各向异性非线性强度条件下的边坡稳定性

解释了土体强度各向异性、非线性的物理本质,结合常规直剪试验、三轴试验结果,在前人工作基础上建立了边坡稳定性分析中强度各向异性、非线性的描述方法,其中特别提出了一个各向异性函数．基于Janbu普遍条分法(GPS),运用SPREADSHEET模板程序,提出了一个能将各向异性、非线性强度准则逐点等效到Mohr-Coulomb直线强度准则处理上的迭代方法,准确方便地获得了非线性强度下的边坡稳定性分析．最后的算例展示了方法的使用过程。     

水下爆炸对重力坝的毁伤效应及最优爆距

为研究不同爆距水下爆炸对重力坝的毁伤效应,并探讨是否存在“最优爆距”,基于离心模型试验建立了炸药-库水-空气-重力坝结构的全耦合数值模型,并设计了60组数值计算工况。不同工况水深均为600 mm,炸药量为2.2 g,重力坝模型几何比尺为1/80,包含5组爆深（50～250 mm）,每组爆深对应12组爆距,爆距范围为10～200 mm,相应比例爆距范围为0.077～1.54 m/kg1/3。对比分析了不同爆距水下爆炸对重力坝的毁伤程度,并定量比较了重力坝平均损伤、单元删除率、应力、应变等参数。结果表明,对于重力坝整体结构破坏,如重力坝整体弯曲导致的拉伸破坏,水下爆炸对重力坝的毁伤效应存在“最优爆距”,即随着爆距增加重力坝毁伤程度先增加后降低;与之类似,随着爆距的增加,重力坝上游坝面损伤区域的平均损伤、重力坝单元删除率、坝踵最大拉应力平均值和坝踵最大拉应变平均值先增加后降低且在40 mm爆距附近达到最大值。保持水深、炸药量和重力坝几何模型相同,5组不同爆深近水面水下爆炸对重力坝毁伤效应的“最优爆距”均在40 mm附近,表明近水面水下爆炸时爆深对“最优爆距”不存在显著影响。     

基于卷积神经网络对TBM塌方段的反演分析

本文在已有研究工作的基础上，利用岩石扭剪掘进指标（TPI）和现场贯入指标（FPI），采用卷积神经网络和时间序列预测法，研究TBM掘进塌方段分析和预测的可能性。作者在输入功率与破岩效率相当的原理支持下，提出了将某一循环段的掘进效率指标FPI和扭剪掘进指标TPI作为训练和预测单元的技术路线。吉林引松工程TBM大数据库中记录了199列施工期间的各项参数和17处塌方事件，数据总量大、质量高，具有很高的科研价值。以上述指标作为机器学习的训练对象，对正常掘进段和石灰岩区域大规模塌方段66+000-66+350（桩号）进行了分析和预测。结果表明：塌方段实测FPI、TPI数值显著偏小，三项预测误差指标给出了“阳性”这一评价结论。相关研究成果为TBM领域的大数据机器学习提供了新的方法，为实现超前地质预警创造了有利条件。