湿陷性黄土浸水试验优化设计及平台开发研究

发布时间：2022-01-19 19:41

　　湿陷性评价对于黄土地区工程建设尤为重要。当前湿陷性评价的方法主要有室内试验和现场浸水试验。相对于室内试验,现场浸水试验的数据更加准确、与实际工况更吻合,但是现场浸水试验存在现场环境条件受限因素多、试验设计方案定量化欠缺等问题。因此,十分必要开展湿陷性黄土浸水试验系统优化设计研究。为探寻不同应用场景的黄土浸水试验的最优设计方案,通过现场试验、数值模拟相结合的方法,对不同渗水孔布设方案、试坑尺寸的水分入渗和湿陷变形规律进行了系统研究,建立了渗水孔布置与耗水量及入渗时间、试坑大小与湿陷变形量之间的定量关系,通过智能学习算法集成了相关定量规律,并开发了相关软件平台,实现了浸水试验中渗水孔优化布置、“以小坑预测大坑”及试验方案智能设计的工程应用目标。取得的主要成果有:（1）基于现场试坑浸水试验与数值模拟,揭示了浸水后黄土地基自重湿陷及水分渗透的规律。结果表明:浸水试验地面变形在试坑中心最为剧烈,试坑地面最终呈漏斗状,浸水边界对湿陷变形有明显的抑制作用;单日最大沉降值与其距试坑中心的距离成反比;水分影响范围近似为对称的“灯泡型”。同时,将试验监测结果与Geostudio数值模拟计算结果进行对比,验... 

【文章来源】：西安理工大学陕西省

【文章页数】：101 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

深度学习架构

技术路线图

现场试坑图

【参考文献】：
期刊论文
[1]深度学习模型识别静止卫星图像海上强对流云团[J]. 郑益勤,杨晓峰,李紫薇.  遥感学报. 2020(01)
[2]基于改进深度信念网络的直流XLPE电缆局部放电模式识别[J]. 黄光磊,李喆,许永鹏,钱勇,盛戈皞,江秀臣.  高电压技术. 2020(01)
[3]基于胶结破损机理的非饱和结构性黄土本构模型[J]. 蒋明镜,卢国文,李涛.  天津大学学报(自然科学与工程技术版). 2020(03)
[4]黄土地场自重湿陷量实测值与计算值差异的原因分析[J]. 吴爽,高玉广,赵权利,梁潇丹.  西北地质. 2019(04)
[5]基于深度信念网络的多品种水稻生物量无损检测[J]. 段凌凤,潘井旭,郭子龙,刘海北,覃建祥,柯希鹏.  农业机械学报. 2019(11)
[6]基于FCM和CG-DBN的光伏功率短期预测[J]. 李正明,高赵亮,梁彩霞.  现代电力. 2019(05)
[7]基于改进深度信念网络的池塘养殖水体氨氮预测模型研究[J]. 陈英义,成艳君,杨玲,刘烨琦,李道亮.  农业工程学报. 2019(07)
[8]多层次模糊综合评判理论在黄土湿陷地质灾害危险性评估中的应用[J]. 王雄健.  勘察科学技术. 2018(02)
[9]基于深度信念网络的地质实体识别方法[J]. 张雪英,叶鹏,王曙,杜咪.  岩石学报. 2018(02)
[10]大厚度湿陷性黄土隧道现场浸水试验研究[J]. 邵生俊,李骏,李国良,王新东,靳宝成,邵帅.  岩土工程学报. 2018(08)

博士论文
[1]黄土隧道围岩湿陷与衬砌结构相互作用机制及其评价方法研究[D]. 李骏.西安理工大学 2019
[2]黄土的结构性与湿载变形特性及其评价方法研究[D]. 王丽琴.西安理工大学 2017
[3]增湿条件下大厚度湿陷性黄土地铁隧道受力特性研究[D]. 王俊.长安大学 2017
[4]基于试坑浸水试验的大厚度黄土湿陷及渗透特性研究[D]. 武小鹏.兰州大学 2016
[5]基于黄土非均匀湿陷变形的桥梁群桩基础承载特性研究[D]. 董晓明.长安大学 2013
[6]黄土地区高速铁路建设中的重大工程地质问题研究[D]. 王小军.兰州大学 2008

硕士论文
[1]基于深度特征的说话人辨认技术研究[D]. 顾婷.南京邮电大学 2019
[2]基于深度信念网络的时间序列预测研究[D]. 李妮.西安理工大学 2019
[3]降雨入渗下黄土地基渗流规律与湿陷特征研究[D]. 岳黎斌.西安理工大学 2019
[4]基于神经网络的空间网格结构模型状态评估研究[D]. 蔡翀.南昌大学 2019
[5]基于BP神经网络的EPC项目招标风险评价研究[D]. 武平.扬州大学 2019
[6]浸水过程中自重湿陷性黄土渗透和变形特性研究[D]. 李博鹏.西北农林科技大学 2019
[7]黄土增湿变形的试验研究[D]. 吴爽.长安大学 2019
[8]基于Matlab/GUI的柴油机喷雾油束图像宏观参数研究及程序设计[D]. 张永帅.长安大学 2019
[9]基于深度学习的空气质量预测模型分析研究[D]. 许凯波.长安大学 2019
[10]黄土场地管道漏水入渗规律与地基湿陷变形研究[D]. 王俊茂.长安大学 2018



本文编号：3597444