冻融循环作用下泥质白云岩力学特性及损伤演化规律研究

针对饱水状态下的泥质白云岩,采用BCD–218 C低温数控恒温箱、WDW3100型微机控制电子万能试验机进行不同冻融循环状态下的单轴压缩试验,对其在单轴状态下应力-应变曲线变化特征以及抗压强度、峰值应变、弹性模量、泊松比的变化规律进行了分析。在现有的损伤力学理论基础上,引入斜率增大趋势系数,建立了以冻融循环次数和应变为控制变量的本构模型。结果表明,在冻融循环过程中,单轴抗压强度、峰值应变、弹性模量参数呈指数下降趋势,泊松比呈线性增加的趋势;受冻融循环的影响,应力-应变全过程曲线在第一阶段后出现短暂的线形平缓阶段,具有岩石局部滑移现象;岩石破坏形态从脆性向延性转化,具有峰前塑性硬化和峰后应变软化等行为特征。理论本构模型与试验结果相符合。     

基于机器学习的铁路桥墩地震损伤快速评估

在桥梁的震后抢通工作中,桥梁结构的快速损伤评估是恢复交通的关键环节。以具有代表性的铁路矩形桥墩为研究对象,通过4组拟静力试验验证有限元建模方法的合理性,并对1 000组桥墩有限元模型分别按照纵桥向和横桥向进行耐震时程分析,通过搭建BP神经网络对地震动力响应的需求结果进行拟合,构建铁路矩形桥墩震损快速评估模型,最终通过一座三跨混凝土梁桥验证该模型的适用性。研究结果表明：配筋率、配箍率、剪跨比和轴压比是影响桥墩地震损伤的四种主要因素,长宽比、混凝土和钢筋强度是影响桥墩地震损伤的三项次要因素;当发生PGA为0.32g的设计地震时,通过数值分析和神经网络模型快速评估这两种方法计算所得桥梁四个桥墩轻微损伤概率分别为96.7%、44.6%、49.1%、96.7%和95.6%、40.4%、60.9%、95.8%,中度损伤概率分别为40.1%、1.2%、1.6%、40.1%和37.4%、2.3%、6.0%、37.7%;BP神经网络算法能够有效建立构造参数与地震响应之间的联系,输出误差处于合理范围内,回归程度较好。基于BP神经网络的桥梁地震损伤评估模型具有较好的普适性,能替代部分数值仿真计算工作。