地下核爆炸对空腔围岩致密性的影响

本文介绍了石灰岩和黑云母斜长花岗岩中两次地下核试验空腔周围岩石致密性的研究方法、目的和意义:简单叙述了爆后开挖和钻探取样的情况,着重对比分析了这两次试验爆前爆后的岩石致密性指标的测定结果。大量测试数据表明:爆后的岩石容重和孔隙度的变化,随着离空腔壁距离的增大而减水;远离空腔壁一定距离之后,它们就趋近于岩石的爆前测值,但岩石的比重与距离的变化无关,而且爆前爆后基本一致,这说明爆后岩石矿物无明显相变作用,矿物成分也无变化,这一结论也被爆后的岩矿鉴定结果所证实。 文章还论述了岩石致密性的变化与爆炸击波对岩石机械破坏的关系。并认为这种变化特征可以作为自由场岩石破坏分带的一种依据。     

基于人工神经网络的结构振动系统重分析模型

本文利用人工神经网络的非线性映射功能，提出了一种基于人工神经网络技术的，具有全局意义的结构振动系统重分析模型。在Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ多层神经网络映射存在定理基础上，从理论上证明了一个结构振动系统的设计变量与其动态特性参数之间的映射关系可由一个三层神经网络模型来精确实现夷出了具体的建模算法，算例结果初步证实了本文方法的有效性。     

爆炸冲击载荷作用下岩石的损伤实验

基于声波测试原理,利用RSM-SY5智能型声波仪,对某露天矿围岩在爆破冲击荷载作用下产生的损伤进行了现场实验研究。研究结果表明:爆破冲击荷载对距离爆源7 m范围内的岩石会造成损伤破坏,其损伤程度随着岩石与爆源距离的增大而减小;岩体声波速度随着爆破次数的不断增加而逐渐降低,多次爆破对岩石具有损伤累积效应;多次爆破的累积损伤不是单次爆破损伤的简单叠加,具有非线性特性,且距离爆源越近爆破累积损伤效应越明显。     

具有不同激活特性神经元的前向神经网络在捷联惯导系统对准中的应用

提出了一种基于H∞滤波的动态神经网络。该神经网络不仅运用H∞滤波理论在践调整网络权值，而且采用与调整权值相同的算法，对神经网络各层神经元的不同非线性激活函数的参数进行在线调整，替代传统神经网络中各层神经元相同的激活特性，并将其用于捷联惯性导航系统(简称SINS)对准的误差状态模型中。仿真结果表明：与采用相同激活特性的方法相比，这种方法不仅提高了系统状态估值运算的实时性，而且也提高了精度。     

一种新的岩石非线性黏弹塑性蠕变模型研究

为了克服传统元件组合模型不能描述岩石蠕变过程中非线性特征的缺陷，首先根据加速蠕变阶段的应变和应变率随蠕变时间急剧增大的特点，建立黏塑性应变与蠕变时间的指数函数关系并提出非线性黏塑性体．将该非线性黏塑性体与广义Burgers蠕变模型串联，建立可以描述岩石全蠕变过程的非线性黏弹塑性蠕变模型，根据叠加原理得到一维应力状态下的轴向蠕变方程．然后基于塑性力学理论指出岩石三维蠕变本构方程建立过程中的不足之处，并给出非线性黏弹塑性蠕变模型合理的三维蠕变方程．最后采用不同应力水平下砂岩轴向蠕变试验对模型合理性进行验证，结果表明：拟合曲线与试验曲线吻合度较高，所建蠕变模型能够很好地描述砂岩在不同应力水平下的蠕变变形规律，尤其对加速蠕变阶段的非线性特征描述效果很好，验证了模型的合理性．     

对饱和多孔介质波动问题中本构关系的探讨

依据连续介质力学的混合物理论，讨论了饱和多孔介质的波动一般方程。其中考虑了质量耦合、初始压力及其浮力效应等。对于澄清这一研究课题中的某些基本概念，以及完善其理论体系具有重要意义。）其中ｖ￣（２）为速度涨落，于是单位体积内流相的动能为：因此将流相动能的涨落Ｋ￣（２）归于自由能更自然些。又因为当：ｖ￣（２＊）≡ｖ￣１时，即Δｖ＝ｖ￣１－ｖ￣２＝０时ｖ￣（２）＝０，此时Ｋ￣（２）＝０而且显然Ｋ￣（２）随着Δｖ·Δｖ的增大而增大，一个简单的近似是令Ｋ￣（２）＝ρ·Δｖ＿ｋ·Δｖ＿ｋ并且是常数。由此可导出表现质量力。由自由能的非负性质知，所以有．由（４．１３ａ）很容易推出质量密度矩阵的对称性和正定性。参考文献     

