土遗址楠竹锚固界面力学行为与传力机理研究

楠竹锚固技术是处理纵向裂隙引起的大型土遗址稳定问题的重要手段,但此类锚固系统传力机理尚不明确,成为制约其科学化、规模化应用的瓶颈。通过现场拉拔试验研究锚固界面力学行为,将识别出的完全脱粘现象通过摩擦段后的零剪应力段进行表征,建立适用于此类锚固界面的修正三线型粘结-滑移模型。在此基础上,提出基于ANSYS中非线性弹簧单元的锚固界面力学行为数值模拟方法,系统研究锚固系统传力机理。最后,通过与试验结果的对比验证了该模拟方法的可靠性。结果表明：锚杆/浆体界面的滑移失效是锚固系统破坏的主要原因,此类界面微段的受力过程可分为弹性、软化、摩擦和完全脱粘四个阶段,随荷载增加锚固界面高应力区逐渐由加载端向锚固端转移,界面进入完全脱粘阶段后剪应力趋近于零,极限锚固力和有效锚固长度均存在临界值;第一锚固界面传递至第二锚固界面的剪应力非常有限,遗址土体应力处于较低水平。研究结果能够为基于“安全第一,最小干预”原则的土遗址文物锚固优化设计提供参考。     

土遗址楠竹锚固界面传力过程研究

竹木锚固技术近年来被广泛应用于土遗址文物加固保护中,但其锚固界面传力机理尚不明确,严重制约着锚固技术的科学化、规模化应用.相关研究成果已经证实了合理的锚固界面粘结-滑移模型对锚固系统性能预测的重要性,本文在此基础上以楠竹-改性泥浆-夯土锚固系统为例,基于考虑完全脱粘现象的三线型粘结-滑移模型开展了锚固界面传力全过程研究.首先将锚固界面传力全过程分为6个连续阶段,分别对各阶段对应的界面应力、应变分布与演化过程进行理论解析,推导了锚杆轴向变形、界面滑移量、界面剪应力、界面剪应变等参数的封闭解,同时给出了极限锚固力与有效锚固长度的计算方法.在此基础上,通过识别载荷-位移曲线特征点对粘结-滑移模型参数进行了标定.最后采用两个土遗址原位拉拔试验对理论解析模型的合理性进行了对比验证,同时着重分析了锚固长度与锚杆轴向刚度两个因素对锚固性能的影响规律.本文提出的解析模型对存在完全脱粘现象的锚固界面传力过程分析具有广泛适用性,能够为土遗址锚固工程设计提供参考与指导.      

夯筑遗址加固中楠竹锚杆应力分布变化规律研究

针对西北地区夯筑土遗址楠竹锚固体系,本文在对锚固体中杆体、土体和注浆体的材料性能试验基础上,研究荷载、锚固长度、锚杆直径、孔径、注浆体配比、碳纤维加肋和倾角等因素对楠竹锚杆锚固性能及应力分布规律的影响,同时对荷载、锚固长度和锚杆直径变化状况下的应力分布特征进行数值模拟分析。结果表明:锚杆受力过程中,应力沿杆体分布不均匀;随着锚固长度的增加,应力分布趋于均匀化,而应力峰值沿锚固深度向底端扩展的速度较慢;随着杆体直径和孔径的增加,锚固体应力趋于均匀化,使锚固系统更趋合理化;注浆体强度对应力分布的影响反之;碳纤维加肋可有效提高锚杆的抗劈裂性及锚固力,但会使应力分布更集中化;锚杆布置角度以10°为宜。采用接触单元,模拟杆体与注浆体、注浆体与土体界面间的黏结、咬合效应,不同工况下应力的分布规律、极值大小等参数均与原位试验结果吻合度较好,后期计算分析与研究可予以借鉴。     

全长注浆锚杆锚固段剪应力分布特征试验研究

通过WES-50B型万能材料试验机对分别模拟高、中、低三种强度围岩介质的锚杆模型进行了拉拔试验。结果表明,锚杆锚固段的轴应变及第一、第二交界面的粘结应力分布按照负指数规律衰减。根据模型试验所得锚杆体轴应变试验结果,在一定简化假设的基础上,推导了以锚杆为代表的锚固结构轴力及第一、第二界面剪应力分布公式,分析了锚固结构在均匀介质中内锚固段应力、轴力及交界面的剪应力传递、衰减规律,探讨了拉拔力及介质强度对锚固段剪应力的影响。本文的研究为通过模型试验分析以锚杆为代表的锚固结构第一、第二界面剪应力分布提供了参考。     

