【摘要】：西咸新區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)好,發(fā)展?jié)摿薮蟆Ｈ欢?二、三級階地及黃土臺(tái)塬風(fēng)成黃土的濕陷問題為新區(qū)的建設(shè)帶來了不少困難。本文通過室內(nèi)試驗(yàn)開展了在廣義濕陷概念下非飽和土增濕壓縮特性和相關(guān)數(shù)學(xué)模型的研究。利用濾紙法測得水土特征曲線,并以General model Exp、Cubic Polynomial、General model Power這三種模型給出了解析解,改進(jìn)了以往SWCC模型多為方程形式的數(shù)值解模式,降低了模型應(yīng)用的難度。非飽和土增濕壓縮過程特性可分為3個(gè)階段。廣義濕陷峰值及終止?jié)裣萘靠煞殖?個(gè)級別。分別用Fourier8和Gauss6模型擬合了含水率16%和19%土樣的壓縮系數(shù)與時(shí)間曲線；用Sum of Sin Fuctions模型擬合了含水率22%、25%、28%土樣的壓縮系數(shù)與時(shí)間曲線。用Linear model Poly模型給出“壓縮系數(shù)=F(含水率,壓力)”的雙變量關(guān)系。廣義濕陷起始壓力與起始含水率在互為因果關(guān)系中呈顯著負(fù)相關(guān)。General model Sin3和Fourier3模型可以表達(dá)含水率與濕陷起始壓力的發(fā)展規(guī)律；Gauss3模型可以表達(dá)壓力與濕陷起始含水率的變化規(guī)律。討論了影響“大雙線法”濕陷系數(shù)的因素。對獲得的掃描電鏡圖片開展孔隙定向性的研究；通過Matalab繪制SEM灰度直方圖研究了孔隙分布特征。以往神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究更多地注重調(diào)試網(wǎng)絡(luò)參數(shù)或神經(jīng)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值、閾值的設(shè)置,而忽視了或鮮有詳盡提及因子的選取過程或理由,本文通過在SPSS軟件里進(jìn)行bivariate算法下雙尾(2-tailed)的相關(guān)性分析以及因子旋轉(zhuǎn)(rotation)后的荷載方法,科學(xué)地排除了影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度的因子：塑性指數(shù),之后模型精度得以提升。以往研究選取的模型單一,更鮮有不同模型精度橫向?qū)Ρ鹊挠懻�。本文橫向?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn)無論是否剔除塑性指數(shù)這個(gè)建模因子,newrbe函數(shù)的預(yù)測精度均優(yōu)于K—means聚類法�？v向?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn)在繼承“改進(jìn)后3因子”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)總成的系統(tǒng)下,黃土特性參數(shù)的維數(shù)對模型精度有顯著影響。以往建模因子均為同維或三維黃土特性參數(shù)(如孔隙比),本文發(fā)現(xiàn)純粹二維(如面孔隙比)參數(shù)構(gòu)成的模型精度優(yōu)于三維、二維因子共存的模型,但精度不及純粹三維黃土特性參數(shù)構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并分析了原因。
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TU444;TU411

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本文編號(hào)：2571464