青泥湾泥石流灾害成因分析

本文对青泥湾牛圈沟和刘家沟泥石流灾害情况，形成条件，动力特征，流域滑坡稳定性，防治措施等，作了较全面深入的研究。     

浅地表地球物理技术在岩土工程中的应用与挑战

地球物理勘探方法在岩土工程的应用已有很长一段时间,但其成效与工程师的期待往往有不小的落差,以致于在一般的工程应用上仍不普遍.近年来浅地表地球物理技术有显着的进展,特别是在走时速度层析成像(Traveltime Tomography)、电阻率层析成像法(Electrical Resistivity Tomography)及多道瞬态面波法(Multichannel Analysis of Surface Wave).本文首先介绍这些方法在台湾岩土工程的应用,主要包括地层土壤液化潜能评估、坝体的安全检测、土壤与地下水污染调查及地基改良的质量管控等,应用案例以台湾常使用的地球物理勘探方法逐一介绍.虽然许多成功案例与新的应用方向对于浅地表地球物理技术在岩土工程应用的推广起了鼓舞作用,本文从工程师的角度提出地球物理勘探工程大量应用的挑战与瓶颈,包括如何提升探测数据的客观性、数据反演非唯一性问题、探测深度与分辨率的限制、实际条件违背反演基本假设的情况、以及地物性质与工程性质链接的不确定性问题,并进一步针对这些问题说明相关研究的进展与实务对策.希冀透过上述探讨,降低物探师与工程师认知上的差距,提升地球物理勘探在工程的应用的合理性与普及性.     

砂土地震液化的神经网络预测

BP网络具有很强的非线性映射和自适应学习功能 ,可用于模式识别和预测评估等领域 .在简要分析BP算法的基础上 ,选取砂土的平均粒径 (d5 0 /mm)、相对密度(Dr/% )、标准贯入击数 (N63 .5 /击 )、上覆有效压力 (σv/kPa)、地震烈度 (I0 )作为指标 ,应用BP神经网络的理论与方法 ,预测砂土在地震作用下液化的可能性 ,取得了较好的预测效果 .说明将BP网络用于沙土液化预测是可行的 .     

BP网络在砂土震动液化评价中的应用

在简要分析BP算法的基础上 ,应用BP网络的理论与方法 ,选取地下水位、临界深度、平均标准贯入击数、地面最大加速度、震动持续时间作为指标 ,评价砂土震动液化 ,取得了较好的评价效果。     

砂土地震液化的神经网络预测

在简要分析BP算法的基础上,应用BP网络的理论与方法,选取砂土的平均粒径(d50／mm)、相对密度(Dr／％)、标准贯入击数(N63.5／击)、上覆有效应力(σv／kPa)、地震烈度(I0)作为指标,预测砂土在地震作用下液化的可能性,取得了较好的预测效果。