填方渠道沉降期问题初探

土堤填筑完成后预留沉降期的长短,一直是一个见仁见智的问题,究其原因是影响因素众多、工程条件及人为因素千差万别。本文结合南水北调中线邯邢段工程设计实例,从沉降机理方面入手,提出了解决沉降问题的工程技术措施。     

改性土在渠道膨胀土处理中的应用

渠道改性土处理是用弱膨胀土添加水泥对渠道上膨胀土进行改性,使其自由膨胀率20%。文章结合工程实际具体介绍了改性土的工作原理、方案设计、施工工艺流程、施工注意事项和质量控制措施等。南水北调中线一期工程膨胀土段实践表明,膨胀土改性在处理膨胀土中,既能保证工程质量,又能提高施工效率,是一种处理渠道膨胀土的有效工程措施。     

填方渠道施工质量控制

在填方渠道的施工中,由于工程量大,工作面广,工期紧等原因,渠道建成通水后常发生裂缝、漏水、崩垮等现象.为了避免此类现象的发生,使整体渠道工程施工达到高质量、高标准、高速度、高效率,在工作中应予以高度重视.     

南水北调中线膨胀土地区渠道施工关键技术

南水北调中线总干渠需穿越387 km长的膨胀土或膨胀岩地区。膨胀土渠道施工环节多,且无现行国家标准,施工质量控制存在一定难度。结合施工现场实际情况,提出了膨胀土地区渠道开挖、渠道填筑、膨胀土改性、施工试验等关键施工环节的质量控制要素以及控制指标的检测方法。特别是对水泥改性土施工过程中的重要质量控制环节及应注意的事项进行了说明。可供同类工程设计与施工参考。     

利用多点位移计实测值反演隧道围岩力学参数

结合哈尔滨天恒山隧道的多点位移计的测量工作,利用MATLAB BP神经网络工具箱和AN-SYS10.0,基于结构分析有限元法,由正演分析建立了不同围岩力学参数与隧道围岩变形关系的人工神经网络训练样本。结合施工过程中量测到的隧道围岩的多点位移计数值,通过网络仿真得到了相应的围岩力学参数。     

拱坝结构诱导缝力学参数反演分析及工程应用

确定设置在拱坝结构中的诱导缝力学参数是工程界的一个难题，一直未能很好解决。本文提出了一种新方法，采用BP神经网络方法与有限单元法相结合的联合反演方法，对诱导缝接触面的力学参数进行反演，较好地解决了该问题。并针对超大型实际工程小湾拱坝进行应用，结果表明通过对诱导缝面的法刚和切刚力学参数反演，有限元计算值与实际监测值吻合较好；当前施工浇筑状态下整个诱导缝面处于受压闭合状态,诱导缝靠近上游侧的压应力和挤压变形大于靠廊道侧的压应力和挤压变形，并且中间坝段大于两端坝段。本方法很好地解决了实际工程问题，具有相当的参考意义。     

拱坝结构诱导缝力学参数反演分析及工程应用

针对拱坝结构诱导缝力学参数取值困难的问题,本文提出采用BP神经网络方法与有限单元法相结合的联合反演方法,对诱导缝接触面力学参数进行确定。该方法应用于小湾拱坝的计算分析,结果表明通过对诱导缝面关键力学参数的反演,有限元计算值与实际监测值吻合较好;在当前施工浇筑状态下整个诱导缝面处于受压闭合状态,诱导缝靠近上游侧的压应力和挤压变形大于靠廊道侧的压应力和挤压变形,并且中间坝段大于两端坝段。计算结果表明,本文所提出的方法对诱导缝力学参数取值是可行的。     

基于果蝇-BP神经网络算法的大坝力学参数反演

采用果蝇算法与BP神经网络方法结合进行混凝土重力坝弹性模量反演分析,使得反分析出的坝体和坝基弹性模量更精确、效率更高。分析表明:果蝇-BP神经网络算法的精度优于纯粹的BP神经网络算法,对坝体和坝基的材料参数进行反演分析可以更准确、更全面地了解坝体和坝基材料情况,可为工程的设计和施工提供一定的参考信息。     

BP神经网络在隧道围岩力学参数反演中的应用

以谷城至竹溪高速公路珠藏洞隧道施工监测为工程依托,根据现场变形监测数据的指数函数回归方程,对最终变形量进行了预测,并基于其预测值,借助BP神经网络的超强非线性映射能力,对隧道围岩力学参数（变形模量E、黏聚力C、内摩擦角φ）进行反演,以及时掌握开挖围岩类型和材料特性参数,为隧道工程施工和设计提供参数依据,从而达到安全施工和优化设计的目的,以实现隧道的信息化施工与设计。     

