分级加载下冻土阻尼比的试验研究     

罗飞  何依婷  赵淑萍  朱占元  毛磊 《岩土力学》2015,36(11):3143-3149

利用MTS-810型振动三轴试验机对不同加载频率、围压和温度下冻结黏土和冻结黄土的阻尼比变化规律进行研究。结果表明:不同频率、围压和温度下,对于冻结黏土,随动应变幅的增大,阻尼比呈先减小再缓慢增大的变化趋势;对于冻结黄土,阻尼比随动应变幅的增加先减小再逐渐保持不变。相同动应变幅下,冻结黏土和冻结黄土的阻尼比随加载频率的增加而减小,随围压的增加变化不大,温度为?0.2~?1℃时,阻尼比的变化规律不明显,温度为?2℃时,阻尼比的取值显著小于?0.2~?1℃时的阻尼比取值。当动应力水平较低时,阻尼比受频率的影响程度较大;当动应力水平较高时,阻尼比受温度的影响程度较大;在整个加载过程中,阻尼比受围压的影响程度最小。当动应变幅较小时,频率对冻结黄土的影响程度要大于冻结黏土,随动应力水平的增高,冻结黄土受频率的影响程度逐渐小于冻结黏土。在整个加载过程中,温度对冻结黄土的影响程度大于冻结黏土,而围压对冻结黄土的影响程度小于冻结黏土。  相似文献   

软岩隧道围岩加固方法优化对比试验研究与分析     

李丹  白世伟  陈陆望  陈浩  赵瑜 《岩土力学》2010,31(Z1):145-149

为解决软岩隧道工程的支护优化设计问题,研制出力学曲线与原岩相似的模型材料,形成软岩工程常用的支护设计方法对应的物理模型,即锚杆支护、锚喷支护、锚杆加长的锚喷支护,加上毛洞模型作为参考模型,4种平面模型形成三维模型后,置入大型真三轴模型试验机,在模型边界相同的条件下对软岩隧道的支护方法进行研究。试验结果表明：不同的支护方式具有不同的超载能力和不同的破坏特点;该相似模型材料对软岩大变形特点具有良好的适用性。试验还为软岩隧道支护设计提供了可靠的研究基础。  相似文献   

复杂应力下充填体破坏能耗试验研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

邓代强  高永涛  吴顺川  余伟健 《岩土力学》2010,31(3):737-742

应用先进的MTS和INSTRON刚性伺服试验机对不同灰砂比的充填体进行了常规三轴、无侧限单轴动态、静态抗压强度试验,测得了各种相关力学参数,得到了对应的荷载-位移和应力-应变全曲线,根据所得试验力学参数和压缩试验的性质,将单个试件、单位体积、单位质量的破坏能耗作为考查指标,计算了三轴和单轴抗压动态、静态加载方式下的破坏能耗,计算过程中消除了负位移产生的不利影响,通过统计回归建立和分析了围压与能耗的函数关系和不同情况下破坏能耗的变化及规律,对矿山顺利回采矿柱、维护采场及巷道顶板稳定、控制地压、防止地表塌陷、环境保护等具有现实意义。  相似文献   

全断面岩石掘进机滚刀最优刀间距计算公式研究     

谭青  易念恩  夏毅敏  朱逸  张旭辉  林赉贶 《岩土力学》2016,37(3):883-892

基于剪切与张拉破岩机制,提出拉剪综合失效机制假设;建立了非协同切削与协同切削体积模型,推导了协同切削模式的滚刀比能耗理论模型;通过离散元仿真得到滚刀侵入岩石裂纹长度与贯入度的映射关系;推导出滚刀最优刀间距理论公式;以全断面岩石掘进机（TBM）回转切削试验台为基础,水泥模拟料为切削对象,通过多次压痕试验得到滚刀贯入度和岩石裂纹长度的趋势曲线,验证了仿真结果;通过滚刀滚动破岩进行了12组不同贯入度与刀间距的物理切削试验,统计滚刀做功与岩石破碎体积,拟合得到比能耗关系曲线,验证了最优刀间距理论公式的结论。研究表明：TBM滚刀最优刀间距计算公式综合考虑了岩石特性与滚刀结构特性,适应性较广泛;刀间距超过滚刀协同工作距离时,滚刀破岩以剪切破碎为主;刀间距小于2倍岩石裂纹长度时,张拉破碎的影响更加明显;随着贯入度的增加,最优刀间距逐渐增大,而最优滚刀间距S与贯入度P之比（S/P）值则逐渐减小。  相似文献   

挤压地层双护盾TBM围岩变形及应力场特征研究     

程建龙  杨圣奇  潘玉丛  田文岭  赵维生 《岩土力学》2016,37(Z1):371-380

为研究挤压地层双护盾隧道掘进机（TBM）作用下围岩变形及应力场特征,采用FLAC3D建立了完整模型,并详细阐述了隧道掘进机（TBM）施工过程中的模拟方法,重点分析了隧洞纵横断面内围岩位移场、应力场、塑性区特征。模拟结果表明,两腰下部范围内的围岩与TBM护盾发生接触并产生挤压,拱顶并未接触;受刀盘与护盾连接处的尺寸高差和前后护盾的锥度影响导致仰拱围岩内出现3次加卸载,仰拱内部环向应力和径向应力均大于拱顶和两腰,而且其主应力方向与径向线斜交,受扰动剧烈,但仰拱下方70°范围内的围岩基本处于弹性状态;横向断面内围岩塑性区自上而下逐渐减小,且距掌子面越远塑性区范围越大,但后盾塑性区范围变化不大。  相似文献   

