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31.
土工建筑物动力真非线性分析的量化记忆模型 总被引:6,自引:1,他引:6
运用量化记忆模型,将土工建筑物的动力真非线性分析中滞回圈上任意点的塑性模量映射为简单的分段线性关系,通过量化记忆和插值计算无量纲距离δ,进而确定塑性模量,从而使土工建筑物的动力真非线性分析简单易行。量化记忆(以下简称SM)模型先以弹塑性理论为基础,将单调加载情况下的应力-应变曲线的非线性剪切模量映射为量化模量在几何空间上的分段线性分布,再以Masing准则为基础,在循环加载情况下,对这种简化的几何分布进行变化调整,使其生成非线性变化的剪切模量。将非线性问题转化为线性问题进行处理,大大简化了非线性计算的复杂性。通过对某筑坝爆破料动力三轴试验曲线的拟合,可以看出量化记忆模型能很好地模拟土的滞回特性。 相似文献
32.
33.
混凝土面板堆石坝的抗震稳定分析 总被引:5,自引:0,他引:5
通过计算表明:用动力法和拟静力法分析堆石坝坡的抗震稳定性,动力法与拟静力法的安全系数比较接近。按线性抗剪强度计,动力法安全系数比拟静力法低8%,按非线性抗剪强度计,动力法安全系数比拟静力法高5%。 相似文献
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36.
采用改进PZC弹塑性模型和动力固结有限元程序SWANDYNE II,对糯扎渡高土石坝进行动力分析,直接得到大坝永久变形,为地震易损性研究提供计算基础. 采用坝顶相对震陷率作为易损性性能参数,根据糯扎渡高土石坝所在区域的主要潜在震源区内统计地震情况,从PEER中选取60条吻合较好的地震动记录. 基于性能的大坝抗震设防水准 和土石坝震害等级,提出适合高土石坝的性能水平划分. 引入人工神经网络方法,结合多条带分法,提出基于ANN-MSA的高土石坝地震易损性分析方法. 该方法通过对选取的地震动记录调幅处理,利用SWANDYNE II程序对地震动进行分析,得到不同PGA的坝顶相对震陷率,作为训练样本和检验样本. 采用RBFNN对训练样本进行训练,利用训练和检验后的模型预测坝顶相对震陷率. 结合ANN预测结果和MSA方法,对糯扎渡高土石坝进行地震易损性分析,计算出该大坝的三维地震易损性曲面. 相似文献
37.
以Hardin-Drnevich模型的双曲骨架曲线为基础,采用Masing准则构造其滞回圈,形成小应变土体动力耗散函数.然后从热力学基本定律出发,分析其对应的屈服面及能量耗散特性.发现筑坝堆石类无黏性材料的动力特性存在2个阈值应变,定义为第一和第二阈值应变.两个阈值应变将土体动力特性分成3段.当土体的动应变小于第一阈值应变时,土体屈服为常摩擦系数的摩擦耗散控制;当土体动应变介于第一、第二阈值应变之间时,土体屈服为变摩擦系数的摩擦耗散控制;当土体动应变大于第二阈值应变时,土体屈服除摩擦机制外还存在剪胀等土体结构改变的效应.土体的2个阈值应变主要受最大动剪切模量系数及指数控制,无黏性土的摩擦角对其也有一定影响.两个阈值应变均随最大动剪切模量系数及指数的增大而减小. 相似文献
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采用有限元与广义交互验证方法相结合的数据平滑方法,开发了一套适合于土工试验模型应变测量计算的程序,通过三点弯曲梁实例验证了程序的正确性和可靠性,并将该方法应用于心墙堆石坝振动台模型试验的应变测量计算中,获得了模型坝的位移场和应变场,探讨了心墙堆石坝模型的地震破坏机理。结果表明,模型坝破坏过程大致分整体变形、坝坡滑移变形和破坏三个阶段,其中坝坡滑移变形阶段的标志是坝体由整体运动转为上下游坝坡分别向两侧滑动,空库时模型坝的破坏模式是上下游坝坡浅层破坏。 相似文献
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40.
渗流场参数的获取是研究运行期高心墙堆石坝渗流特性的难点之一。针对糯扎渡高心墙堆石坝,利用饱和–非饱和渗流场有限元程序生成学习样本,借助支持向量机的高度非线性映射能力,建立了渗透系数与水头之间的映射关系。再以识别误差目标函数为适应值,采用粒子群优化算法反馈搜索以建立大坝渗透系数反演模型。以大坝最大横剖面典型渗压计测点为实测点,采用一维固结理论推导了大坝心墙超静孔隙水压力消散计算公式,并对心墙水头实测值进行修正。通过对运行期库水位稳定时段渗流场的反演得到大坝待反演分区的渗透系数,再利用水位上升期对应的渗流场进行验证。结果表明,渗透系数反演结果是合理的。 相似文献