砂土地震液化势的二级模糊综合评判

基于砂土地震液化的工程实例,采用模糊综合评判的二级评判方法对砂土的液化势进行了评价,并同其它评判方法进行了对比分析,表明该方法取得了较好的结果.     

利用模糊神经网络进行砂土液化势评判

利用模糊信息分析表达知识和人工神经网络在映射能力方面的优势, 选取应力比、震级、地面运动最大加速度、标贯击数、地下水位作为评价参数指标, 构造砂土液化势识别的模糊神经网络模型。验证和应用结果表明, 模糊神经网络模型可提供更高的映射能力, 是砂土液化势评价预测的有效手段。     

砂土地震液化的模糊优化判别

利用模糊最优归类方法对砂土地震液化进行判定,通过综合地震烈度、平均粒径、标贯值和有效上覆应力等影响砂土地震液化的因素,利用最优归类隶屑度向量作为砂土是否液化的判别指标,并经实例计算验证了该方法的可行性.该方法采用的指标在现场勘测中容易取得,计算过程简单明了,有一定实用价值.     

地震砂土液化预测模型研究

本文通过对砂土液化机制的研究,建立了临界液化状态下的超静孔隙水压力随地震地面加速度及地震持续时间的关系式,利用该模型可以确定砂土层达到临界液化状态所需地震持续时间及液化可能发生的深度,并根据唐山地区的砂土液化资料进行了实例分析。     

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。     

砂土地震液化危害的概率分析

由于砂土地震液化危害具有随机性和不确定性,本文提出了砂土地震液化危害的概率分析方法,即用概率表示不液化、轻微液化、中等液化和严重液化,并给出了采用Monte Carlo法(蒙托卡罗法)计算液化危害概率的表达式.对一算例进行了分析,认为概率分析方法能较清楚地反映液化危害程度.     

基于数据挖掘的砂土地震液化预测模型研究

在对砂土地震液化各影响因素分析的基础上,引入整合式模糊聚类神经网络的数据挖掘模型.该模型以模糊系统为框架,结合聚类分析技术和神经网络模式,建立砂土液化与其影响因素之间的非线性关系.运用所建立的模型,对国内外400组砂土地震液化资料进行分析,来预测砂土液化现象.数据挖掘结果的误判率及分类矩阵表明,文章的系统模式在判断砂土地震液化时能取得较好的效果.     

人工神经网络在砂土液化评判中的应用

影响饱和砂土液化的因素众多,必须建立多指标的综合评判模型来进行评判,而神经网络是一种非线性的动力系统,对于砂土液化评判等线性问题最具有优越性,利用ＢＰ型人工神经网络计算原理,采用震级、地面运动加速度最大、标贯击数、比贯入阻力、相对密实度、砂土平均粒径和地下水位等共７个变量建立的砂土液化评判模型,可对砂土液化的严重程度和对建筑物的危害程度实现简单而高效的定量评判。实例研究表明,人工网络法是解决砂土液     

砂土液化的地质综合判别法

本文根据地震烈度七、八、九度区的实际资料,分别建立了包括砂土厚度、砂土密实度、砂土埋深及地下水位埋深等四项因素的藏化判别式和严重液化与轻微液化的判别式。根据对唐山、海城地震区131个钻孔162组资料的统计结果,本判别法的有效率为:七度区91％,八度区88％,九度区95％。     

岩体稳定性评价的模糊概率方法

岩体稳定性受多种不确定性因素的影响,不仅具有随机性,也具有模糊性,属于模糊概率的范畴,利用经典的模糊综合评判方法进行研究将会导致不合理的结果。在模糊概率理论的基础上,建立了一类新的岩体稳定性综合评价方法——模糊概率方法,并提出了模糊权重的概念,从而避免了权重取值带来的不确定性。结合所选取的5个影响岩体稳定性的因素,建立了这5个影响因素的隶属函数与模糊权重;利用该方法对某一地下岩体工程进行分析,并与其他方法评价的结果进行比较,表明了其方法的合理性与可靠性。     

基于判别分析法的地震砂土液化预测研究

将距离判别分析方法应用于砂土液化的预测问题中,建立了砂土液化预测的距离判别模型。选用震级、研究深度、震中距、标贯击数、地下水位及地震持续时间等6项指标作为判别因子,以大量的工程实例数据作为学习样本进行训练,建立了线性判别函数对待评样本进行了评价。研究结果表明,距离判别分析模型判别砂土液化效果良好,预测准确度高,回判估计误判率低,可望成为砂土液化预测的有效手段。     

