渠系工程冻融粉质粘土力学性质影响因素试验研究与分析
发布时间：2021-09-30 06:45
为解决季节性冻土区渠系工程冻害破坏问题,本文以位山灌区冻融粉质粘土为研究对象,制备不同干密度、含水率、含盐量的试样进行差异性冻融处理,冻融循环结束后对土样进行直剪试验,依据试验数据,总结分析其力学性质的变化规律;利用MATLAB软件构建RBF神经网络,对试验数据进行训练,结合统计学原理,研究了冻融粉质粘土力学性质影响因素的敏感性及因素间的交互作用,对冻融粉质粘土力学性质影响因素的敏感性进行了等级划分,结合敏感性分析结果建立了回归方程。结论如下:（1）在含水率、干密度、含盐量、冻融循环作用下,冻融粉质粘土应力-应变曲线形状大体相似,即在剪切前期应力随着剪切位移的增加而成比例增加,当剪应力达到峰值后,增长速率越来越慢甚至出现负增长,最终趋于稳定。土体剪应力峰值和残余强度与含水率、含盐量呈负相关,与干密度呈正相关;在冻融循环作用下低密度土体剪应力峰值上升4.8%,高密度土体剪应力峰值下降9.76%。（2）冻融粉质粘土的粘聚力与含水率、含盐量呈负相关,与干密度呈正相关。土体粘聚力以最优含水率16.7%为界,下降趋势先快后慢;当干密度小于1.57 g.cm-3时,土体粘聚力...
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图1位山灌区Fig.1Frostheavedamageofchann由渠基土冻胀与融沉引发的季冻区渠系
渠系工程冻融粉质粘土力学性质影响因素试验研究与分析10图2生物神经元模型Fig.2Biologicalneuronmodel20世纪40年代，心理学家McCulloch和数理逻辑学家Pitts（McCullochetal.,1943）提出了第一个神经元数学模型——MP模型，这证明了神经元可以作为功能逻辑工具。Kuriscak等（Kuriscaketal.,1949）在1949年对神经元学习机制进行了更新，提出了人工神经网络中Hebb学习的生物学背景。20世纪60年代，Rosenblatt（Rosenblatt,1958）对MP模型进行了改进，将学习功能融入模型之中，并在实际案例中验证了其适用性。随着神经网络的不断发展，其类型日益丰富，常用的神经网络有：BP神经网络、RBF（径向基）神经网络、感知器神经网络、线性神经网络、自组织神经网络和反馈神经网络。其中BP（BackPropagation）神经网络和RBF（RadicalBasisFunction）径向基神经网络是目前最常用的两种类型。1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组首次提出了BP神经网络。BP神经网络是一种三层的神经网络，其拓扑结构包括输入层、隐层和输出层（Johnsonetal.,1987）。由于BP算法理论基础牢固，推导过程严谨，物理概念清晰，可以有效训练前向多层网络，一经提出就被广泛应用于各个领域。BP学习算法是一个全局逼近的优化算法，因而具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构（王智平等，2001），但是该学习算法的收敛速度慢；网络中隐节点个数的选取尚无理论上的指导；从数学角度看，BP算法是一种梯度最速下降法，这就可能出现局部极小的问题。当出现局部极小时，从表面上看，误差符合要求，但这时所得到的解并不一定是问题的真正解。为解决BP算法的不足，在Powell提出的多变量插值的径向基函数方法的基础上（Chenetal.,2011），Moody和Darken（Parketal.,2013）于1988年
山东农业大学硕士学位论文13期间经历了8年的停灌时期，在1970年重新引水灌溉。灌区总长274公里，设计灌溉面积540万亩，设计引水流量240m3/s，覆盖了聊城8个县（市）90个乡（镇）几乎全部的耕地，是全国第5大特大型灌区。图3位山灌区二干渠Fig.3Weishanirrigationdistrict位山灌区渠基土多为冻融粉质粘土，随着时间推移，渠基土经历反复冻结-融化过程，其力学性质发生了极大的变化，导致了灌区渠道衬砌冻融破坏及大量的工程修复问题。这些问题严重影响了渠道的供水效率且每年不得不投入大量资金进行修复。为了继续发挥位山灌区在南水北调工程中的枢纽作用，提高灌溉用水利用率，本研究以位山灌区为研究背景，针对渠道的冻融破坏问题展开系列研究。