浅谈珠江三角洲软土地基处理     

刘勇健 《广东地质》2004,19(4):20-24

分析了珠江三角洲软土的工程特性,对软土常用的几种地基加固方法、适应性及主要存在的问题进行了探讨.针对具体的工程选择最佳地基加固方案,实现社会效益、环境效益和经济效益的统一.  相似文献   

地震地质灾害综合评价的PSO-BP神经网络方法及应用     

刘勇健  杨雪强  符纳  王颖 《地震研究》2012,35(4)

结合汶川8.0级地震资料,利用神经网络原理和粒子群优化算法,提出了基于PSO-BP神经网络的地震地质灾害综合评价模型.该模型选取地震灾害、斜坡灾害、地面变形、斜坡分布特征4个指标作为输入,选用地质灾害危险度和分级2个指标为输出,引入粒子群算法对BP网络的权值和阈值进行优化,获得了BP网络模型参数.研究结果表明,PSO-BP网络模型不但能克服BP算法收敛速度慢和易陷于局部极小的缺陷,而且计算精度高,泛化能力强;对地质灾害的评价、防范和灾后重建具有一定的参考作用.  相似文献   

基于人工神经网络的边坡抗震抗滑稳定性评判方法   总被引：4，自引：0，他引：4       下载免费PDF全文

刘勇健 《地震工程学报》2001,23(1):41-45

从人工神经网络的基本原理出发，建立了边坡抗震抗滑稳定性评判的人工神经网络模型。选择四川和云南地区的70个边坡实例作为学习样本,对BP算法进行了学习和检验。实例计算表明,BP网络性能良好，所建立的模型预测精度高，具有一定的工程实用价值。神经网络法是一种有效可行的新方法。  相似文献   

神经网络原理在单桩沉降预测中的应用     

刘勇健  沈军 《广东地质》1996,11(4):67-72

神经网络计算法是模拟人体经络系统活动机理来对客观事物进行科学研究的新方法。系统介绍了用神经网络法预测单桩沉降的方法，为应用神经网络原理解决工程领域中的难题作了一次新的尝试。根据Ｈ．Ｇ．Ｐｏｕｌｏｓ等人的线性弹性理论，应用ＥＢＰ神经网络计算原理，结合概率论的分析方法，建立了在竖向荷载作用下用桩长径比预测单桩沉降的神经网络模型。总结和分析了珠江三角洲地区大量的单桩沉降测试材料，通过单桩沉降的预测值与实  相似文献   

废泥浆固液分离的正交试验研究   总被引：3，自引：1，他引：2       下载免费PDF全文

刘勇健 《探矿工程》2000,(6):12-14

运用正交设计原理,通过具有代表性的试验,研究分析了各因素对泥浆固发离效果的影响,结果表明,影响混凝析主次因素为：混凝剂浓度、加量、搅拌时间。并指出混凝剂选择的方法和应注意的问题,以供工程参考。  相似文献   

强夯法处理大面积厚填土非均匀地基     

刘勇健  沈军  杨长山 《广东地质》2000,15(1):65-70

以深圳某大型集装箱仓储区（０．２ｋｍ＾２）地基处理的施工为例,阐述了强夯法对大面积厚填土非均匀地基处理的可行笥。主要设计参数：重锤选用质量为１７．５t、底面直径 为２．６m的圆柱形铸铁锤或钢砼锤;在有效加固深度８m区,单击夯击能为３０００ＫＪ（落距１７．２m）;分三遍的夯点击数为８击（最后两击平均夯沉量不大于７０ｍｍ）,第 一、第二遍的夯点击数８击（最后两击平均夯沉量不大于７０ｍｍ）,第三遍为两击;每遍  相似文献   

冲击荷载作用下海积软土的动力释水规律研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘勇健  符纳  林辉 《岩土力学》2014,35(Z1):71-77

通过真三轴试验,研究冲击荷载作用下海积软土的孔隙水压力、轴向变形等动力响应特征。利用热失重法和理论计算法,分析试验前后软土中结合水含量。研究表明,冲击荷载作用前后含水率变幅为15.6%～23.5%,结合水含量变幅为17.6%～29.4%,体积增大系数为2.1%～9.5%,冲击荷载作用下饱和软土的排水固结作用明显;试验前后软土中结合水含量变化较大,冲击荷载作用下软土的动力释水不同于静力作用下的释水规律;影响软土动力释水的主要因素有初始含水率、结合水含量、孔隙比、土的状态、动荷载大小和加载方式等。最后,总结出冲击荷载作用下海积软土动力释水规律和对工程设计的启示,该研究可为动力排水固结法的设计提供参考。  相似文献   

基于聚类-二叉树支持向量机的砂土液化预测模型   总被引：3，自引：1，他引：2  

刘勇健 《岩土力学》2008,29(10):2764-2768

建立在统计学习理论基础之上的支持向量机（SVM）,是一种基于结构风险最小的小样本机器学习方法。经典的支持向量机主要针对二分类问题,而工程实践中遇到的往往是多分类问题。根据影响砂土液化的主要因素,采用聚类分析中的类距离思想,建立了基于聚类-二叉树的多类支持向量机的砂土液化判别模型。该模型可以通过有限样本的学习,建立砂土液化与各影响因素之间的非线性关系。研究结果表明,基于聚类-二叉树支持向量机的层次结构合理,分类精度高,泛化性好,可对砂土液化等级进行较准确判别  相似文献   

人工神经网络在砂土液化评判中的应用   总被引：6，自引：0，他引：6  

刘勇健 《广东地质》1999,14(1):46-50

影响饱和砂土液化的因素众多,必须建立多指标的综合评判模型来进行评判,而神经网络是一种非线性的动力系统,对于砂土液化评判等线性问题最具有优越性,利用ＢＰ型人工神经网络计算原理,采用震级、地面运动加速度最大、标贯击数、比贯入阻力、相对密实度、砂土平均粒径和地下水位等共７个变量建立的砂土液化评判模型,可对砂土液化的严重程度和对建筑物的危害程度实现简单而高效的定量评判。实例研究表明,人工网络法是解决砂土液  相似文献   

人工神经网络在水泥加固土力学性能预测中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘勇健  沈军  刘义健 《岩土力学》2001,22(3):330-333

提出了基于人工神经网络（ANN）的水泥加固土力学性能指标计算的新方法，并在此基础上预估水泥土搅拌桩体和复合地基的承载力，利用实测资料直接建模，避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰，所建立的模型预测精度高，简便易行，因而具有广泛的工程实用价值。  相似文献