基于流变理论的压力型锚杆锚固段荷载传递机理研究

基于荷载传递法,采用西原模型,建立了考虑锚固界面剪切流变特性的压力型锚杆荷载传递函数的微分方程;推导了压力型锚杆锚固体周围岩土体全部处于弹性时、局部处于塑性时和局部处于滑移时,考虑锚固界面流变的锚固界面位移和锚固体轴力分别与位置、时间的关系式;最后,通过拉拔蠕变试验对理论解进行了试验验证。对比分析表明,在P为40kN、100kN、120kN的不同拉拔力作用下,不同位置、不同时刻锚固体轴力的实测值与理论值均吻合较好。反映出推导的理论公式的正确性和适用性。     

小湾水电站进水口边坡稳定性复核及锚固力研究

小湾水电站施工期间,笔者基于现场调查,分析、复核了进水口边坡内控制性结构面的产状和性状,确定了7个可动块体;基于块体理论,计算了各块体的稳定性及所需要的锚固力,认为,f89-1南侧块体为控制边坡稳定的主要块体,由此确定边坡下限锚固力为351029kN;综合二维极限平衡分析成果,确定小湾进水口正面边坡所需总锚固力为516121.5kN,其较前期预估总锚固力有明显减小。     

锚杆锚固质量无损检测的研究

本文介绍了一种无损检测锚杆锚固质量的新技术。通过模型试验,分析了声频应力波在锚固体系中的反射相位特征和能量衰减变化规律,探讨了测定锚固力的无损拉拔试验,并将结果成功应用于潘一矿巷道锚杆锚固工程的施工质量检测。     

爆炸作用下锚固洞室的振动速度分布规律及锚杆参数的影响

基于模型实验,利用数值分析方法研究了爆炸作用下锚固洞室的振动速度分布规律,探讨了锚杆间距与长度对振动速度的影响。结果表明:在顶爆作用下,锚杆加固前后地下洞室拱顶、拱脚、侧墙、拱底振动速度峰值依次减小,锚杆能够起到减小振动速度的效果;集中装药爆炸后应力波以球形向四周传播,在应力波与地下洞室作用之前,振动速度的方向沿着径向由外向内,质点振动速度先增加后减小;当应力波与地下锚固洞室相互作用后,振动速度在地下锚固洞室自由面以及锚固区与非锚固区之间发生放大效应,并且改变了锚固洞室洞壁振动速度的方向;在顶爆作用下,随着锚杆长度的增加,相同间距地下锚固洞室洞壁拱顶振动速度峰值逐渐增大,拱脚和侧墙振动速度峰值逐渐减小,拱底振动速度峰值变化较小。     

基于遗传神经网络的锚杆极限承载力预测的研究

针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,提出了将遗传算法与神经网络结合,同时优化网络结构的权值与阈值的思想,建立了基于遗传算法的锚杆极限承载力预测的遗传神经网络模型。该模型以低应变动测的5个变量作为输入变量来对锚杆极限承载力进行预测,并与BP神经网络预测结果进行比较。数值算例表明,遗传神经网络在锚杆极限承载力预测中具有较高的计算效率和识别精度。     

基于级连相关神经网络的人工冻土本构模型

为解决BP (back propagation) 神经网络收敛速度慢,网络结构需事先定义等缺点,采用了级连相关神经网络模型来建立人工冻土应力和应变之间的关系. 基于该模型推导了冻土的一致刚度矩阵形式,利用人工冻土三轴试验数据对神经网络模型进行训练,并用其替换有限元计算中的传统本构模型,将计算结果与性质及含水率相同的冻土的试验结果进行了对比,发现该神经网络本构模型很好地反应了材料的非线性,能够改善数值计算结果,与实测结果吻合地很好,比具有相同隐含层神经元个数的BP 模型更接近实测结果.     

CONSTITUTIVE MODEL OF ARTIFICIAL FROZEN SOIL BASED ON CASCADE-CORRELATION NEURAL NETWORK

为解决BP (back propagation) 神经网络收敛速度慢,网络结构需事先定义等缺点,采用了级连相关神经网络模型来建立人工冻土应力和应变之间的关系. 基于该模型推导了冻土的一致刚度矩阵形式,利用人工冻土三轴试验数据对神经网络模型进行训练,并用其替换有限元计算中的传统本构模型,将计算结果与性质及含水率相同的冻土的试验结果进行了对比,发现该神经网络本构模型很好地反应了材料的非线性,能够改善数值计算结果,与实测结果吻合地很好,比具有相同隐含层神经元个数的BP 模型更接近实测结果.     