1.5研究内容针对季节性冻土区衬砌渠道冻胀、融沉破坏严重的现象，本研究以位山灌区现场土壤为试验对象，直剪试验为主要试验方法，研究了含水率、干密度、冻融循环次数以及含盐量作用下渠基土力学性质的变化规律，并考虑各个影响因素之间的交互作用，对其进行敏感性分析和回归分析，主要研究内容如下：（1）根据土体基本物理参数设置影响因素的变化范围，按照试验设计开展全面正交试验，进而开展冻融粉质粘土力学性质试验研究与分析，通过直剪试验获取冻融粉质粘土抗剪强度参数，在试验数据基础上绘制土体应力-应变曲线，并进行力学性质分析。（2）构建RBF神经网络，借助神经网络对单因素作用及多因素交互作用进行敏感性分析，并得出各因素的敏感性及影响量排序。（3）依据敏感性分析结果，选取极敏感和高敏感的影响因素作为自变量，土体粘聚力作为因变量建立多元线性回归方程，通过回归分析验证了各影响因素敏感性排序的
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RBF神经网络的校园用电负荷预测方法[J]. 朱向辉. 农家参谋. 2019(15)
[2]RBF神经网络可靠度分析方法在边坡稳定性研究中的应用[J]. 何永波,李青,张宁,李闯将. 中国安全生产科学技术. 2019(07)
[3]硫化矿石自燃灾害预警的RBF神经网络模型及应用[J]. 蔡逸伦,阳富强,刘晓霞. 有色金属工程. 2019(07)
[4]粉质黏土冻土三轴强度及本构模型研究[J]. 张雅琴,杨平,江汪洋,张婷. 土木工程学报. 2019(S1)
[5]盐渍化冻土-混凝土衬砌接触面直剪试验研究[J]. 孙兆辉,卞汉兵,鹿翔宇,章赛泽,邱秀梅. 冰川冻土. 2018(03)
[6]冻融循环对粉质黏土力学性质的影响及邓肯-张模型[J]. 胡田飞,刘建坤,常丹,房建宏,徐安花. 中国公路学报. 2018(02)
[7]卷积神经网络在图像分类和目标检测应用综述[J]. 周俊宇,赵艳明. 计算机工程与应用. 2017(13)
[8]山东省盐碱地分布、改良利用现状与治理成效潜力分析[J]. 董红云,朱振林,李新华,杨丽萍,张正. 山东农业科学. 2017(05)
[9]冻融循环作用下土体特性研究进展[J]. 董晓强,陈瑞锋. 太原理工大学学报. 2017(03)
[10]冻融循环下压实度对粉质黏土力学性质影响的试验研究[J]. 胡田飞,刘建坤,房建宏,常丹,刘大伟. 岩石力学与工程学报. 2017(06)
硕士论文
[1]盐渍土—混凝土衬砌冻结接触面力学性能试验研究[D]. 孙兆辉.山东农业大学 2019
[2]灌溉渠道渠基土—混凝土衬砌冻结接触面抗剪强度试验研究[D]. 章赛泽.山东农业大学 2017
[3]季冻区渠道护坡冻胀破坏因素分析[D]. 修璐.黑龙江大学 2015
[4]山东省农业可持续发展评价分析及对策研究[D]. 胡晓凯.中国海洋大学 2012
本文编号：3415323
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图1位山灌区Fig.1Frostheavedamageofchann由渠基土冻胀与融沉引发的季冻区渠系
渠系工程冻融粉质粘土力学性质影响因素试验研究与分析10图2生物神经元模型Fig.2Biologicalneuronmodel20世纪40年代，心理学家McCulloch和数理逻辑学家Pitts（McCullochetal.,1943）提出了第一个神经元数学模型——MP模型，这证明了神经元可以作为功能逻辑工具。Kuriscak等（Kuriscaketal.,1949）在1949年对神经元学习机制进行了更新，提出了人工神经网络中Hebb学习的生物学背景。20世纪60年代，Rosenblatt（Rosenblatt,1958）对MP模型进行了改进，将学习功能融入模型之中，并在实际案例中验证了其适用性。随着神经网络的不断发展，其类型日益丰富，常用的神经网络有：BP神经网络、RBF（径向基）神经网络、感知器神经网络、线性神经网络、自组织神经网络和反馈神经网络。其中BP（BackPropagation）神经网络和RBF（RadicalBasisFunction）径向基神经网络是目前最常用的两种类型。1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组首次提出了BP神经网络。BP神经网络是一种三层的神经网络，其拓扑结构包括输入层、隐层和输出层（Johnsonetal.,1987）。由于BP算法理论基础牢固，推导过程严谨，物理概念清晰，可以有效训练前向多层网络，一经提出就被广泛应用于各个领域。