基于流体力学方法的砂土液化后研究进展

对基于流体力学方法的砂土液化后研究方法(包括试验、解析和数值分析方法)进行了综述,并通过对表观黏度与剪应变率关系的分析,得出了液化砂土是一种剪切稀化非牛顿流体的结论,同时指出了砂土液化后研究方法存在的问题:(a)对液化砂土的定性仍不明了,需通过大量的试验来确定液化砂土的非牛顿类型;(b)试验中将液化后砂土假设为牛顿流体,这与液化后砂土的非牛顿特性相矛盾.     

尾矿坝液化流动变形分析

介绍了基于双线性模型的砂土液化流动变形分析方法,并用二维商用软件ALID(Analvsis for Liquefaction.induced Deformation)分析了Moch.koshi尾矿坝地震液化流动变形,其中滩长分别按5 m和38 m,坝基土液化和非液化共计3种组合.通过计算分析发现了该坝在不同条件下发生液化流动变形的一些规律.计算结果表明,增加滩长、降低水位线的高度.将有助于减小坝体液化流动变形.增强坝体的稳定性;坝基土发生液化流动将导致尾矿坝整体发生流滑.探讨了用反压体、稳定柱、加筋和密实等措施抑制尾矿坝液化流动变形.     

基于支持向量机方法的砂土地震液化分析

提出了砂土地震液化分析的一种新方法，即支持向量机方法。该方法根据有限的学习样本，建立了各种影响因素和地震液化之间的一种非线性映射，可以对砂土在地震条件下的液化进行分析。基于已有的砂土地震液化资料，采用支持向量机模型，对国外地震现场实例进行了预测，网络输出结果与实际情况十分吻合。实例研究表明，支持向量机方法用于预测砂土地震液化是有效而可行的。     

基于JC法的砂土液化判别方法

通过对JC可靠性分析方法研究分析,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精确性,为砂土液化势评估提供了一种有效的砂土液化评价的新方法.     

基于流体力学方法的液化后砂土流滑推桩效应

采用计算流体动力学(CFD)中的流体体积(VOF)方法和固体力学中的有限元法,对液化后砂土流滑的推桩效应进行研究.将液化后砂土分别视为牛顿流体和剪切稀化非牛顿流体,将单桩视为线弹性结构,分析了牛顿流体黏度、非牛顿流体稠度系数和流动指数对推桩效应的影响.研究结果表明:将液化后砂土视为牛顿流体,则距离桩顶越近,桩身位移越大,距离桩底越近,桩身应力就越大;随着液化后砂土黏度的增大,桩身位移和应力也越大,曲线间差距则越来越小;将液化后砂土视为剪切稀化流体,沿桩身的响应规律与牛顿流体一致;稠度系数和流动指数的变化只会影响桩身位移和应力数值的变化,对变形方式不会产生影响.     

基于蒙特卡罗法的砂土液化可靠性分析

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蒙特卡罗砂土液化可靠性方法,并用MATLAB7．0编制了相应的计算砂土液化概率程序,同时用该方法在唐山地震资料计算得到的砂土液化分析结果同实测和规范法对比,验证了该方法的可行性,并得到了一些有意义的结论。     

基于PL-Finn模型的饱和砂土液化数值分析

为研究地震作用下沉箱式码头的砂土液化特征,基于包含动孔压上升的PL-Finn模型,结合现场实测和大型有限差分软件FLAC~(3D),采用完全非线性的动力分析方法,同时考虑地震动载荷与渗流的耦合作用,对置换砂和回填砂土的超孔压比进行了分析,并将现场实测结果与有限差分模拟结果进行对比分析.结果表明:码头最大水平残余位移为3.47 m,最大残余沉降为1.86 m;回填砂土在地震动载荷施加第6~9 s时已经发生了液化,且超孔压比接近1;置换砂土基本没有发生液化现象,残余超孔压比稳定在0.25~0.30;模拟计算所得的沉箱沉降量比现场实测值低7%,即有限差分模拟结果与实测数据基本吻合,认为采用FLAC~(3D)有限差分方法可以很好地模拟地震砂土液化过程.     

基于RBF神经网络的砂土液化预测

通过分析砂土液化成因及其影响因素,建立了砂土液化预测RBF网络模型,并与BP网络预测模型进行比较。测试结果表明,应用RBF网络模型对砂土液化进行预测,预测效果好,识别精度高．     

高速公路地基砂土液化判别和地基液化处理方法

根据广东汕汾高速公路的实际情况,采用试验的方法对高速公路地基砂土液化进行了分析,并对该类地基的处理方法进行了研究.对于地基液化的处理比较了公路规范与建筑规范,指出采用建筑规范进行砂土液化判别及采用砂桩和强夯再加上袋装砂进行地基液化处理是合理有效的方法.     

砂土地震液化判别方法的综合应用

在当前国家重视基本建设、加快农村城镇化的背景下,砂土地震液化判别在岩土工程勘察中的重要性在不断提升,意义显而易见。文中在分析国内现行标准中规定的饱和砂土液化判别方法局限性的基础上,结合工程实例,提出了多种砂土液化判别方法综合运用、综合评价的方法,并验证其适用性,具有一定的实用价值。     

基于VOF方法数值模拟离心式喷嘴内两相流流动

离心式喷嘴内的气液两相流动是影响喷嘴雾化特性的重要因素.利用FLUENT软件,基于VOF(volume-of-fluid)方法对离心式喷嘴内的气液两相流动进行三维数值模拟.模拟计算很好地捕获了燃油在离心式喷嘴内所形成的空气涡及雾化锥角,所得的喷嘴内压力分布、相分布与雾化锥角反映出该离心式喷嘴内流动特点,并与试验结果吻合较好.同时还计算了不同入口压力下喷嘴出口处的速度与雾化锥角,结果表明,随着入口压力的增加喷嘴出口速度增加,但对喷嘴雾化角影响较小.因此,数值模拟方法为离心式喷嘴的设计与雾化性能预报提供了必要的边界条件与理论基础.     

