基于BP神经网络的重塑黄土冻融过程渗透特性研究

冻融循环导致黄土渗透特性的变化规律十分复杂,传统单一因素评价方法难以确定冻融过程黄土渗透系数与多因素之间的量化统计关系。基于此,首先对西安Q3重塑黄土进行冻融过程三轴渗透试验,得到不同干密度、含水率、围压及冻融次数下的渗透系数;然后采用BP神经网络算法对试验数据进行学习训练,建立各因素与渗透系数间的预测模型。研究结果表明:重塑黄土渗透系数变化规律,随围压增大,其值逐渐减小,且减小幅度先快后慢;随干密度和初始含水率增大,其值先增大后减小;随冻融次数增加,其值逐渐增大,且上升幅度先急后缓。冻融过程黄土渗透系数神经网络模型预测值和试验值之间相对误差较小,表明该方法具有较好的预测精度,能够综合描述诸因素与渗透系数的量化关系。     

采用环剪仪对重塑黄土抗剪强度特性的研究

为揭示不同试验条件对重塑黄土抗剪强度的影响规律,采用全自动环剪仪对重塑黄土进行环剪试验研究,探究不同含水率、干密度、剪切速度条件下重塑黄土的剪切强度变化规律,为黄土边坡的治理提供理论依据。研究结果表明：重塑黄土残余强度受剪切速率影响不明显;含水率对重塑黄土峰值强度与残余强度的影响规律一致,两者均随含水率的增大而减小,含水率高的试样呈现应变软化特性;重塑黄土的峰值强度和残余强度都随干密度的增大而增加,表现出正相关性,干密度大的试样呈现应变软化性;重塑黄土的黏聚力和内摩擦角均随含水率的升高而降低。     

非饱和黄土的结构强度与抗剪强度

本文分析了非饱和黄土强度的组成和结构强度的来源，给出了结构强度的确定方法，研究了结构强度的变化规律，结果表明：非饱和黄土的结构强度可用其天然结构破坏后所丧失的强度衡量，结构强度与初始含水量间具有幂函数关系；结构强度与不稳定凝聚力具有良好的线性关系；提出了非饱和黄土结构强度终止含水量的概念；给出了非饱和黄土抗剪强度的计算公式。     

原状黄土-压实黄土接触面抗剪强度特性研究

针对西北黄土地区治沟造地工程中采用削坡填沟方法新造土地的原状土和压实土接触面产生破坏等问题,通过直剪试验研究了不同含水率和不同压实度条件下接触面抗剪强度指标的变化规律,并对比了同一条件下单一压实黄土的抗剪强度指标.结果表明:接触面的内摩擦角和黏聚力随含水率增高而减小,随压实度增高而增大;相比压实度对抗剪强度指标的影响,...     

基于改进的BP神经网络对西安黄土抗剪强度指标的研究

运用带适应学习率和动量因子的梯度递减法——TRAINGDX训练函数的BP网络对黄土的抗剪强度指标进行了预测。首先分析了影响黄土抗剪强度的6个影响因素,而后建立了6∶14∶2的神经网络(Artificial Neural Network)黄土抗剪强度指标的预测模型,最后借助Matlab为平台,利用自编的程序,进行了预测计算。通过对预测结果的分析可知该模型模拟和预测的精度均较高,可以应用到黄土抗剪强度指标的预测中。     

基于BP神经网络的改良黄土强度参数预测

选用新型固化材料SH改良黄土,以室内土工试验数据为学习样本和测试样本,通过BP神经网络模型就含水率对改良黄土力学参数的影响进行了预测分析,结果表明:隐含层函数为正切tansig函数、输出层为对数logsig函数、隐含层神经元数为9时训练次数最少,模型误差最小;根据试验数据建立了非线性预测模型,预测结果与试验数值基本吻合,内摩擦角的平均误差为0.5%,黏聚力的平均误差为7.74%,内摩擦角的预测效果优于黏聚力的,但整体误差较小,且都在土工试验允许误差范围内,可见将BP神经网络应用到力学参数的预测中是合理的。     

结构性对黄土抗剪强度的影响研究

为揭示结构性对原状黄土和重塑黄土抗剪强度的差异影响,以国道Ｇ310三门峡西至豫陕界段的黄土路基为研究背景,对具有相同含水率和干密度的原状黄土和重塑黄土进行一系列直剪试验和扫描电镜试验,对比分析了原状黄土与重塑黄土在抗剪强度和微观结构的差异及其机理。直剪试验结果表明:剪切过程中原状黄土的应力应变关系呈应变软化而重塑黄土的应力应变关系呈应变硬化;原状黄土的应变软化现象随着垂直压力的增大逐渐减弱;原状黄土的抗剪强度参数比重塑黄土的大。原状黄土和重塑黄土的抗剪强度均随黄土黏粒含量的减少而降低。微观试验结果表明:原状黄土具有清晰的骨架颗粒、明显的支架孔隙、密集的接触处胶结物,其完整的原生结构是使其抗剪强度高于重塑黄土的主要原因。     

