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1.
超高排土场的粒径分级及其边坡稳定性分析研究 总被引:3,自引:0,他引:3
明显的粒径分级是超高排土场区别于土质边坡的最重要特征。针对西源岭413台阶排土场,结合开发的HHC-CA模型和现场散体粒径分布情况的调查,建立了考虑超高排土场粒径分级特征的边坡模型。在此模型的基础上,借助FLAC3D软件分析了现状边坡和各种堆排模式下的边坡稳定性。结果表明:西源岭413台阶排土场现状边坡上部位移矢量表现为下沉,其下沉方向与坡面保持同向,中部位移矢量表现为剪切,下部位移矢量略有反抬升的趋势。其边坡破坏模式为顶部平台拉裂,中部以圆弧形剪出;此排土场的现状边坡处于暂时性稳定阶段。而采用全覆盖式多台阶排土的边坡上部位移矢量表现为下沉,在排土场底部过渡到水平方向;破坏模式为顶部平台拉裂,下部以圆弧形剪出。仅考虑堆积散体的材料强度对排土场稳定性影响时,超高排土场的粒径分级有利于排土场边坡的稳定。 相似文献
2.
3.
4.
结合工程实践,介绍了挤扩支盘灌注桩技术在某水泥公司5000 t/d新型干法生产线项目桩基工程中的应用效果,并对部分施工措施进行了探讨。 相似文献
5.
There is growing interest in the use of back‐propagation neural networks to model non‐linear multivariate problems in geotehnical engineering. To overcome the shortcomings of the conventional back‐propagation neural network, such as overfitting, where the neural network learns the spurious details and noise in the training examples, a hybrid back‐propagation algorithm has been developed. The method utilizes the genetic algorithms search technique and the Bayesian neural network methodology. The genetic algorithms enhance the stochastic search to locate the global minima for the neural network model. The Bayesian inference procedures essentially provide better generalization and a statistical approach to deal with data uncertainty in comparison with the conventional back‐propagation. The uncertainty of data can be indicated using error bars. Two examples are presented to demonstrate the convergence and generalization capabilities of this hybrid algorithm. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
6.
结构性软土中打桩引起的超孔隙水压力 总被引:17,自引:1,他引:16
根据结构性土体的变形特征和屈服准则 ,建立打桩力学模型。原状土变形具有典型的应变软化现象 ,土体破坏满足摩尔 库仑准则 ,用柱孔扩张理论 ,分析了超孔隙水压力的分布规律 相似文献
7.
泵吸反循环钻进工艺在桩基施工中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
介绍了泵吸反循环钻进的施工特点、适用范围,施工中的技术要求与常见故障的原因及处理方法。 相似文献
8.
打桩对周围建筑物振动影响的研究与实例分析 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了打桩过程中土层质点振动速度的监测方法,打桩振动对周围建筑物影响程度的评价标准,并结合工程实例探讨了有关因素对检测结果的影响,及施工中应采取的相应减振措施。 相似文献
9.
10.