基于级连相关神经网络的人工冻土本构模型1）

为解决BP (back propagation)神经网络收敛速度慢,网络结构需事先定义等缺点,采用了级连相关神经网络模型来建立人工冻土应力和应变之间的关系。基于该模型推导了冻土的一致刚度矩阵形式,利用人工冻土三轴试验数据对神经网络模型进行训练,并用其替换有限元计算中的传统本构模型,将计算结果与性质及含水率相同的冻土的试验结果进行了对比,发现该神经网络本构模型很好地反应了材料的非线性,能够改善数值计算结果,与实测结果吻合地很好,比具有相同隐含层神经元个数的BP模型更接近实测结果。     

基于神经网络算法的应力集中值的确定法

基于神经网络的B－P算法，根据应力集中附近的三点应变值，通过网络训练，建立了应力集中附近的三点应变值与最大应变值之间的映射关系，从而方便地确定最大应变值。结果表明，该方法使用方便，预测精度高，结果可靠。     

基于神经网络技术的乘波体优化设计

乘波体是高超声速飞行器的主要组成部分,也是飞行器产生升力的主要部分. 针对基 于计算流体动力学(CFD)分析的乘波体优化设计问题,引入人工神经元网络响应面方法. 选 取一定数量的乘波体外形,进行气动性能分析后,利用乘波体的外形控制参数和气动参数做 为训练样本对乘波体进行训练. 利用这些训练样本对人工神经网络进行训练. 在优化计算中 以充分训练的神经网络替代CFD分析,发展了一种基于神经网络技术的乘波体优化设计方法. 利用该方法在马赫数6、雷诺数7\times 10^6条件下,分别对乘波体进行了最大升阻比的单目标和综 合考虑升阻比、容积及表面积的多目标优化. 计算结果表明,采用神经网络响应面技术可在 保证计算稳定性的条件下有效提高计算效率.     

岩溶地面塌陷神经网络预测

应用神经网络理论的原理 ,通过对收集到的岩溶地面塌陷实例进行学习 ,建立了岩溶地面塌陷评价及预测模型 ,对某市岩溶地面塌陷进行预测。结果表明 ,神经网络方法具有精度高、收敛速度快、容错能力强等特点 ,在岩溶地面塌陷研究中具有广阔的应用前景     

爆破地震峰值预报神经网络研究

在分析某核电站一期地面爆破振动监测结果的基础上,用神经网络理论建立了爆破振动加速度峰值的预报模型,提出了神经网络模型预报加速度峰值的方法。将神经网络模型预报的结果与传统方法（经验公式法）预报的结果相比,前者的预报结果有明显的改善。     

基于循环神经网络的海冰弯曲强度预测分析

海冰弯曲强度是确定锥体海洋平台、船舶和港口码头等斜面工程结构冰载荷的重要参数,是海冰力学性质的主要研究内容。本文首先对2009—2010年的渤海海冰三点弯曲试验数据进行总结,分析了温度、盐度、密度及孔隙率对海冰弯曲强度的影响。基于现场试验数据建立了海冰弯曲强度的循环神经网络（recurrent neural network,RNN）预测模型,并采用随机梯度下降法和Adam优化算法对RNN预测模型进行了优化。本预测模型将海冰温度、盐度、加载速率和密度等参数作为输入,将海冰弯曲强度作为输出。在建模过程中,数据被随机排序和归一化处理,并采用评价指标评估其模型的准确性,对RNN预测模型进行优化。将RNN模型对海冰弯曲强度的预测结果与试验经验公式结果进行了对比。预测结果表明,RNN模型对海冰弯曲强度的预测精度显著优于试验经验公式分析结果。该预测模型能有效解决海冰弯曲强度与其影响因素间的复杂的非线性关系,可为海洋工程结构的抗冰设计提供参考依据。

     

高速公路高填方路基沉降量的神经网络预测

利用BP神经网络较强的高次非线性映射能力和学习功能 ,建立了基于人工神经网络的高速公路路基沉降量的预测模型。该模型依据现场实测资料 ,避免了计算过程中各种人为因素的影响。通过对某高速公路高填方路基沉降量的现场监测成果的学习与预测检验 ,证明其预测精度与适用性良好 ,具有较大的工程实用价值