对饱和多孔介质波动问题中本构关系的探讨

依据连续介质力学的混合物理论，讨论了饱和多孔介质的波动一般方程。其中考虑了质量耦合、初始压力及其浮力效应等。对于澄清这一研究课题中的某些基本概念，以及完善其理论体系具有重要意义。）其中ｖ￣（２）为速度涨落，于是单位体积内流相的动能为：因此将流相动能的涨落Ｋ￣（２）归于自由能更自然些。又因为当：ｖ￣（２＊）≡ｖ￣１时，即Δｖ＝ｖ￣１－ｖ￣２＝０时ｖ￣（２）＝０，此时Ｋ￣（２）＝０而且显然Ｋ￣（２）随着Δｖ·Δｖ的增大而增大，一个简单的近似是令Ｋ￣（２）＝ρ·Δｖ＿ｋ·Δｖ＿ｋ并且是常数。由此可导出表现质量力。由自由能的非负性质知，所以有．由（４．１３ａ）很容易推出质量密度矩阵的对称性和正定性。参考文献     

结构试验机的神经网络内模自适应跟踪控制系统

针对结构试验系统的非线性和不确定性特性，研究了一种基于神经网络的非线性内模自适应加载控制方法。引入的神经网络内模可跟踪学习对象的时变动力学，控制器的设计较少依赖于对象的先验知识，控制参数的调整是基于被控过程的测量信息，利用导出的神经网络算法来实现的。实验结果证明该系统具有良好的控制效果。     

广义非线性强度理论在岩石材料中的应用

在已提出的广义非线性强度理论的基础上，结合岩石材料的力学特性，建立了岩石广 义非线性强度理论，该理论在$\pi$平面上的破坏函数为介于SMP准则和Mises准则 之间的光滑曲线，在子午面上的破坏函数为幂函数曲线. 通过已有不同岩石的真三 轴试验数据对岩石广义非线性强度理论的验证表明，岩石广义非线性强度理论可以 广泛地适用于各类岩石，描述其$\pi$平面上及子午面上的非线性强度特性；并利 用5种不同类型岩石的真三轴试验结果对岩石广义非线性强度理论和Hoek-Brown准 则进行比较,反映了所提岩石广义非线性强度理论的优越性.     

基于神经网络的口腔非线性动力学系统建模

神经网络方法是用于非线性动力学系统建模的有效方法，本文针对多层神经网络结构，运用递推预报误差（ＲＰＥ）算法对离散非线性动力学系统进行了辨识研究，并对口腔非线性动力学系统进行了神经网络动态建模，为了解语音和实用化的语音识别提供了良好的基础。     

基于支持向量机的围岩定性智能分级研究

本文将数据挖掘的新方法支持向量机应用于隧道围岩分级。支持向量机是一种基于统计学习理论的新的学习算法,比神经网络算法能更好地解决小样本问题。选用岩层厚度、岩体结构、嵌合程度、风化程度、地下水特征、节理发育程度、榔头敲击声和地应力等8个定性指标作为评判因子,用泥巴山隧道采集的实际数据作为样本对不同核函数的支持向量机进行训练,并得到评判因子与围岩级别的映射关系,从而可以对未知的围岩样本进行级别判别。判别结果表明: 采用多项式核的支持向量机对围岩级别进行判别有较高的准确率,是一种值得推广和应用的围岩智能分级方法。     

工程岩体断裂构造发育程度的定量评价研究IAEG信息(会讯)

岩体断裂构造发育程度及其均匀性是影响岩体结构类型、岩体质量优劣及岩体稳定性分析以及工程岩体综合分区利用的重要因素, 因此岩体断裂构造发育程度的定量评价具有重要的工程意义。本文以三峡工程永久船闸边坡工程为例, 系统地讨论了工程岩体断裂构造发育程度的评价方法、定量评价指标的确定原则、断裂构造发育程度的分级标准等。研究表明, 根据岩体断裂构造发育特点, 综合运用多层次模糊综合评判法和人工神经网络技术是评价工程岩体断裂构造发育程度的有效方法。     

基于神经网络方法的包装件非线性特性识别的研究

结合模糊集合理论，将结构化神经网络方法用于包装件缓冲垫层非线性特性识别问题．对于两种典型的包装件缓冲垫层材料模型的模拟识别结果表明，据此方法可以较好地获得其非线性特性．模糊自适应技术的引入，提高了网络训练速度，减少了对于训练参数的人为干预，使得结构化神经网络方法更适于实际应用．     

岩体三维裂隙网络地质熵与渗透特性关系研究

裂隙网络是岩体地下水的主要流动通道,而工程岩体中裂隙网络错综复杂,裂隙网络的几何特征和连通性对其渗透性有着重要影响.为了综合量化裂隙迹长、间距、倾角、开度对裂隙网络连通性和渗透性的影响,基于信息熵原理,提出了三维裂隙网络地质熵理论和连通性指标-熵尺度,对比熵尺度与其他传统三维裂隙网络连通性指标,验证了熵尺度评价三维裂隙网络连通性和渗透性的合理性.结合锦屏一级水电站左岸边坡裂隙统计分布,建立三维裂隙网络渗流数值计算方法,分析不同裂隙迹长、倾角、间距、开度条件下三维裂隙面密度、无量纲逾渗密度、熵尺度和渗透系数的变化关系.结果表明:当体积率一定,考虑开度影响时,三维裂隙面密度和无量纲逾渗密度无法定量表征迹长和间距对裂隙网络连通性的影响;裂隙迹长与熵尺度和渗透系数呈负相关关系,裂隙间距和开度与熵尺度和渗透系数呈正相关关系,裂隙倾角变化对熵尺度和渗透系数影响较小;熵尺度与渗透系数的非线性关系近似满足二次多项式.     