膨胀土渠道边坡有限元分析

针对某膨胀土渠道边坡的滑坡现象,采用有限元方法进行了滑坡分析,分别考虑了边坡在自重以及在自重和土体水渗流共同作用下的工况。明晰了滑坡产生的原因,为现有的类似边坡评定其滑坡可能性提供一定的参考价值。     

滑坡体力学参数反分析研究

除室内试验和现场试验之外,反演分析是一种可以利用现有变形监测数据获取滑坡体等效力学参数的方法.以清江杨家槽滑坡体为例进行研究,提出了将均匀设计、遗传算法与BP神经网络结合起来应用于滑坡体反分析的新方法.先将具有很好全局寻优能力的改进遗传算法作为BP神经网络的学习算法,形成遗传神经网络;然后利用均匀设计方法设计网络学习样本,训练遗传神经网络映射滑坡体变形与滑坡体力学参数的非线性关系;最后将实测位移值作为网络输入,网络输出即为参数的反演值.该方法克服了优化反分析方法反演时间过长,解不易收敛等缺陷,实现了多参数的同时反演.通过对反分析结果进行检验与评价,证明其结果符合实际工程要求.     

基于BP神经网络的堆石坝参数二次反演与变形预测

在预测堆石坝长期变形时,常常需对堆石体流变参数进行反演。若同时对堆石体的瞬时变形力学参数和流变参数进行反演,则反演参数多,网络结构复杂,所需的训练样本数量大,反演效率低。根据堆石坝的监测资料,将堆石坝的沉降分解为瞬时沉降和流变引起的沉降,运用BP神经网络方法逐次增加训练样本,循环训练网络,将瞬时力学参数与流变参数分开来进行二次反演,训练样本少,反演效率高,输出结果用于预测能与监测资料较好吻合,可为类似工程提供参考和借鉴。     

软弱夹层与结构面的力学参数反演

为了克服利用传统的目标函数难以精确反演软弱夹层与结构面力学参数的困难。首先分析了其原因，指出是由于在传统目标函数中力学参数的灵敏度是岩层厚度的正比函数。随后引进了岩体宏观应变的概念，构造了一种新的目标函数。利用该目标函数可克服力学参数灵敏度的尺寸效应，增加软弱夹层与结构面力学参数在目标函数中的灵敏度，因而可以准确地反演出层状岩体中软弱夹层与结构面的参数。两个具体的算例也证明了本文方法的正确性。     

滑带土强度参数的人工神经网络预测

利用改进BP网络技术,提出了确定滑带土强度参数的新方法。分析了滑带土强度参数的影响因素,并以收集的部分滑坡的实际数据作为训练和模型检验样本,采用动量法进行训练建立预测模型。模型检验表明,训练的模型具有较高的精度。该方法在确定清江水布垭古树包滑坡滑带土强度参数中效果较好,所得数据与其它常规方法综合确定的参数基本一致。     

水泥改性土碾压控制指标确定方法研究

为确定合理的水泥改性土碾压控制指标,选取南水北调中线一期工程某渠段换填水泥改性土为研究对象,采用室内轻型击实、重型击实以及现场碾压试验相结合的方法,综合研究了4%水泥改性土的压实特性。根据研究结果,确定了其最大干密度与最优含水率,并结合实际情况最终确定了该渠段4%水泥改性土的碾压控制指标。按此指标,可确保水泥改性土的填筑压实度不小于0.98,并可防止发生过压现象。可为膨胀土地区水泥改性土地基的设计施工提供参考。     

采用加速遗传算法反演裂隙岩体渗流参数

利用水头实测资料，以裂隙组的渗透系数比例因子为待反演的参数向量，基于浮点编码的加速遗传算法，提出裂隙渗流参数的翰经反演模型，并通过典型坝基渗流算例进行验证，文中同时给出了传统单纯形算法在不同初始值条件下的反演成果。计算结果表明，本文方法可以在仅给出各参数取值范围的条件下，有效地求得非均质各向异性裂隙岩体渗流参数，且克服了传统优化搜索算法严惩依赖于初值，且当待反演参数数目较多时，寻优过程极易陷入局部最优值，甚至搜索不收敛等缺陷。     

岩体参数的进化反演

传统岩体参数反演研究，一般均是在本构模型确定的情况下，进行物性参数的反演。为了对岩体的本构模型参数及物性参数进行全面反演分析，本文从系统辨识角度出发，采用基于实数编码的遗传算法进行研究，提出了一种对本构模型参数及物性参数进行全面反演分析的方法，并通过一个工程实例对其进行了验证。计算结果表明，本文方法可以在仅给出各参数取值范围的条件下，有效地求得岩体本构模型参数及物性参数，且所得诸参数同实际情况相当吻合。