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水泥等碱性物质大量用于加固岩土工程,但红土结构在使用碱性材料加固后经济寿命反而明显缩短,其相关机制亟待明确。基于材料的化学分析和加速寿命实验原理,采用不同浓度的过饱和碱液恒温浸泡红土,模拟碱性加固材料对红土侵蚀的不同时长;然后检测红土被侵蚀后渗液中有效离子的浓度变化,显微观测红土颗粒和孔隙的劣化趋势,揭示碱性物质对红土结构的缓慢破坏机理。对比试验表明:碱性加固材料加速了红土中倍半氧化物、硅酸根等支撑物质的变异和流失;土颗粒的胶结物、包裹层、填充物均遭受了明显破坏,颗粒级配严重失衡。碱性物质还逐渐改变了倍半氧化物的表面电性,使硅溶胶、氧化铝等粘结成分变质,导致酸碱接触带附近的红土分崩离析。化学反应的生成物被压力渗水带出后,在土工结构中形成了大量的微架空和细观通道,并导致红土的工程指标劣化,诱发渗透破坏和溃塌灾难。 相似文献
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不同安全系数对应的边坡滑动面位置分析 总被引：3，自引：0，他引：3
为了探讨强度折减计算边坡稳定性过程中安全系数和滑动面之间的关系,针对一均质边坡算例,通过理论分析和FLAC3D强度折减法数值计算,分析当黏聚力 和内摩擦角 变化时,边坡安全系数和滑动面位置的响应情况,结果表明：(1) 边坡的安全系数受到黏聚力或内摩擦角中任一值的影响,而滑动面位置受到两者组成的函数 （ ）的影响;(2) 当 为定值时,改变抗剪强度参数 和 并不能引起滑动面位置的变化;当 增大时,边坡破坏模式由浅层破坏转变为深层破坏,滑动面越来越缓,其上缘逐渐远离坡顶,滑体的体积增大。 相似文献
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针对土地利用/土地覆被分类中小规模数据集无法使用深度学习方法自动分类的问题,提出了利用精简深度残差神经网络(Resnet-50)进行迁移学习的土地利用/土地覆被自动分类算法。首先,使用Sentinel-1卫星提供的遥感数据制作数据集;然后,对Resnet-50中每层的卷积模板数量进行压缩并在其后级联自适应网络得到精简残差网络;最后,利用Image Net数据集预训练精简残差网络,并将网络模型迁移到Sentinel-1数据集对网络参数进行微调,最终实现小数据集上土地利用/土地覆被的高精度自动分类。试验结果表明该算法在SAR数据集上的分类精度高达95.15%,验证了算法的可行性。 相似文献
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