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针对黄土填方场地的沉降变形问题,通过进行不同初始含水率和干密度的重塑黄土的高压固结试验,发现荷载与干密度的比值（p/?d）与荷载（p）呈很好的线性关系,并以此为依据建立了不同厚度（荷载）填方场地的沉降预测模型。该模型有k和b两个参数,其中k随着初始含水率（w0）或初始干密度（?d0）的增大而减小,三者之间的关系为：?d0k +w0 =1;b主要与初始干密度有关,随着初始干密度增大而减小。与前人基于孔隙比和荷载关系所建立的压缩变形计算模型的对比分析发现,用干密度和荷载表示土压缩性的方法与试验数据拟合精度更高,且线性相关性更强,更适合于重塑黄土的压缩变形预测。 相似文献
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为了解决传统地质灾害危险区预测精准低,计算过程复杂问题,提出一种地震诱发滑坡地质灾害的地貌因子敏感性评价模型,以满足不断增长安全需求。首先,基于贡献率法量化得出不同地形地貌因子对应的面积值,其次,利用确定性系数法更为直观分析地震滑坡发生的关键因子种类,提高后续评价精准度,根据地质因子、外界诱发因子以及人为因子建立评价体系。最后通过几率数值模型、信息量评价模型对敏感性评价,将其分为低敏感性区、中敏感性区、高敏感性区、极高敏感性区。实验证明:评价模型计算简便、精准度高,有着较强的合理性和适用性,可作为地震滑坡相关研究和发展规划的基础科学依据。 相似文献
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控制路基沉降是公路工程中的一个关键技术问题,而路基沉降与其影响因素之间存在着线性、非线性关系。当输入自变量较多时,用传统神经网络建模容易出现过拟合现象,导致网络模型预测精度较低。针对此问题,本文用遗传算法对神经网络模型的权值和阈值进行优化,同时讨论遗传参数的设定对输出结果的影响。通过对成南高速的实测数据进行仿真,试验结果表明:优化后的BP神经网络具有较高的预测精度,预测效果明显优于传统神经网络模型的输出结果,该预测方法可作为高速公路路基长期沉降预测的一种有效辅助手段。 相似文献
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2019年6月17日在四川宜宾市长宁县（28.34°N,104.90°E）发生MS6.0地震,余震发育。本文利用区域测震台网的地震观测数据基于CAP方法计算了28°~29°N,104°~105°E范围内的14个MS>3.0以上地震的震源机制解,结合全球矩心矩张量目录和部分前人研究结果中该区域的共27个震源机制解数据,应用MSATSI软件反演了研究区域的应力场。将研究区域按0.1°×0.1°划分成25个应力网格,最终得到9个网格的应力分布结果,大多数应力场方向稳定,根据主震所在应力网格点得到主震的断层类型为主逆冲型。本文研究成果为四川长宁地区的孕震机理、活动构造以及地震趋势判定提供了可靠的参考依据。 相似文献
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