海相沉积软土蠕变BP神经网络本构模型

海相沉积软土具有很强的蠕变特性,传统分级构建蠕变本构模型方法不实用,且很难真正反映岩土流变的非线性特性。为此,本文引入具有超强非线性映射和容错能力的BP神经网络模型,通过改进BP算法,根据江门软土的室内直剪蠕变试验结果,建立了海相沉积软土BP神经网络蠕变本构模型,避免了传统方法为满足试验曲线变化规律和蠕变特性而需要建立复杂的本构数学表达式。最后,利用上海地区软土蠕变实验结果对本文提出的方法进行了验证,并对BP神经网络蠕变模型在描述软土流变方面的特点进行了讨论。结果表明,本文建模方法简单,并能很好地描述软土的非线性蠕变问题。     

基于能量耗散的岩石脆性评价方法

脆性评价是页岩气钻井以及压裂工艺设计的重要环节.然而,现今对于脆性的定义十分模糊,且脆性评价的方法没有成熟的理论作为支撑.本文以岩石应力应变关系为基础,采用能量法来进行储层岩石脆性评价.根据断裂力学裂纹尖端的非线性场理论,以前端区作为尖端特殊的屏蔽构型,来描述储层岩石在断裂过程中能量的耗散. 通过计算本征内聚力与前端区稳态阻力比值来表征储层岩石的脆性指数. 研究表明,能量耗散相对越大,岩石的脆性指数越低,其塑性特征表现得越明显. 基于能量耗散的储层岩石脆性评价是分析岩石力学特性的重要内容,也为压裂选层提供了重要依据.      

ANALYSES ON STRUCTURAL DAMAGE IDENTIFICATION BASED ON CIMBINED PARAMETERS

The relative sensitivities of structural dynamical parameters were analyzed using a directive derivation method. The neural network is able to approximate arbitrary nonlinear mapping relationship, so it is a powerful damage identification tool for unknown systems. A neural network-based approach was presented for the structural damage detection. The combined parameters were presented as the input vector of the neural network, which computed with the change rates of the several former natural frequencies (C), the change ratios of the frequencies (R), and the assurance criterions of flexibilities ( A ). Some numerical simulation examples, such as, cantilever and truss with different damage extends and different damage locations were analyzed. The results indicate that the combined parameters are more suitable for the input patterns of neural networks than the other parameters alone.     

作用在岩体裂隙网络中的渗透力分析

从岩体裂隙网络渗流的特点出发, 以单裂隙渗透力分析为基础, 分析了二维及三维情况下岩体裂隙网络渗流对岩体裂隙壁施加的两种作用力: 垂直于裂隙壁使裂隙产生扩容的法向渗透静水压力以及平行于裂隙壁和裂隙水流方向一致的切向动水压力, 推导出二维及三维情况下裂隙单元因这两种作用力而产生的等效结点力, 并应用算例定量分析了岩体裂隙网络渗透静水压力和动水压力共同作用对岩体应力的影响, 结果显示: (a)渗透力作用下裂隙上部岩体压应力减小, 而裂隙下部岩体压应力增大, 最大压应力增大 10 .5 3%; (b)渗透力作用下裂隙岩体拉应力增大, 最大拉应力增大 9.0 9%; (c)裂隙渗透力使岩体剪应力增大, 最大值达 2 3.75 %。     

方钢管混凝土短柱轴心受压承载力的神经网络模拟

由于方钢管混凝土的侧向约束机构复杂,对方钢管混凝土柱强度承载力的计算至今仍没有一种统一的方法。本文拟采用神经网络方法对轴心受压方钢管混凝土短柱的承载力进行模拟。以混凝土抗压强度、钢管的屈服强度、套箍指标、截面尺寸和宽厚比等五个参数为网络输入,以构件的极限承载力为网络输出,构建多层前馈神经网络来描述它们之间的非线性关系。利用55组试验数据对网络进行训练和测试,并将其预测值与三种承载力计算模型的预测值进行比较。对比结果表明本文建立的神经网络模型对55组试验数据给出了最好的模拟精度,可作为预测方钢管混凝土柱承载能力的一种新方法。     

红板岩材料隐式本构模型的建立及其应用研究

针对红板岩材料在岩土工程中所表现的大量模糊的和不确定的因素等特点,基于人工神经网络的学习能力,借助于室内岩石力学试验,进行了对该材料的力学本构特性进行了神经网络模拟研究,提出了隐式本构模型的思想和方法,并通过该方法对该岩石的流变试验结果进行学习,获得了以网络权值结构保存的力学特性知识,由此得到了表征红板岩应力应变本构关系的隐式本构模型。应用结果表明,该方法对岩土类材料本构关系的模拟研究具有很好的应用前景。