黃土顆粒體微結構的主成分分析方法研究
本文選題:黃土 + 微結構; 參考:《武漢理工大學學報》2015年10期
【摘要】:針對21個黃土樣本,利用SEM圖像采集其微結構參數,發(fā)現(xiàn)微結構參數眾多,量綱與所表達的物理意義各不相同,各參數表示的信息多有重復。針對以上問題,提出了采用主成分分析法研究某域范圍內顆粒體微結構參數的方法。結果表明,前3個主成分的綜合貢獻率為96%,可以反映所有原始微結構參數的大部分信息,不但減少了"信息重復",還降低了顆粒體微結構參數的維數。同時發(fā)現(xiàn),第1主成分的分散性最大,隨主成分次序增加,分散性逐漸減小,第9主成分分散性最小。降維之后,主成分指標減少,這些主成分指標可以用來建造本構方程等土力學關系,且可以通過建立的力學關系來研究土體微結構的再造過程。
[Abstract]:According to 21 loess samples, the SEM image is used to collect the microstructure parameters. It is found that there are many microstructural parameters, the dimension and the physical meaning are different, and the information expressed by each parameter is duplicated.In order to solve the above problems, a principal component analysis (PCA) method is proposed to study the microstructural parameters of granular bodies in a certain range.The results show that the total contribution rate of the first three principal components is 96, which can reflect most of the information of all the original microstructural parameters, which not only reduces the "information repetition", but also reduces the dimension of the granular microstructural parameters.It is also found that the dispersion of the first principal component is the largest, with the increase of the order of the principal component, the dispersibility decreases gradually, and that of the ninth principal component is the least.After dimensionality reduction, the principal component indexes can be used to construct soil mechanics relations such as constitutive equations, and the reconstruction process of soil microstructures can be studied by the established mechanical relationships.
【作者單位】: 河南理工大學萬方科技學院;鄭州科技學院土木工程學院;天津城建大學土木工程學院;大連民族大學土木建筑工程學院;
【基金】:中央高;究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(201502040402)
【分類號】:TU444
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,本文編號:1760632
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