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颗粒级配、孔隙比是决定粗粒土渗透系数的关键因素。收集并整理得到93组粗粒土全级配（d10~d100）、孔隙比数据,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的BP(back propagation)神经网络分析和预测粗粒土渗透系数,通过平均影响值法和试验验证,评价各级配粒径对渗透系数的影响大小,探讨孔隙比对粗粒土渗透系数的影响。结果表明:d50为界限粒径,在其他粒径不变,若增大d50及以下粒径,渗透系数就增大,而增大d50以上粒径,渗透系数减小;d50及以下粒径的“细颗粒”对渗透系数的影响大于d50以上粒径的“粗颗粒”;按相对权重,d20、d80、d40属于高敏感度粒径,d10、d50、d100、d70为中敏感度粒径,d30、d90、d60为低敏感度粒径。孔隙比对渗透系数的影响大于任一特征粒径,渗透系数与孔隙比呈正相关关系;相同颗粒级配的粗粒土,随孔隙比变化可使渗透系数产生数量级跨越。采用GA-BP神经网络方法,由全级配和孔隙比能较好地预测粗粒土渗透系数。 相似文献
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