【摘要】：西咸新区经济基础好,发展潜力巨大。然而,二、三级阶地及黄土台塬风成黄土的湿陷问题为新区的建设带来了不少困难。本文通过室内试验开展了在广义湿陷概念下非饱和土增湿压缩特性和相关数学模型的研究。利用滤纸法测得水土特征曲线,并以General model Exp、Cubic Polynomial、General model Power这三种模型给出了解析解,改进了以往SWCC模型多为方程形式的数值解模式,降低了模型应用的难度。非饱和土增湿压缩过程特性可分为3个阶段。广义湿陷峰值及终止湿陷量可分成3个级别。分别用Fourier8和Gauss6模型拟合了含水率16%和19%土样的压缩系数与时间曲线；用Sum of Sin Fuctions模型拟合了含水率22%、25%、28%土样的压缩系数与时间曲线。用Linear model Poly模型给出“压缩系数=F(含水率,压力)”的双变量关系。广义湿陷起始压力与起始含水率在互为因果关系中呈显著负相关。General model Sin3和Fourier3模型可以表达含水率与湿陷起始压力的发展规律；Gauss3模型可以表达压力与湿陷起始含水率的变化规律。讨论了影响“大双线法”湿陷系数的因素。对获得的扫描电镜图片开展孔隙定向性的研究；通过Matalab绘制SEM灰度直方图研究了孔隙分布特征。以往神经网络模型研究更多地注重调试网络参数或神经节点的权值、阈值的设置,而忽视了或鲜有详尽提及因子的选取过程或理由,本文通过在SPSS软件里进行bivariate算法下双尾(2-tailed)的相关性分析以及因子旋转(rotation)后的荷载方法,科学地排除了影响神经网络精度的因子：塑性指数,之后模型精度得以提升。以往研究选取的模型单一,更鲜有不同模型精度横向对比的讨论。本文横向对比发现无论是否剔除塑性指数这个建模因子,newrbe函数的预测精度均优于K—means聚类法。纵向对比发现在继承“改进后3因子”神经网络结构总成的系统下,黄土特性参数的维数对模型精度有显著影响。以往建模因子均为同维或三维黄土特性参数(如孔隙比),本文发现纯粹二维(如面孔隙比)参数构成的模型精度优于三维、二维因子共存的模型,但精度不及纯粹三维黄土特性参数构成的神经网络模型,并分析了原因。
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TU444;TU411
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