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.     

基于非对称滞回的不同细粒含量融化粉砂本构模型

利用GDS动态三轴试验系统研究不同细粒含量粉砂土经历多次冻融循环后的动应力、动剪切模量、动剪切模量比和阻尼比变化规律.考虑动态过程中滞回曲线的非对称性,采用分段方程求解动力参数.结果表明,反复冻融循环对降低动应力、动剪切模量和动剪切模量比有很大影响,并使阻尼比增大.对此,建立了描述动剪切模量比、阻尼比与动应变变化关系的归一化经验模型,该模型适用不同的细粒含量和冻融次数条件,能给出良好的预测结果.进一步分析模型参数随试验条件的演化过程,确定细粒含量界限值为10％,且反复冻融后,细粒含量变化对参数a、c的影响减弱.模型参数和试验条件之间的回归关系可通过二元二次方程进行描述.建议在粉砂土动力响应分析中采用冻融循环5次后的土体参数.     

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.     

路基砂土液化势的灰色三角白化权函数聚类方法

借鉴灰色系统理论,将砂土液化与其影响因素之间的关系作为灰色系统,提出采用灰类白化权函数聚类的预测方法对砂土液化势进行预测。分析影响砂土液化的因素,选取震级M、地面加速度最大值gmax、标准贯入击数N63.5、比贯入阻力ps、相对密实度Dr、平均粒径D50和地下水位dw这7个实测指标作为砂土液化势预测的主要影响因子,并构造适于砂土液化势预测的各聚类指标的白化权函数,同时引入信息熵理论确定各指标的权重,采用本文提出的方法对16组唐山大地震震害资料对模型进行评价,利用广东省三水市部分地区的9组砂土液化实例进行仿真测试,并与工程实际结果进行对比。研究结果表明:所提出的基于灰类白化权函数聚类的砂土液化势预测方法具有较高的预测精度,准确率达90%。     

孔压静力触探在砂土液化评价中的应用研究

砂土的液化势判别是岩土工程勘察的重要工作内容,目前判别砂土液化势计算方法可分为确定性计算方法和概率计算方法。本文在基于介绍液化势计算的基本原理基础上,依托某跨长江公路连接工程的静力触探数据进行砂土液化判别,分析两种方法的计算适用性和精确度。研究成果表明：(1)砂土的颗粒成分组成和黏粒含量对砂土的液化势影响显著,细颗粒含量越大,黏粒含量越少,其具有液化的可能性也越大;(2)相比于确定性计算方法,概率计算方法对黏粒含量更为敏感,且计算结果更为精细,前者计算结果更为保守。     

基于BP神经网络的砂土液化影响因素的综合评估

为了充分考虑影响砂土液化的多种因素,选取不同的参数组合,建立不同的砂土液化判别BP神经网络模型,编写了饱和砂土液化判别BP神经网络程序SLV,并根据现场实测资料进行计算和分析.结果表明,地震作用是液化的直接原因,砂土处于饱和状态是液化的前提条件,影响液化的主要因素包括标准贯入锤击数、砂土不均匀系数以及地震剪应力比.文中建立的BP神经网络模型具有高度的分类和识别能力,可用于评估砂土液化的影响因素.     

饱和砂土地震液化机理及试验测试研究

针对地震液化对工程造成的危害,浅要分析砂土液化机理,探讨影响液化的主要因素和判别方法,对三种细粒含量的砂土进行动三轴试验,测试其动强度和孔压变化情况。发现细粒含量对动强度具有重要影Ⅱ向,细粒含量越高,动强度也越高;动应力大小对孔压增长也有较大影响,动应力越大,试样易出现轴向应变过大而破坏,破坏时孔压比越小。     

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．     

细粒含量对饱和砂土静态液化失稳特性影响的三轴试验研究

通过开展三轴固结不排水剪切试验,研究了初始相对密实度、黏土掺量及固结方式对含细粒砂土静态液化特性的影响。纯丰浦砂试验结果表明,中密和密实试样的应力应变关系呈持续应变硬化特性,孔压先增加后减小到负值,只有在极松散(密实度D_r=5%)情况才出现持续的应变软化。掺入一定量上海黏土的丰浦砂试样试验结果表明,在细粒含量不高条件下,细粒含量增加导致砂土更易发生应变软化。基于试验结果以及计算得到的二阶功变化情况,获得了砂土静态液化失稳触发点对应的应力比。该应力比随试样初始密实度增大而增大,随细粒含量增加而减小,说明砂土越松散、细颗粒含量越高越易触发静态液化失稳。     

红砂岩风化土路基瞬态饱和区动弹性模量和阻尼比试验研究

连续降雨后的红砂岩风化土路基瞬态饱和区土体骨干曲线、动弹性模量和阻尼比是进行路基动力特性分析的关键因素.为研究红砂岩风化土路基瞬态饱和区在重载列车荷载作用下的动力特性,采用中砂与不同含量红黏土重塑土样进行动三轴试验,探讨了细粒含量、围压对瞬态饱和区土体骨干曲线、动弹性模量和阻尼比的影响.研究表明:含细粒砂土的骨干曲线符合Konder双曲线模型;细粒含量对动弹性模量和阻尼比的影响并不是单调的,而是存在一个临界值,在临界值前后,动弹性模量和阻尼比随细粒含量的变化趋势相反,文中所用试样的临界细粒含量在20%左右;围压对土体动弹性模量和阻尼比有显著的影响,随着围压的增大,动弹性模量增大,阻尼比减小.     

