基于LOGISTIC回归的地基液化评价研究

通过对地基液化评价模型建立过程中模糊不确定因素的分析,引入模糊模式识别理论建立各实测数据点隶属度,并通过LOGISTIC回归分析,导出液化概率评价方程,建立地基液化概率和液化安全系数的函数关系,为利用现场实测资料进行地基液化判别提供了简便、较为准确的新途径。     

砂土液化概率计算新方法

基于发展风险理念下液化防治技术的需求,推导出了一种基于单变量(UB)的概率计算新方法,提出了以实测标贯击数为主控参数的砂土液化概率评价的半经验半理论方法与新计算公式,并以近期地震大量实测数据对新方法进行了对比检验.研究表明:通过较为成熟的土层液化判定的确定性方法与求解概率的经典数学方法相结合,可解决目前实测资料不具备完...     

基于CPT的地基液化概率评价

通过LOGISTIC模型,以世界范围内19次大地震106个场地的液化案例为基础,构建基于CPT的液化概率评价模型,采用仅通过CPT试验即可获取的锥尖阻力和摩阻比作为评价参数,既体现严格的统计学意义又具有明确的物理意义,预测液化和非液化的可靠性分别达到91．2％和86．8％。并拟舍得到液化概率和抗液化安全系数的S型关系曲线以便于工程应用。理论分析与工程实例对比表明,相对于《岩土工程勘察规范》推荐的CPT模型,本文建议模型的评价结果和《建筑抗震设计规范》的SPT模型评价结果更为接近,且物理意义更为明确,为利用现场原位测试数据进行地基液化评价提供了更为简洁、准确的新途径,可以作为规范方法的有益补充。     

场地液化势评价概率模型

本文提出了场地液化势评价概率模型。基于世界范围内多次震后场地液化性状实测资料 ,采用人工神经网络 (ANN)来搜索标贯击数Ncr与抗液化能力之间的非线性关系 ,进而导出安全系数与液化概率之间的关系。建立的修正液化指数公式可对可液化场地进行液化概率评价。修正液化指数有明确的概率意义 ,适用于饱和砂土等可液化场地液化势评价的风险决策。     

液化震陷预估的经验公式初探

本文将液化地基分为液化持力层地基与液化下卧层地基二种基本类型。根据国内外房屋震陷实测资料及程序设计显示的规律性，文中提出了液化持力层地基震陷值的预估经验公式。式中包含了影响液化的一些主要因素；震级、基底压力、相对密度等。由于以实测震陷为主要依据，因此，可以认为经验公式揭示的震陷规律具有一定的可信度。     

灰色理论在地基极限承载力预测中的应用

介绍灰色模型的建立，并利用地基沉降实测数据，根据灰色系统理论模拟了地基载荷的P-s曲线，预测地基沉降的发展趋势．该法对处理载荷试验数据具有一定的实用价值。     

基于径向基函数神经网络模型的砂土液化概率判别方法

以国内外25次大地震中的344组场地液化实测资料为基础,通过径向基函数神经网络模型的训练和检验,分析了修正标准贯入击数N1与饱和砂土抗液化强度之间的非线性关系,建立了饱和砂土液化极限状态曲线或抗液化强度临界曲线经验公式。经统计分析,给出了液化和非液化的概率密度函数以及抗液化安全系数与液化概率之间的经验公式,最后导出了具有概率意义的饱和砂土抗液化强度经验公式。当液化概率水平为50%时,即等价于传统的确定性砂土液化判别,该方法预测液化和非液化的可靠性分别为90.4%和81.2%,具有较高的可靠性。本文提出的砂土液化概率判别方法,使工程场地的砂土液化概率判别如同确定性砂土液化判别一样简单、方便,从而使砂土液化概率判别方法用于工程实践和纳入有关规范成为可能。     

岩土工程勘察中地基土体液化判别方法设计

目前地基土体液化判别方法设计的过程中,没有进行液化数据的预处理,增加了很多干扰信息,降低了判别的正确率。基于此,对地基土体液化判别方法进行设计。通过分析土体液化的特性,并处理其特性数据,进而设计地基土体液化判别函数,利用判别函数构建判别模型,最后通过剪切波速法实现地基土体液化的判别。通过山西省瑞嘉大厦项目工程实例分析,所设计的地基土体液化判别方法的判别正确率较高,可以达到90%以上,减少了地基土体液化带来的勘察风险,使勘察工作可以顺利进行。     

PHC管桩对液化土层的改善效果分析

场地地基土液化可能造成地基承载力降低、失效甚至导致地基或建筑物的变形沉降.以泉州某住区为例,对原状砂土层本身的液化势与打入PHC桩后桩周土体液化势的变化进行分析,研究了PHC桩对可液化砂土层的改善效果;利用现有的规范公式估算打入PHC桩后桩周土体的标准贯入值,并与现场实测标准贯入值进行比较.研究表明,打桩前后液化势改变幅度在85%以上,可部分甚至全部消除饱和砂土层液化町能性.此外,打入桩规范估算值略大于实测标准贯入击数值.     

