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1.
沿海沿江城市地下开挖产生的工程渣土含泥量大、含水率高且较松散,主要运往渣土场进行堆填处置。由于产量巨大而处置场地有限,许多渣土场在运营过程中存在堆填速度快、缺乏排水设施、超高超库容堆填等问题,容易引发堆填体失稳事故。目前对于非饱和工程渣土堆体在快速堆填过程中的失稳机制认识尚不清晰,尤其是对这一过程中的高饱和度工程渣土强度增长规律缺乏足够的认识。以深圳红坳渣土场填料——花岗岩风化料(CDG)填土为研究对象,对不同初始饱和度土样进行三轴不排水不排气等向压缩和剪切试验,结果表明:非饱和CDG填土不排水抗剪强度随围压增大呈非线性增长,增长速率与试样初始饱和度密切相关;当土样压缩后的饱和度超过0.7,不排水强度随围压的增长速率显著降低。基于有效固结应力法的原理,结合Hilf孔压公式和修正剑桥模型,提出了一种工程渣土不排水抗剪强度估算方法,并通过与试验结果对比验证了该方法对初始饱和度高于0.6的CDG填土的适用性。利用该方法确定的不排水强度cu与正应力σn的关系可应用于高饱和度工程渣土快速堆填中的稳定性分析。 相似文献
2.
岩石节理粗糙度系数(JRC)是研究岩石力学的重要参数之一。为 精 确 有 效 地 描 述JRC,提 出 了 一 种 基 于 随 机 森 林(Randomforest,RF)算法研究JRC 的新方法。首先,详细叙述了 RF算法的原理和实现流程;然后,简要分析了影响JRC的一些统计参数,确定了7个重要的基本变量,岩石节理粗糙度系数(JRC)是研究岩石力学的重要参数之一。为 精 确 有 效 地 描 述JRC,提 出 了 一 种 基 于 随 机 森 林(Randomforest,RF)算法研究JRC 的新方法。首先,详细叙述了 RF算法的原理和实现流程;然后,简要分析了影响JRC的一些统计参数,确定了7个重要的基本变量,用6组实测数据对训练后的 RF回归模型进 行 了 测 试,试 验 结 果 表 明:①利用RF回归模型预计的D 值、JRC 值与实测值的最大相对误差仅为3.844%、4.553%。②RF回归模型具有较强的泛化能力,需要考虑的模型参数少,预测精度高,为今后继续研究D 值和JRC 值提供了一种新思路。 相似文献
3.
高模数硅酸钾(简称PS)对西北干旱区的土遗址具有明显的加固效果,其加固后的土体也具有较好的渗透性。采用VJ-T非饱和土渗透仪和常规压力板仪测试了PS加固前后饱和样的渗透系数和非饱和土的土-水特征曲线(SWCC),并利用相关模型预测了非饱和土的渗透系数。结果显示,PS加固以后,在各个含水条件下的渗透性都有一定程度的提高,7%PS加固样表现非常明显。其原因是PS与土颗粒进行了非常复杂的物理化学变化,在反应中颗粒的几何形状发生变化,大量棱角弱化或消失,土颗粒磨圆度变好。同时,孔隙壁变得光滑、平直,孔隙弯曲因子减小,有效孔隙增大,这些因素导致了非饱和黏土的渗透性能有较大幅度提高。电镜测试分析了PS加固以后黏土颗粒及孔隙的变化,较好地验证了渗透性试验的结果。 相似文献
4.
5.
6.
土体干湿过程引发的岩土工程问题已逐渐受到重视。通常采用张力计量测80 kPa以内的土体吸力,并将其应用于边坡失稳等岩土工程问题的分析中。然而,传统张力计由于内部腔体体积过大且结构复杂,造成张力计难以饱和,吸力量测时反应时间长,并易发生汽化,严重影响其可靠性和灵敏性。为弥补传统张力计的设计缺陷,提出了一种装配式新型张力计。该张力计内腔结构简单且体积小。饱和前先拆分张力计再分别饱和其主要部件,最后重新装配。此设计简化了饱和程序并提高了效率。通过对比传统张力计和新型张力计的性能,证实了新型张力计具有更强的汽化持久性,其吸力量测的灵敏性和可靠性得到了显著的提高。标定试验表明,相比于传统张力计,新型张力计的灵敏性提高了90%。测量-80 kPa的孔隙水压力时,新型张力计的平衡时间为1.5 min,仅占传统张力计反应时间的10%。相同的测量条件下,传统张力计的测量误差为30%,而新型张力计的测量误差仅为0.7%。 相似文献
7.
中国区域信息空间和人口空间的耦合关联分析 总被引:1,自引:0,他引:1
从流动空间角度出发,建立基于关系测度的空间耦合模型,采用复杂网络分析方法和灰色关联分析方法深入探讨区域信息空间和人口空间的耦合格局。研究发现信息空间和人口空间的耦合网络呈现“核心-边缘”模式,北京、上海、广东、天津、新疆和甘肃等耦合核心省市在整个省市内占据主导地位,是其他省市耦合发展所依附的核心。全国省市信息空间和人口空间耦合分布的总体布局呈现“川”型特征,分为高耦合协调型、中耦合磨合型以及低耦合发展型。信息空间和人口空间的耦合主要分为高耦合协调型、中耦合磨合型以及低耦合发展型3种,其中空间的高耦合程度一方面响应了国家加快推进互联互通建设的发展战略,另一方面也是京津冀一体化以及建设丝绸之路经济带的必然结果。 相似文献
8.
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10.
为探究滑坡多场监测数据间的关联准则,采用数据挖掘技术中的两步聚类法与Apriori算法,开展滑坡多场信息关联准则研究。以三峡库区白水河滑坡为例,分析ZG93监测点于2003年6月—2016年12月期间的监测数据,选取影响滑坡变形的主要诱发因子,采用两步聚类法对不同的影响因子进行预聚类和聚类,将数值型变量转化为离散型变量后,应用Apriori算法进行处理,生成满足最小置信度的关联准则,建立白水河滑坡多场耦合作用模式下的影响因子与滑坡位移变形关联准则判据。研究表明,关联准则对于滑坡灾害的变形分析具有重要的意义,数据挖掘技术可较好地应用于三峡库区地质灾害位移预测预报中。 相似文献