淤泥质砂土抗液化性能的动三轴试验研究

通过分别对不同配比的重塑淤泥质砂土试样进行室内动三轴试验,以进行淤泥质砂土抗液化性能的研究,探究砂颗粒粒径、颗粒级配和淤泥含量对淤泥质砂土抗液化性能的影响。研究结果表明:当粒径单一时,其抗液化性能随粒径的增大而增大;当为两种以上颗粒级配时,颗粒粒径跨度较大的级配不利于抗液化,连续的颗粒级配有利于抗液化;淤泥含量为影响其抗液化性能的重要因素,10%左右淤泥含量时抗液化能力最差,在此基础上增大或减小淤泥含量均增强其抗液化能力。     

砂土液化势评价的Bayes判别分析法及其应用

为了给砂土地震液化的数量化研究提供参考,基于多元统计分析理论,建立砂土地震液化判别与液化势分类的Bayes判别分析模型。模型选用震级、地面加速度最大值、标准贯入击数、比贯入阻力、相对密实度、平均粒径和地下水位等7个指标作为判别因子;将砂土液化势分为严重液化、中等液化、轻微液化和未液化4个级别,并作为Bayes判别分析的4个正态总体;以17个砂土实测数据作为训练样本,建立Bayes线性判别函数,以Bayes线性判别函数的最大值对应的总体作为样品所归属的总体;最后将建立的模型对训练样本进行回判,以回代估计误判率对模型进行检验。研究表明,对训练样本的回代误判率为0,对另外20个砂土样本的判别正确率为90%。     

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.     

饱和层状砂土三轴液化试验

为了研究具有层状结构的饱和砂土液化时孔隙水压力的发展规律，利用GCTS-STX-050气动三轴测试系统对层状饱和砂土进行等幅应变控制下的液化试验研究，分析了试样中不同粉粒夹层厚度、位置及分布层数对液化影响.试验结果表明，试样液化所需的循环加载次数与粉粒夹层的厚度呈非线性关系，存在一临界厚度使得循环加载次数最大;粉粒层能够有效地阻碍细粒层产生的超孔隙水压力的传递，而细粒层对粉粒层产生的超孔隙水压力阻碍效果不明显;相同厚度下，粉粒夹层两层分布较一层分布对超孔隙水压力的阻碍作用更加明显.试验结论可为地震作用下具有层状结构的饱和砂土液化规律的探索提供一定的参考依据.     

采用BP&SA混合学习策略的短期电力负荷预测方法

提出了一种BP混合模拟退火(SA)的ANN短期负荷预测方法,该方法针对传统BP学习算法的缺点,将BP算法和模拟退火算法的优点相结合以提高网络的学习性能.ANN模型中考虑了温度和预测日类型,可进行工作日和节假日的预测,实例表明ANN模型实用有效、精度高.     

考虑S-N曲线不确定性的概率疲劳寿命预测

传统的基于S-N曲线的疲劳寿命预测方法均认为寿命预测模型中各参数可通过试验、仿真、拟合等进行确定,即在给定加载环境下,各参数为确定的常数,进而将各参数代入预测模型,得到确定的疲劳寿命值.该类方法认为模型中各参数为确定的常数,属于确定性寿命预测方法.确定性寿命预测方法适用于试验数据充足情况下的疲劳寿命预测和评估.然而,工程实际中,受研发周期的限制,以及可能存在资金短缺和技术上的困难,开展大量试验具有较大的难度.同时,由于试验所采用的试件各有不同,且试验操作、数据读取等依赖于试验设备的精确程度及试验人员的主观判断,这些因素进一步增大了疲劳寿命的不确定性.S-N曲线是材料或结构寿命预测的基础,主要通过大量的疲劳试验和拟合分析得到.受诸多不确定性因素的影响,常幅载荷下的疲劳寿命往往具有不同程度的分散性,从而使得S-N曲线存在不确定性.因此,为实现与实际情况相吻合的寿命预测,需考虑S-N曲线的不确定性.本文对影响焊接接头疲劳寿命的不确定性因素进行概述,将多项式混沌理论引入到疲劳寿命预测中,并结合非线性累积损伤模型,构建考虑S-N曲线不确定性的焊接接头累积损伤模型及概率疲劳寿命预测方法.     

基于VOF方法的砂土液化后流动变形分析

将液化后砂土分别视为牛顿流体和剪切变稀非牛顿流体,采用计算流体动力学中的流体体积(VOF)法,研究了饱和砂土液化后的自由流动变形形态,分析了黏度、稠度系数及流动指数等参数对砂土流动变形特性的影响.计算结果与物理模型试验对比发现:该方法能够较好重现模型试验中液化砂土的竖向沉降与侧向流滑等流动变形形态,但流体性质对液化砂土的流动速度有较大影响.分析表明:将液化后砂土视为牛顿流体,黏度越大,其抵抗变形能力越强,流动变形速度越小;将液化砂土视为剪切变稀非牛顿流体,稠度系数越大,流动指数越小,液化砂土整体的流动变形速度越小.     

三维重构下整体形状参数的砂土渗透性分析

颗粒形状对砂土结构及其宏观性质有显著的影响。为探究颗粒形状对砂土结构及渗透性的影响规律,选取玻璃珠、石英砂及玻璃渣3种颗粒形状各异的砂土作为研究对象,首先采用高分辨率三维X射线显微镜(CT)进行精细扫描,重构了砂土三维结构模型。选取了颗粒伸长率、扁度、球度、孔隙比表面积等形状参数统计分析得出整体形状参数(OR),将OR引入Kozeny-Carman(K-C)方程得出考虑颗粒形状特征的砂土渗透系数的预测方程。室内柔性壁渗透试验表明砂土颗粒的整体形状参数(OR)越小(即颗粒形状越复杂),砂土的渗透性能越差,引入整体形状参数(OR)的K-C方程对砂土渗透性能的预测效果较好。     

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。