱和粉细砂,当地震动强度分别≥0.15g、0.20g和0.25g时发生液化,此时孔压比稳定值均≥0.8,提出以0.8作为饱和粉细砂液化的临界孔压比;对比讨论现有常用方法的液化判定结果,提出一种以饱和粉细砂深度、地震动强度和孔压比为判据的饱和粉细砂液化判别新方法,可为铺前大桥基础的合理设计与施工提供科学依据,也可为类似工程提供技术支持.     

Estimation of sand liquefaction based on support vector machines

The origin and influence factors of sand liquefaction were analyzed, and the relation between liquefaction and its influence factors was founded. A model based on support vector machines (SVM) was established whose input parameters were selected as following influence factors of sand liquefaction: magnitude (M), the value of SPT, effective pressure of superstratum, the content of clay and the average of grain diameter. Sand was divided into two classes: liquefaction and non-liquefaction, and the class label...     

SICP方法加固饱和砂土提高抗液化能力的动三轴试验研究

在地震作用下,饱和砂土地基易达到液化状态,从而形成安全隐患。以标准砂为材料进行大豆脲酶诱导碳酸钙沉积（SICP）的胶结固化,对30%、40%和50%相对密实度下的中密砂分别做1~3次处理,进行不同循环剪应力与有效固结围压比值下的动三轴试验。通过分析动应变、超孔隙水压力、动循环次数,对SICP方法处理饱和砂土的抗液化效果进行评价。结果表明：试样的孔压与应变发展都呈现出分阶段增长的特点,孔压在加载瞬间会急剧增长到一定水平,而后伴随塑性应变以稳定的速率增长,直至破坏。SICP方法处理饱和砂土能有效增强砂土的抗液化能力,减缓超孔隙水压力的增长速度,且处理次数越多,密实度越高,抗液化效果越好。     

岩土工程测试中的标准贯入试验法

通过介绍标准贯入试验法，探讨了此试验的成果在实际工程中的应用。     

日本的砂土液化防止对策和施工方法

详细介绍了日本的砂土液化防止对策及施工方法的种类、适用性和对策方法的选定原则，处理范围的确定模式。     

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.     

水泥稳定沙砾水泥剂量测定方法的研究

通过分析水泥稳定沙砾各组成,阐明了水泥剂量测定的主要影响因素:由于样本太小,样本的沙砾级配并不能反映水泥稳定沙砾中沙砾的真实级配情况,以致水泥剂量测定结果与实际相差较大.通过用拌和好的混合料过4.75m m筛,取通过的颗粒300g,作为样本测定水泥剂量标准曲线,并在现场检测时采用标准曲线测定时的方法,解决了样本太小的问题,提高了测定的精确度.     

基于单桥静力触探的静压桩沉桩阻力估算方法

为了通过单桥静力触探指标比贯入阻力来模拟计算静压桩沉桩阻力，根据《建筑桩基技术规范》（JGJ 94-2008）中由比贯入阻力计算的单桩承载力与现场压桩试验所得到的压桩力进行比较，提出了考虑桩端阻力和桩侧摩阻力的综合修正系数α、β来估算静压桩沉桩阻力的计算方法，给出桩端阻力和桩侧摩阻力的计算公式；针对不同土层，给出了不同综合修正系数建议值；基于自行编制的Visual Basic可视化程序，以曲线的形式将计算结果直观地显示出来。实际工程的模拟计算和压桩力的实测结果进一步表明采用综合修正系数计算沉桩阻力完全可行。