基于LOGISTIC回归的地基液化评价研究

通过对地基液化评价模型建立过程中模糊不确定因素的分析,引入模糊模式识别理论建立各实测数据点隶属度,并通过LOGISTIC回归分析,导出液化概率评价方程,建立地基液化概率和液化安全系数的函数关系,为利用现场实测资料进行地基液化判别提供了简便、较为准确的新途径。     

基于多级模糊模式识别方法的地基液化势研究

以世界19次大地震106个场地的地基液化实测数据为基础,引入多级模糊模式识别方法并建立各实测数据点隶属度,通过logistic回归将数据点的模糊性映射到液化势判别模型,导出液化概率评价方程,建立地基液化概率和液化安全系数的函数关系,预测液化和非液化的可靠性分别达到92．9％和80．2％。     

CPT判别粉土地震液化的有效性验证

本文介绍了三种国内外有代表性的利用静力触探锥头阻力ｑ＿ｃ和平均粒径Ｄ＿（５０）判别地震液化的方法，并验证了三种方法在我国天津市粉土地震彼此判别中的有效性。     

基于孔压静力触探试验的土类指数共振法加固液化地基效果评价

采用自行研制的十字形振动杆结合共振理论,对液化地基进行了加固处理。基于孔压静力触探(CPTU)试验对共振前后的地基进行测试和分析,指出传统振动密实法适用性评价标准低估了共振法的可加固土类范围。土类指数Ic可用于反映加固处理前后土层状态的改变,进而提出基于土类指数Ic的共振法适用性评价标准。根据标准贯入试验SPT钻孔取样的室内试验结果,建立土类指数Ic与黏粒含量之间的关系式,提出适合于共振法加固的土层中黏粒含量的界限值。分析不同共振方案的抗液化地基处理效果,进一步验证所提出基于土类指数评价标准的可靠性。结果表明,土类指数Ic＜2.40或黏粒含量不高于15%时土层可适合于共振法加固处理。加固方案不同,抗液化处理效果存在差异,3桩中心处理效果最好,其次为2点中心和常规点位。共振法扩展了传统振动密实法的应用局限性,可在液化地基处理领域中推广应用。     

基于静力触探测试判别天津市西青区砂土地基液化的研究

在砂土或粉土地区,判定地基土液化可能性是岩土工程设计中的一个重要课题。目前,获得高质量原状砂土样不仅取样困难而且试验成本较高,因此,基于静力触探(CPT)的原位测试方法通常用于砂土液化势的评价,但大多判定方法是基于定性研究的基础上,饱和砂土地震液化的定量化研究是一个具有挑战性的研究课题。本文根据现场的静力触探测试成果,采用Robertson法对地基土进行了液化判别分析,并将该静力触探测试成果与标准贯入试验判别方法进行对比分析。根据天津市西青区砂土地基的地震液化的判别结果,证明了该法的优点是人为误差小、精度高。     

基于CPT的砂桩复合地基沉降计算方法

针对室内试验确定沉降计算参数不能完全反映现场情况的缺点，提出了基于静力触探（CPT）的砂桩复合地基沉降计算方法，通过与实测资料的对比，验证了该方法的实用性。     

严重液化地基土上选桩基形式简析

结合工程实际及理论要求,对常用的桩基进行了优缺点的分析,对其形式和相关设计进行了论述,并提出了对应的处理方法,从而解决在设计和施工中遇到的相应问题。     

软弱地基强夯加固检测的概率分析

静力触探试验常用于软弱地基强夯加固检测分析,然而其检测数据资料极其丰富,本文试图以概率统计中的区间估计原理对数据进行整理,从而得出对整个加固区域加固效果的总体认识。     

几种不同液化计算方法的对比分析

本文根据标准贯入试验、静力触探试验和便携式动力触探试验的测试数据,采用了多种计算方法进行了砂土的液化判别,其中标准贯入试验法与Robertson法、Lepetit法所得到的结论基本一致,上部地基土层为非液化土层,而采用静力触探试验法所计算出来的结果偏于安全,这与锥尖阻力基准值的取值大小有关。本文在介绍最新液化计算方法的同时,通过多种试验手段和不同液化判别方法的对比分析,旨在探讨综合判别砂土液化的可行性。     

N10检验低路堤地基土承载力的研究

充分利用轻便动力触探试验简便、灵活,快速的优点,通过大量的现场试验,针对一般粘性土地区低路堤地基土对轻型动力触探试验指标N10和基床土承载力σ以及N10和静力触探试验结果(综合比贯入阻力Ps)的数值关系的研究,建立了N10和σ以及N10和Ps的相关关系公式,最终确定了利用轻型动力触探试验检验低路堤地基土承载力的标准,确定了相应的土力学指标,为今后在低路堤地基土的勘察中,节约工程成本、缩短勘察周期以及减少工程设计的盲目性,提供了良好的参考依据.     

Application of machine learning algorithms for the evaluation of seismic soil liquefaction potential

This study investigates the performance of four machine learning (ML) algorithms to evaluate the earthquake-induced liquefaction potential of soil based on the cone penetration test field case history records using the Bayesian belief network (BBN) learning software Netica. The BBN structures that were developed by ML algorithms-K2, hill climbing (HC), tree augmented naive (TAN) Bayes, and Tabu search were adopted to perform parameter learning in Netica, thereby fixing the BBN models. The performance measure indexes, namely, overall accuracy (OA), precision, recall, F-measure, and area under the receiver operating characteristic curve, were used to evaluate the training and testing BBN models’ performance and highlight the capability of the K2 and TAN Bayes models over the Tabu search and HC models. The sensitivity analysis results showed that the cone tip resistance and vertical effective stress are the most sensitive factors, whereas the mean grain size is the least sensitive factor in the prediction of seismic soil liquefaction potential. The results of this study can provide theoretical support for researchers in selecting appropriate ML algorithms and improving the predictive performance of seismic soil liquefaction potential models.     

