砂土液化研究综述

阐述了砂土液化的机理及影响因素,推荐挖除方法、避开方法、加密法、深基础方法、桩基法等几种抗液化措施。     

砂石桩处理砂土液化

黄骅沿海地区分布有较大范围以粉质粘土、细砂土为地表的地层,细砂土层虽然地基承载力不算太低,但属液化土层.砂石桩具有挤密、排水功能,能有效地消散由于震动引起的超静孔隙水压力,从而使液化现象大为减轻.另外,砂石桩还有无污染、造价较低等优点.     

泰州引江河船闸场址区饱和砂土液化评估

通过分析泰州引江河船闸场址区地质条件,对场区的饱和砂土是否液化进行了判别。计算结果表明：场地除;布有②2层软土、②1及②3^上层土为液化土外,无其它不良地质作用发育。综合评价场地处于对抗震不利地段。     

金坛市防洪石桥枢纽场址区饱和砂土液化判别

通过分析金坛市防洪石桥枢纽地质条件,对场区的饱和砂土是否液化进行了判别。得出场地无液化土层的结论,为后继设计工作提供了依据。     

建筑施工中砂土液化的影响因素、危害及处理措施

本文着重分析砂土液化对工程的危害,并通过对对唐山、海域地震灾害的分析中,验出了砂土液化的影响因素,以及相关的处理措施。     

潮州市西新某厂房地基砂土液化及地基处理建议

潮州市某厂房地处8度抗震区.地基处理对建筑物抗震要求较为严格,特别是对埋深小于15米的砂地液化显得尤为重要,再根据液化液化判别结果进行地基处理,以防止地震时砂土发生液化,危及建筑物的安全.现根据潮州市某厂房的地基土层情况作详细的分析、判断,并提出处理意见.     

一种模拟液化后的砂土在高孔压比状态下流动特性的试验方法研究

根据流体力学中的绕球定常黏性流动理论,在传统振动台试验的基础上,设计了一套模拟液化砂土高孔压比状态下流动特性的试验装置,在装有与氯化钠溶液混合的塑料砂的模型箱中埋入可以竖直滑动的有机玻璃半球,半球在其中竖直运动时可以模拟出半球在液化砂土中的运动,可以观察半球运动过程中塑料砂颗粒的运动特性。试验结果表明,本方法可以有效地做到模拟砂土液化后的力学状态,并且性质稳定,可以较好地获得砂土液化后的流动特性。     

一种模拟液化后的砂土在高孔压比状态下流动特性的试验方法研究

根据流体力学中的绕球定常黏性流动理论,在传统振动台试验的基础上,设计了一套模拟液化砂土高孔压比状态下流动特性的试验装置,在装有与氯化钠溶液混合的塑料砂的模型箱中埋入可以竖直滑动的有机玻璃半球,半球在其中竖直运动时可以模拟出半球在液化砂土中的运动,可以观察半球运动过程中塑料砂颗粒的运动特性。试验结果表明,本方法可以有效地做到模拟砂土液化后的力学状态,并且性质稳定,可以较好地获得砂土液化后的流动特性。     

人工神经网络在图论中的应用

人工神经网络与图论之间有密切的联系.本文把人工神经网络应用于图论的问题求解中,利用Hopfield网络对图的着色、图的最大独立集和最大团进行求解,构造了各自的能量函数,进而得出网络的运行方程.     

基于Monte Carlo法的饱和砂土液化判别可靠性分析

砂土地震液化危害具有随机性和不确定性。基于Monte Carlo可靠性理论,提出了砂土液化判别的概率分析方法,并编制了相应的计算砂土液化概率程序。结合洞庭湖地区某高速公路砂土现场标准贯入试验(SPT)和静力触探试验(CPT),对比分析了基于Monte Carlo法和规范法液化判别结果的差异性。结果表明,规范法在临界状态附近的液化判别结果较为保守,而采用Monte Carlo法判别较为合理;基于CPT的判别结果与规范法更为一致,说明在本地区采用CPT判别砂土液化更适宜。     

模糊数学和人工神经网络在滑坡评价中的应用

本文阐述了滑坡所造成的危害,介绍模糊数学和人工神经网络两种方法在滑坡预测及评价中的应用,举例运用模糊数学的方法分别对两个滑坡进行评价,并结合传统的推力传递系数法来分析这两个滑坡。     

人工神经网络在机械优化设计中的应用

针对传统机械优化设计算法存在的问题,分析介绍了机械优化设计与人工神经网络,主要是BP神经网络模型与反馈神经网络模型用于机械优化设计的基本思想和应用方法。     

人工神经网络及其在中医研究中的应用进展

人工神经网络是模拟人脑工作机制的一种计算机模型,由于它有自适应性、并行处理能力和非线性处理的优点,所以在中医研究中得到了应用。本文简单介绍了人工神经网络的工作原理和特点,并对人工神经网络技术在中医研究中的最新应用作了综述,指出了其在应用上的优点、不足及发展前景。     

人工神经网络在电子对抗情报评估中的应用

电子对抗情报评估是电子对抗情报管理的重要手段。文章试图将人工神经网络方法引入电子对抗情报评估。首先简要介绍了人工神经网络及其处理过程,建立了电子对抗情报评估的指标体系,然后详细研究了基于人工神经网络的电子对抗情报评估模型的实现。     

人工神经网络在课堂教学质量评价体系中的应用

利用人工神经网络方法建立高等学校教师课堂教学质量评价模型,并在Matlab系统内得以实现。实验表明,人工神经网络用于教师课堂教学质量评价中完全可行。     

某钢厂地基液化的Bayes判别分析

将Bayes判别法应用到砂土液化的预测问题中,建立了砂土液化的线性判别函数.考虑了实际标准贯入击数、标准试验深度、粘粒含量三个指标,利用某钢厂某大型技术改造工程地基的20组参数作为判别函数的训练样本,并对剩下的71组参数进行了评判,评判效果较好,表明此判别方法用来判别地基土的液化是准确、可行的.     

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

本文基于多层前馈神经网络误差反传（BP）模型的电力系统短期负荷预测的方法。根据电力系统短期负荷变化的特性建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势,又包含天气变化对系统负荷的影响的日负荷模型,以此作为对BP神经网络进行训练的向量样本集。实例表明ANN应用于电力系统短期负荷预测是可行的,其预报结果比传统的负荷预测方法更准确。     

瑞雷波法判别砂土液化探讨

本文基于瑞雷波勘探效率高、浅层分辨率高且对勘探地层不造成扰动等优点,研究了直接利用岩土层瑞雷波速度与弹性体波速度之间的关系判别砂土液化。研究结合实际工程,验证了该方法的效果。     

人工神经网络在电能计量综合误差分析中的应用

文章尝试将ANN技术引入电能计量综合系统误差的分析中,并与以前用的数学模型方法进行了对比.