Cr~(6+)对重塑黄土抗剪强度和电阻率的影响

为研究Cr~(6+)含量对重塑土抗剪强度的影响以及剪切过程中电阻率的变化,制备Cr~(6+)含量分别为0、5、50、500、5 000 mg/kg的污染重塑土,进行电阻率试验和直剪试验。结果表明:Cr~(6+)污染土剪应力随剪切位移增大而增加,没有明显的屈服点;随Cr~(6+)含量增大电阻率减小,且Cr~(6+)含量越大电阻率波动越小,电阻率随剪切位移增大呈减小趋势;抗剪强度、电阻率都随Cr~(6+)含量增大呈先增大再减小的变化规律,电阻率越小抗剪强度越小,二者呈正相关关系。定义了土体电阻率的敏感度及原始电阻率,敏感度越大、原始电阻率越小,越能较好地反映土体的变化,在Cr~(6+)含量为500 mg/kg情况下可以较好地监测土体破坏情况。     

原状黄土冻融过程渗透特性试验研究

通过对西安Q_3原状黄土在冻融作用下的电镜扫描和三轴渗透试验,研究了原状黄土冻融过程渗透特性变化机理及规律。试验表明:冻融过程中由于土体内部冰晶生长及冷生结构形成导致原状黄土微观结构发生显著变化,融化后的黄土在一定程度上增大了渗透性;基于图像处理软件,计算得到孔隙面积比随冻融次数增加呈指数增加趋势,反映出冻融作用一定程度上破坏原状黄土结构强度,使土体渗透性增强,但多次冻融后结构强度和渗透特性趋于稳定。冻融过程试样表面产生不规则裂缝,且含水率越高,土体表面特征破坏越严重,是渗透性增强的主要原因。渗透系数随围压增大呈指数下降趋势,且高围压时渗透系数差异较小;渗透系数随初始含水率增加近似呈抛物线变化规律,但高围压下渗透系数与初始含水率抛物线变化规律不明显;渗透系数随冻融次数增加近似呈指数增加趋势,但低含水率试样渗透系数变化幅度较小。基于试验数据规律性,进一步得到了考虑围压、初始含水率及冻融次数影响的西安Q_3原状黄土渗透系数多变量预测模型。     

非饱和重塑高液限黏土的抗剪强度试验研究

非饱和土广泛分布且非饱和土强度问题日益凸显,而非饱和土力学有关强度理论尚未统一和成熟。非饱和土的抗剪强度是非饱和土土力学的重要组成部分,其强度指标是工程中重要的设计参数。利用TKA非饱和土直剪测试系统对非饱和重塑高液限黏土分别进行脱湿等吸力直剪试验以及吸湿等吸力直剪试验。试验研究表明,非饱和土的抗剪强度随吸力增大而呈非线性增长;提出了简单且适合工程应用的抗剪强度公式;对于同一吸力,土处在脱湿状态的抗剪强度大于其处在吸湿状态下的抗剪强度。     

基于BP神经网络的来水量预测模型

针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。     

基于MATLAB下BP神经网络的边坡稳定性预测

将MATLAB中的BP神经网络引入到边坡稳定性研究中,但由于标准的BP算法存在收敛速度慢、容易陷人局部极小点等缺点,为此采用各种改进及优化的算法,以寻求更适合边坡稳定性预测研究的算法。本文结合了大量边坡实例,经过理论分析和实例测试,能显著提高训练速度、减少收敛周期,达到很好的边坡稳定性预测结果。     

非饱和黄土抗剪强度特性试验研究

为了研究黄土滑坡的发生机理及剪切破坏特征,用探井法在延安滑坡体取样,进行了室内控制吸力的固结排水剪切试验,本次试验共做了10组(Q3、古土壤各5组)。试验结果表明:两种黄土存在不同剪切破坏面,古土壤颗粒中由于黏粒含量比较高,所以没有明显的剪切面;而Q3黄土由于其大孔隙发育,结构疏松,没有黏滞性,所以剪切面上有擦痕,存在明显的剪切面;抗剪强度参数会随着实验过程中基质吸力的改变而改变,黏聚力随着基质吸力的增加而增加,二者为线性关系;而内摩擦角的变化很小,几乎不随吸力的改变而改变;随着含水率的增加,吸力和黏聚力均呈现下降趋势,吸力的减小降低了土颗粒之间的有效应力,从而使土的抗剪强度降低。     

黄土抗剪强度特性分析

非饱和黄土强度问题是黄土地区工程建设问题研究的基础。以杨凌黄土为研究对象,对不同干密度和含水率黄土进行直接剪切试验,分析非饱和黄土抗剪强度的影响因素和变化特性,并对原状黄土和重塑黄土强度变化的规律进行比较。结果表明,含水率和干密度是影响黄土抗剪强度的重要因素;在快剪试验条件下,原状黄土应力与位移关系曲线有一转折点,曲线转折点前陡后缓,重塑黄土应力随着位移的逐渐增大而增大,曲线无峰值点。严格控制黄土含水率和干密度是保证工程基础稳定的前提。     

砂质原状黄土强度各向异性试验研究

为研究各向异性条件下原状黄土的变形及强度特性,针对取自北京市郊某施工现场原状黄土试样,在保持土样天然含水率条件下,分别对水平方向和竖直方向原状土样开展了固结不排水和固结排水三轴剪切试验.试验结果表明:试验用原状黄土黏粒含量相对较低,砂粒含量则偏高;其抗剪强度在水平方向和竖直方向表现出明显的各向异性.对于固结不排水试验,...     

基于BP网络和RBF网络的河道浅滩演变预测模型

利用神经网络BP理论在处理非线性问题上的优势，在分析影响河道浅滩演变因素的基础上，建立了基于MATLAB的河道浅滩演变BP网络模型，实例结果表明，利用BP网络和RBF网络模型对浅滩变化进行预测是可行的，具有很好的应用价值，为河道浅滩演变预测研究提供了新方法。