濕陷性評價對于黃土地區(qū)工程建設尤為重要。當前濕陷性評價的方法主要有室內(nèi)試驗和現(xiàn)場浸水試驗。相對于室內(nèi)試驗,現(xiàn)場浸水試驗的數(shù)據(jù)更加準確、與實際工況更吻合,但是現(xiàn)場浸水試驗存在現(xiàn)場環(huán)境條件受限因素多、試驗設計方案定量化欠缺等問題。因此,十分必要開展?jié)裣菪渣S土浸水試驗系統(tǒng)優(yōu)化設計研究。為探尋不同應用場景的黃土浸水試驗的最優(yōu)設計方案,通過現(xiàn)場試驗、數(shù)值模擬相結合的方法,對不同滲水孔布設方案、試坑尺寸的水分入滲和濕陷變形規(guī)律進行了系統(tǒng)研究,建立了滲水孔布置與耗水量及入滲時間、試坑大小與濕陷變形量之間的定量關系,通過智能學習算法集成了相關定量規(guī)律,并開發(fā)了相關軟件平臺,實現(xiàn)了浸水試驗中滲水孔優(yōu)化布置、“以小坑預測大坑”及試驗方案智能設計的工程應用目標。取得的主要成果有:（1）基于現(xiàn)場試坑浸水試驗與數(shù)值模擬,揭示了浸水后黃土地基自重濕陷及水分滲透的規(guī)律。結果表明:浸水試驗地面變形在試坑中心最為劇烈,試坑地面最終呈漏斗狀,浸水邊界對濕陷變形有明顯的抑制作用;單日最大沉降值與其距試坑中心的距離成反比;水分影響范圍近似為對稱的“燈泡型”。同時,將試驗監(jiān)測結果與Geostudio數(shù)值模擬計算結果進行對比,驗... 

【文章來源】：西安理工大學陜西省

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

深度學習架構

技術路線圖

現(xiàn)場試坑圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]深度學習模型識別靜止衛(wèi)星圖像海上強對流云團[J]. 鄭益勤,楊曉峰,李紫薇.  遙感學報. 2020(01)
[2]基于改進深度信念網(wǎng)絡的直流XLPE電纜局部放電模式識別[J]. 黃光磊,李喆,許永鵬,錢勇,盛戈皞,江秀臣.  高電壓技術. 2020(01)
[3]基于膠結破損機理的非飽和結構性黃土本構模型[J]. 蔣明鏡,盧國文,李濤.  天津大學學報(自然科學與工程技術版). 2020(03)
[4]黃土地場自重濕陷量實測值與計算值差異的原因分析[J]. 吳爽,高玉廣,趙權利,梁瀟丹.  西北地質(zhì). 2019(04)
[5]基于深度信念網(wǎng)絡的多品種水稻生物量無損檢測[J]. 段凌鳳,潘井旭,郭子龍,劉海北,覃建祥,柯希鵬.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2019(11)
[6]基于FCM和CG-DBN的光伏功率短期預測[J]. 李正明,高趙亮,梁彩霞.  現(xiàn)代電力. 2019(05)
[7]基于改進深度信念網(wǎng)絡的池塘養(yǎng)殖水體氨氮預測模型研究[J]. 陳英義,成艷君,楊玲,劉燁琦,李道亮.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2019(07)
[8]多層次模糊綜合評判理論在黃土濕陷地質(zhì)災害危險性評估中的應用[J]. 王雄健.  勘察科學技術. 2018(02)
[9]基于深度信念網(wǎng)絡的地質(zhì)實體識別方法[J]. 張雪英,葉鵬,王曙,杜咪.  巖石學報. 2018(02)
[10]大厚度濕陷性黃土隧道現(xiàn)場浸水試驗研究[J]. 邵生俊,李駿,李國良,王新東,靳寶成,邵帥.  巖土工程學報. 2018(08)

博士論文
[1]黃土隧道圍巖濕陷與襯砌結構相互作用機制及其評價方法研究[D]. 李駿.西安理工大學 2019
[2]黃土的結構性與濕載變形特性及其評價方法研究[D]. 王麗琴.西安理工大學 2017
[3]增濕條件下大厚度濕陷性黃土地鐵隧道受力特性研究[D]. 王俊.長安大學 2017
[4]基于試坑浸水試驗的大厚度黃土濕陷及滲透特性研究[D]. 武小鵬.蘭州大學 2016
[5]基于黃土非均勻濕陷變形的橋梁群樁基礎承載特性研究[D]. 董曉明.長安大學 2013
[6]黃土地區(qū)高速鐵路建設中的重大工程地質(zhì)問題研究[D]. 王小軍.蘭州大學 2008

碩士論文
[1]基于深度特征的說話人辨認技術研究[D]. 顧婷.南京郵電大學 2019
[2]基于深度信念網(wǎng)絡的時間序列預測研究[D]. 李妮.西安理工大學 2019
[3]降雨入滲下黃土地基滲流規(guī)律與濕陷特征研究[D]. 岳黎斌.西安理工大學 2019
[4]基于神經(jīng)網(wǎng)絡的空間網(wǎng)格結構模型狀態(tài)評估研究[D]. 蔡翀.南昌大學 2019
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的EPC項目招標風險評價研究[D]. 武平.揚州大學 2019
[6]浸水過程中自重濕陷性黃土滲透和變形特性研究[D]. 李博鵬.西北農(nóng)林科技大學 2019
[7]黃土增濕變形的試驗研究[D]. 吳爽.長安大學 2019
[8]基于Matlab/GUI的柴油機噴霧油束圖像宏觀參數(shù)研究及程序設計[D]. 張永帥.長安大學 2019
[9]基于深度學習的空氣質(zhì)量預測模型分析研究[D]. 許凱波.長安大學 2019
[10]黃土場地管道漏水入滲規(guī)律與地基濕陷變形研究[D]. 王俊茂.長安大學 2018



本文編號：3597444