粉土地基液化后变形预测方法研究

基于粉土动三轴液化及液化后试验,提出了一个计算粉土地基在地震作用下发生侧向变形的关系式.引用了由液化后试验推导的液化后变形式,结合经验计算法进行了液化后侧向变形预测方法的探讨,对于粉土地基液化引起的侧向变形预测具有重要指导意义。     

基于GIS的砂土液化可视化评价模型

砂土液化是一种常见的地震灾害,文章探讨了基于现场SPT、CPT实测资料以及室内动三轴试验数据来进行砂土液化可视化评价的模型和流程,不仅综合运用了当今国内外砂土液化评价的常用方法,并在此基础上提出采用加权的办法,计算场地的抗砂土液化系数,以此对场地的抗液化性作最终评定;同时,文章阐述了基于GIS技术实现砂土液化可视化判别的方法、可行性、优点及应用前景.     

基于模糊综合评判的砂土液化判别

为了对砂土震动液化势进行预测,采用模糊综合评判理论建立了砂土液化可能性的模糊综合评判数学模型.选取标准贯入锤击数、地下水位、地震烈度、粘粒含量等4个实测特征指标作为模糊综合评判的因素集,对4个因素构造了相应的隶属函数,建立模糊关系矩阵,并依据4个因素在判别中的不同作用,拟定了对应的权重,运用N(·,+)算子对模糊矩阵进行运算,依据评判等级进行最终判别.通过对历史地震中砂土液化的实测数据进行综合评判验证,获得了非液化的判别正确率为85％,液化判别正确率为88％的较好结果.研究结果表明,模糊综合评判方法可有效地预测砂土液化势,可以作为砂土液化预测的方法之一.     

砂土液化的神经网络识别

根据人工神经网络的一种典型模型──反向传播模型，结合专家的经验，建立了砂土液化识别的自适应模式。该法可直接求出砂土的抗液化临界强度．依此可直接进行砂土液化识别。     

砂土地震液化的概率分析

假定地震过程为零均值平稳高斯过程，土料的非线性特性符合Ｈａｒｄｉｎ－ Ｄｒｎｅｖｉｃｈ双曲线模型，将地震砂土液化过程模拟为随机荷载作用下的累积损伤过程， 建议了分析砂土液化的概率方法。应用这一方法，对日本新泻地震砂土液化实例进 行了广泛检验．所得结果与实际震害现象符合良好，表明本文方法简便实用，结果可 靠，为更合理地进行砂土液化分析提供了一条新的途径。     

基于Fisher判别法的砂土液化势判别

目的提出一种基于多元统计学的Fisher模型,判别复杂和不确定性因素影响下砂土液化的发生,提高和改善砂土液化势评价的可靠性、准确性及智能水平.方法应用Fisher判别分析法理论并结合砂土液化机理,建立砂土地震液化判别模型.选取具有代表性的25组实测砂土液化的数据作为学习样本进行训练和检验,建立相应线性判别函数并利用回代估计方法进行回检,并与规范法和Seed法进行比较.结果训练样本和测试样本的正确率均为100%,而规范法和Seed法都出现了不同程度的误判.结论 FDA判别法准确率较高,是一种有效的砂土液化判别方法,为砂土地震液化判别提供一种新的思路.     

基于静力触探与剪切波速联合测试的砂土液化判别方法

基于逻辑回归算法提出一种静力触探（CPT）与剪切波速（Vs）联合测试方法（CPT-Vs联合方法）,并结合唐山地震液化案例对CPT-Vs相关性方法、qc/G0方法和CPT-Vs联合方法进行了比较。结果表明：3种方法的场地液化判别准确率分别为89%、78%和100%,整体液化判别准确率分别为94%、50%、94%;CPT-Vs相关性方法适用范围受参数值限制,qc/G0方法过于保守,造成非液化区误判;CPT-Vs联合方法不受参数值限制,可给出较为满意的结果。     

饱和砂土液化后再固结体变特性研究

通过对饱水砂土动加载后的再固结体变特性试验研究，发现动加载后的再固结体变不仅与动加载引起的超孔隙水压力、动加载引起的土体最大剪应变有较好的相关性，而且试样的初始有效固结压力对它也有较大的影响．基于试验结果提出了一个可考虑围压影响的再固结体变计算公式．     

基于自适应LASSO的逻辑回归砂土液化判别模型

逻辑回归模型在国际上常用于地震液化判别,但该方法难以处理过多影响因素引发的共线性问题,进而严重影响模型的预测精度.能同时进行变量筛选和参数估计的自适应LASSO在处理共线性问题上有着独特的优势.因此,本研究以国内外533组历史液化案例为样本,在综合考虑地震液化多影响因素的基础上,引入自适应LASSO估计法,对逻辑回归液化判别模型进行优化,建立了基于自适应LASSO的逻辑回归砂土液化判别模型,该模型还包括了新的液化影响因素——土壤分类指数I_c,最后对重要液化影响因素进行敏感性分析.结果表明：针对因素过多的液化判别问题时,自适应LASSO逻辑回归模型可有效地选择重要因素进行建模;相比其它逻辑模型模型和简化方法,自适应LASSO逻辑回归模型精度更高,泛化能力更强;引入了新变量土壤分类指数I_c后,模型性能进一步提升,验证了建立逻辑回归液化判别模型时考虑I_c的重要性;敏感性分析发现重要影响因素的排序为：修正尖端阻值、峰值加速度、土壤分类指数、水位、细粒含量、侧壁摩阻值.