预估液化震陷经济公式再探讨

本文在文献［１］的基础上，将液化砂土震陷经验公式进一步开拓用于下卧层型液化地基和粉土型液化地基等情况。此外进行了计算震陷与实测震陷的对比。总的来看，所建议的公式简单而有一定的可靠度，可操作性较强。     

地基液化评价的模糊不确定性分析

基于世界范围内19次中强震的CPT液化案例,通过构建客观性较强的液化隶属函数映射地基液化模糊性;基于LOGISTIC模型导出地基抗液化强度CRR曲线及其概率密度函数;借用中国华北地区地震动加速度衰减关系,构建CSR的概率密度函数,进而分析地基液化评价的模糊不确定性.结果表明,忽略地基液化评价的模糊不确定性,评价结果可能偏于危险;基于模糊不确定性的地基液化评价工程意义较为明显,可作为规范方法的有益参考.     

砂土地震液化的模糊综合评判法

根据砂土液化问题具有的模糊性和不确定性,建立了一种判别砂土液化发生可能性的模糊综合评判模型。在提出的砂土液化模糊综合评判模型中,通过综合地震烈度、标贯击数、地下水位和平均粒径等影响砂土地震液化的因素,采用梯形隶属函数并分别给出各因素隶属函数的表达式。通过工程实例计算验证了该模型的可行性,计算过程简单明了,有一定的实用价值。     

A Fuzzy Methodology for Evaluation of the Liquefaction Potential

A methodolgy is presented in this paper in which geotechnical parameter uncertainty is modeled by fuzzy numbers and allowed to propagate in a deterministic model. Emphasis in this paper is placed on the liquefaction potential evaluation considering parameter uncertainty.
Three deterministic models are used for liquefaction potential evaluation. For each of these models, uncertainty in soil parameters is modeled by fuzzy numbers, and liquefaction potential is analyzed. Study of historical cases using the presented methodology is conducted. Results of these case studies clearly demonstrate that uncertainty can easily be incorporated and handled in a routine liquefaction evaluation.     

模糊综合评判法在砂土液化判别中的应用

以厦门岛内具有代表性的153个钻孔试验数据为基础,依据模糊综合评判理论,建立了砂土液化的评判模型,该模型以层次分析法确定因子权重,分别构造了各评价因子的隶属度函数,将该方法与规范法评判结果进行比较,获得较好评判结果。     

江苏泗阳城区浅层粉土工程地质特性分析

根据研究区158个场地近千个浅层钻孔的试验成果,从沉积特性入手分析了研究区浅层粉土的成因类型与典型沉积组合剖面。通过室内试验成果的统计分析,研究了浅层粉土颗粒组成特征、化学矿物成份及其基本物理力学性质,同时,结合静探试验与荷载试验成果,分别建立了与主要物理力学性质指标的相关性经验方程。采用变水头试验与典型工程抽水试验、取土坑击实试验以及标准贯入试验分别对研究区浅层粉土的渗透性、击实性和振动液化性进行了分析,结果表明:研究区浅层粉土通过室内变水头试验与现场抽水试验得出的渗透性指标相差1~2个数量级,现场抽水试验更接近粉土的实际渗透性指标;研究区浅层粉土具有水稳定性差、不易压实的特点;研究区浅层粉土多为可液化土层,液化等级从轻微液化至严重液化,地域性特征明显。研究成果给泗阳城市规划建设提供了一定的借鉴作用,也为进一步深入研究本地区浅层粉土提供基础资料。     

Improving prediction of soil liquefaction using hybrid optimization algorithms and a fuzzy support vector machine

The phenomenon of soil liquefaction is one of the most complex and interesting fields in geotechnical earthquakes that has drawn the attention of many researchers in recent years. The present study used hybrid particle swarm optimization and genetic algorithms with a fuzzy support vector machine (FSVM) as the classifier for the soil liquefaction prediction problem. Fuzzy logic is used to decrease the outlier sensitivity of the system by inferring the importance of each sample in the training phase to increase the ability of the classifier’s generalization. Using the appropriate combination of optimization algorithms, we can find the best parameters for the classifier during the training phase without the need for trial and error by the user due to the high accuracy of the classifier. The proposed approach was tested on 109 CPT-based field data from five major earthquakes between 1964 and 1983 recorded in Japan, China, the USA and Romania. Good results have been demonstrated for the proposed algorithm. Classification accuracy is 100% for the combination of the optimization algorithms with the FSVM classifier. The results show that the best kernel used in the training of the FSVM classifier is a radial basis function (RBF). According to the experimental results, the proposed algorithm can improve classification accuracy and that it is a feasible method for predicting soil liquefaction using the optimal parameters of the classifier with no user interface.

     

饱和散体振动液化的波动机理研究

在有关假设条件下，给出了几个基本控制方程式，并得出了饱和散体中的波动传播方程。分析推导了波在无耗散情况下的势矢量方程和3种体波的速度表达式以及具有耗散情形的势矢量的普遍方式和P波与S波的衰减系数。通过砂和铁粉的振动液化试验观察并记录振动液化时，饱和散体中孔隙水压力的变化情况，结果表明：随着振动的施加，孔隙水压力迅速升高，并表现出一定的波动性。利用波动理论和试验结果，详细分析了振动过程中饱和散体介质的3种体波的传播对孔隙水和颗粒的作用情况，揭示了孔隙水压力迅速高和饱和散体波化的波动机理。