砂砾土液化判别的基本方法及计算公式

2008年汶川8.0级大地震中液化现象显著且砂砾土液化占很大比重,而我国一些地区砂砾土分布广泛,发展相应液化预测和判别方法十分必要。我国规范液化判别方法来源于砂层（细粒土）液化资料,且按规范规定标准贯入试验不适于砂砾场地,故现有规范中基于标贯的液化判别方法对砂砾土不可行。以汶川大地震液化震害调查和现场测试为基础,提出了基于超重型动力触探试验（动探试验）的砂砾土液化判别方法并建立了计算模型和公式。结果表明：砂砾土液化判别由初判和复判两部分组成,初判以排除不可能液化及可不考虑液化影响情况为目标,复判则可采用动探击数N₁₂₀为基本指标的计算模型。初判包括地质年代、埋藏条件和含砾量3个条件,复判模型则由动探击数基准值、含砾量、砂砾土埋深、地下水深度和地震烈度等5个参数组成。根据此次地震液化砂砾土埋深及地下水位变化范围较大的特点,采用归一化方法导出动探击数基准值,利用优化方法推导出砂砾土深度及地下水位的影响系数。提出的砂砾土液化判别方法,较全面地考虑了砂砾土液化的影响因素,复判模型和公式表达简单明了,回判成功率较高,且与现有规范具有连续性,便于工程应用。     

基于静力触探的液化势概率估计和判别标准

应用人工神经网络模型和可靠度理论 ,对大量液化和未液化场地的静力触探测量数据进行了分析 ,得到地震时饱和砂类土的极限状态函数和失效概率函数。以这两个函数为基础 ,给出液化势的概率估计方法 ,并结合我国建筑抗震设计规范有关设计地震分组的规定 ,提出了一般工程的具有明确概率的CPT液化判别标准。     

A step forward towards a comprehensive framework for assessing liquefaction land damage vulnerability: Exploration from historical data

The unprecedented liquefaction-related land damage during earthquakes has highlighted the need to develop a model that better interprets the liquefaction land damage vulnerability (LLDV) when determining whether liquefaction is likely to cause damage at the ground’s surface. This paper presents the development of a novel comprehensive framework based on select case history records of cone penetration tests using a Bayesian belief network (BBN) methodology to assess seismic soil liquefaction and liquefaction land damage potentials in one model. The BBN-based LLDV model is developed by integrating multi-related factors of seismic soil liquefaction and its induced hazards using a machine learning (ML) algorithm-K2 and domain knowledge (DK) data fusion methodology. Compared with the C4.5 decision tree-J48 model, naive Bayesian (NB) classifier, and BBN-K2 ML prediction methods in terms of overall accuracy and the Cohen’s kappa coefficient, the proposed BBN K2 and DK model has a better performance and provides a substitutive novel LLDV framework for characterizing the vulnerability of land to liquefaction-induced damage. The proposed model not only predicts quantitatively the seismic soil liquefaction potential and its ground damage potential probability but can also identify the main reasons and fault-finding state combinations, and the results are likely to assist in decisions on seismic risk mitigation measures for sustainable development. The proposed model is simple to perform in practice and provides a step toward a more sophisticated liquefaction risk assessment modeling. This study also interprets the BBN model sensitivity analysis and most probable explanation of seismic soil liquefied sites based on an engineering point of view.     

基于现代原位测试CPTU的土体液化势统一评价方法

静力触探(CPT)测试是国际上常用的砂质土液化判别技术,但无法反映孔隙水压力(孔压)对液化行为的影响.能够测试孔压的现代原位测试技术孔压静力触探(CPTU)对砂质土、粉质土具有更高的辨识度和灵敏度,因此在砂质土、粉质土液化评价方面具有独特的优势.通过编译的CPTU液化案例数据库,在简化应力框架下,通过粒子群优化核极限学...     

地基液化评价的模糊不确定性分析

基于世界范围内19次中强震的CPT液化案例,通过构建客观性较强的液化隶属函数映射地基液化模糊性;基于LOGISTIC模型导出地基抗液化强度CRR曲线及其概率密度函数;借用中国华北地区地震动加速度衰减关系,构建CSR的概率密度函数,进而分析地基液化评价的模糊不确定性.结果表明,忽略地基液化评价的模糊不确定性,评价结果可能偏于危险;基于模糊不确定性的地基液化评价工程意义较为明显,可作为规范方法的有益参考.     

砂土液化概率计算新方法

基于发展风险理念下液化防治技术的需求,推导出了一种基于单变量(UB)的概率计算新方法,提出了以实测标贯击数为主控参数的砂土液化概率评价的半经验半理论方法与新计算公式,并以近期地震大量实测数据对新方法进行了对比检验.研究表明:通过较为成熟的土层液化判定的确定性方法与求解概率的经典数学方法相结合,可解决目前实测资料不具备完...     

福建沿海地区土层的静力触探参数

通过对福建沿海地区土层静力触探测试成果进行数理统计分析,得到该区软土、粘性土、砂类土静力触探参数的统计值。根据静力触探参数绘制的福建沿海地区土层分类图,可快速确定、划分土类,直接应用于工程实践,从而减少钻探工作量、加快勘察工作进度,对该地区工程建设具有重要的实际意义。