BP学习算法是一个全局逼近的优化算法，因而具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构（王智平等，2001），但是该学习算法的收敛速度慢；网络中隐节点个数的选取尚无理论上的指导；从数学角度看，BP算法是一种梯度最速下降法，这就可能出现局部极小的问题。当出现局部极小时，从表面上看，误差符合要求，但这时所得到的解并不一定是问题的真正解。为解决BP算法的不足，在Powell提出的多变量插值的径向基函数方法的基础上（Chenetal.,2011），Moody和Darken（Parketal.,2013）于1988年
山东农业大学硕士学位论文13期间经历了8年的停灌时期，在1970年重新引水灌溉。灌区总长274公里，设计灌溉面积540万亩，设计引水流量240m3/s，覆盖了聊城8个县（市）90个乡（镇）几乎全部的耕地，是全国第5大特大型灌区。图3位山灌区二干渠Fig.3Weishanirrigationdistrict位山灌区渠基土多为冻融粉质粘土，随着时间推移，渠基土经历反复冻结-融化过程，其力学性质发生了极大的变化，导致了灌区渠道衬砌冻融破坏及大量的工程修复问题。这些问题严重影响了渠道的供水效率且每年不得不投入大量资金进行修复。为了继续发挥位山灌区在南水北调工程中的枢纽作用，提高灌溉用水利用率，本研究以位山灌区为研究背景，针对渠道的冻融破坏问题展开系列研究。1.5研究内容针对季节性冻土区衬砌渠道冻胀、融沉破坏严重的现象，本研究以位山灌区现场土壤为试验对象，直剪试验为主要试验方法，研究了含水率、干密度、冻融循环次数以及含盐量作用下渠基土力学性质的变化规律，并考虑各个影响因素之间的交互作用，对其进行敏感性分析和回归分析，主要研究内容如下：（1）根据土体基本物理参数设置影响因素的变化范围，按照试验设计开展全面正交试验，进而开展冻融粉质粘土力学性质试验研究与分析，通过直剪试验获取冻融粉质粘土抗剪强度参数，在试验数据基础上绘制土体应力-应变曲线，并进行力学性质分析。（2）构建RBF神经网络，借助神经网络对单因素作用及多因素交互作用进行敏感性分析，并得出各因素的敏感性及影响量排序。（3）依据敏感性分析结果，选取极敏感和高敏感的影响因素作为自变量，土体粘聚力作为因变量建立多元线性回归方程，通过回归分析验证了各影响因素敏感性排序的
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RBF神经网络的校园用电负荷预测方法[J]. 朱向辉. 农家参谋. 2019(15)
[2]RBF神经网络可靠度分析方法在边坡稳定性研究中的应用[J]. 何永波,李青,张宁,李闯将. 中国安全生产科学技术. 2019(07)
[3]硫化矿石自燃灾害预警的RBF神经网络模型及应用[J]. 蔡逸伦,阳富强,刘晓霞. 有色金属工程. 2019(07)
[4]粉质黏土冻土三轴强度及本构模型研究[J]. 张雅琴,杨平,江汪洋,张婷. 土木工程学报. 2019(S1)
[5]盐渍化冻土-混凝土衬砌接触面直剪试验研究[J]. 孙兆辉,卞汉兵,鹿翔宇,章赛泽,邱秀梅. 冰川冻土. 2018(03)
[6]冻融循环对粉质黏土力学性质的影响及邓肯-张模型[J]. 胡田飞,刘建坤,常丹,房建宏,徐安花. 中国公路学报. 2018(02)
[7]卷积神经网络在图像分类和目标检测应用综述[J]. 周俊宇,赵艳明. 计算机工程与应用. 2017(13)
[8]山东省盐碱地分布、改良利用现状与治理成效潜力分析[J]. 董红云,朱振林,李新华,杨丽萍,张正. 山东农业科学. 2017(05)
[9]冻融循环作用下土体特性研究进展[J]. 董晓强,陈瑞锋. 太原理工大学学报. 2017(03)
[10]冻融循环下压实度对粉质黏土力学性质影响的试验研究[J]. 胡田飞,刘建坤,房建宏,常丹,刘大伟. 岩石力学与工程学报. 2017(06)
硕士论文
[1]盐渍土—混凝土衬砌冻结接触面力学性能试验研究[D]. 孙兆辉.山东农业大学 2019
[2]灌溉渠道渠基土—混凝土衬砌冻结接触面抗剪强度试验研究[D]. 章赛泽.山东农业大学 2017
[3]季冻区渠道护坡冻胀破坏因素分析[D]. 修璐.黑龙江大学 2015
[4]山东省农业可持续发展评价分析及对策研究[D]. 胡晓凯.中国海洋大学 2012
本文编号：3415323
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