Multi-step prediction of strong earthquake ground motions and seismic responses of SDOF systems based on EMD-ELM method     

《Soil Dynamics and Earthquake Engineering》2016

This paper proposes a new multi-step prediction method of EMD-ELM (empirical mode decomposition-extreme learning machine) to achieve the short-term prediction of strong earthquake ground motions. Firstly, the acceleration time histories of near-fault ground motions with nonstationary property are decomposed into several components of intrinsic mode functions (IMFs) with different characteristic scales by the technique of EMD. Subsequently, the ELM method is utilized to predict the IMF components. Moreover, the predicted values of each IMF component are superimposed, and the short-term prediction of ground motions is attained with low error. The predicted results of near-fault acceleration records demonstrate that the EMD-ELM method can realize multi-step prediction of acceleration records with relatively high accuracy. Finally, the elastic and inelastic acceleration, velocity and displacement responses of single degree of freedom (SDOF) systems are also predicted with satisfactory accuracy by EMD-ELM method.  相似文献   

塔里木河下游土地利用覆被MISR多角度遥感制图   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨雪峰  王雪梅  毛东雷 《吉林大学学报(地球科学版)》2016,46(2):617-626

通过对塔里木河下游MISR卫星多角度观测数据的不同组合构建多角度数据集,探索多角度观测与传统垂直观测对土地利用覆被遥感制图效果的影响,分别使用SVM(支持向量机)与传统的MLC(最大似然分类法)作为分类器,对分类后得到的混淆矩阵进行分析。结论证实:无论是使用传统的MLC还是SVM作为分类器,多角度观测都取得比垂直观测更高的总体分类精度;MISR近红外波段虽然分辨率较低,但依然含有丰富的信息,对地表覆被的分类有重要影响;无论使用哪一数据集,SVM法都能获得更高的分类精度;不同相机对分类结果的影响各不相同,其中C、D相机的作用更重要。  相似文献   

地理时空大数据协同计算技术     

骆剑承  胡晓东  吴炜  王博 《地球信息科学学报》2016,18(5):590-598

大数据时代,地理时空数据的迅猛增长给应用理念、技术框架和服务形式带来挑战。本文在阐述地理时空大数据概念的基础上,首先分析了地理时空大数据计算面临的挑战,从数据协同、技术协同、服务协同和生产协同4个层次阐述了地理时空大数据协同计算方法;然后,根据平台化服务的需求设计了地理时空大数据协同计算框架,从遥感数据综合预处理、地理时空数据的组织与管理、地理时空大数据高效计算、地理时空大数据可视化4个方面论述了地理时空大数据协同计算实现的关键技术;最后,以遥感大数据综合处理系统作为案例说明了地理时空大数据协同计算与服务的实现方法,并对地理时空大数据的应用模式进行了展望。  相似文献   

Potential of support vector regression for prediction of monthly streamflow using endogenous property   总被引：2，自引：0，他引：2  

Rajib Maity  Parag P. Bhagwat  Ashish Bhatnagar 《水文研究》2010,24(7):917-923

In the recent past, a variety of statistical and other modelling approaches have been developed to capture the properties of hydrological time series for their reliable prediction. However, the extent of complexity hinders the applicability of such traditional models in many cases. Kernel‐based machine learning approaches have been found to be more popular due to their inherent advantages over traditional modelling techniques including artificial neural networks(ANNs ). In this paper, a kernel‐based learning approach is investigated for its suitability to capture the monthly variation of streamflow time series. Its performance is compared with that of the traditional approaches. Support vector machines (SVMs) are one such kernel‐based algorithm that has given promising results in hydrology and associated areas. In this paper, the application of SVMs to regression problems, known as support vector regression (SVR), is presented to predict the monthly streamflow of the Mahanadi River in the state of Orissa, India. The results obtained are compared against the results derived from the traditional Box–Jenkins approach. While the correlation coefficient between the observed and predicted streamflows was found to be 0·77 in case of SVR, the same for different auto‐regressive integrated moving average (ARIMA) models ranges between 0·67 and 0·69. The superiority of SVR as compared to traditional Box‐Jenkins approach is also explained through the feature space representation. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   

Underwater Laser-illuminated Range-gated Imaging Scaled by 22.5 cmns-1 with Serial Targets     

HEDuo-Min 《中国海洋大学学报(英文版)》2004,3(2):208-219

1　Introduction　Imagingthroughturbidseawaterisoneofthemostchallengingproblemsinunderwatervisionfortheun derwaterroboticvehicle (URV ) .Inthepast,therehavebeenseveralapproaches (hardwaresolution)totheproblemofunderwater (optical)imagedegrada tion .Eachoft…  相似文献