基于Logistic回归模型的砂土液化概率评价

以国内外23次地震中200组场地液化实测数据为基础,通过Logistic回归分析,建立关联修正标准贯入击数N160cs与循环应力比CSR的液化概率模型。以50 %液化概率水平为液化与非液化的临界点,建立了指数形式的抗液化应力比CRR计算式,新建概率模型预测饱和砂土液化与非液化的成功率分别为85.71 %和76.14 %,具有较高的可靠性。与已有模型比较,使用了新的数据和修正系数,消除了一些不合理的偏差,总体判别结果偏于安全。为了将确定性分析方法与概率分析方法联系起来,建立了抗液化安全系数FS与液化概率PL的关系式。算例结果表明,新建概率模型简单、实用、可靠。     

砂土液化判定评价与对策

砂土液化的评定、评价及对策虽然要概念不同,但有着必然的联系,本文通过工程实例分析,对液化判定、评价及对策进行较为详细的阐述。     

FOSM在水平场地液化概率评价中的应用

为了更好地进行场地液化评价,将可靠度理论引入水平场地液化概率评价中。以标准贯入试验(SPT)实测数据的统计分析结果为基础,用一次二阶矩法(FOSM)建立水平场地液化概率评价模型,分析了测试数据变异系数对抗液化安全系数与液化概率的影响,并建议了水平场地液化概率评价标准。实例分析表明,新建水平场地液化概率评价模型各参数的物理意义与统计指标明确,相比传统的确定性分析方法,不仅能判定液化的发生与否,还能给出液化发生的概率,这为进行基于风险分析的抗震设计提供了可能。     

静力触探法对巴楚地震液化判别的适用性

2003年2月24日新疆巴楚-伽师地区发生的6.8级地震中出现了自1996年唐山大地震以来我国大陆境内最为严重的砂土液化现象。以此地震液化调查为基础,检验包括我国规范液化判别方法、Robertson方法和Olsen方法的国内外现有静力触探试验为指标的液化判别方法的适用性。结果表明,我国规范、Robertson方法、Olsen方法在对巴楚地震液化场地判别中,总体上非液化场地判别成功率高于液化场地判别成功率,非液化场地的判别成功率分别为88%、71%和88%,但对液化场地判别成功率分别为55%、73%和45%,明显偏于危险,原因需要进一步查明,建立适合局部地区的液化判别方法应是未来必须进行的工作。     

论砂土液化深度的Gan-Chen模式计算法

地震引起地基土层中的砂土液化，其临界液化深度是多少?世界岩土工程界进行了大量的实际资料分析和试验研究，至今众说纷纭。笔者在综合分析各国专家研究成果时，从中发现地震引起砂土液化的普遍自然规律，并建立起Gan—chen模式，可简易计算砂土液化的临界深度在5～12m范围内。     

砂土液化判别方法可靠性评价

在进行液化评价简化法与规范液化判别方法对比基础上，利用液化概率的对数回归方程，讨论了规范液化判别方法的可靠性。研究结果表明，我国规范液化判别方法其液化概率变动较大，对于烈度 Ⅶ 度，规范法的液化概率在0.17～0.42间，小于简化法概率0.36～0.43，偏保守。对于烈度 Ⅷ 度和 Ⅸ 度近地表场地，规范法的液化概率高达0.65～0.70，远远高于简化法的液化概率，安全裕度不够。对于含粘粒土质液化评价，规范方法的液化概率总体上都较简化法高，特别是烈度Ⅷ度高粘粒含量其液化概率为0.9。     

砂土液化预测的Fisher判别分析模型及应用

针对砂土地震液化预测问题,基于Fisher判别分析原理(FDA),选用平均粒径、不均匀系数、标贯击数、地下水水位、砂层埋深、剪应力与有效上覆应力比、地震烈度.震中距等8个实测指标为判别因子,建立Fisher线性判别函数模型,对砂土液化进行预测.研究结果表明,Fisher判别分析结果与神经网络输出结果一致,优于规范法和Seed法判别结果,验证了该模型的合理性和可靠性.运用该模型进行判别分析,简易方便,分类效率高,对砂土液化判别快速、有效,模型适用性强,具有一定的工程应用前景.     

隐伏断层在强震砂土液化中的作用——以2008年汶川Mw 7.9地震为例

2008年汶川Mw7.9地震的强地面震动在龙门山前地区造成大量的砂土液化、喷砂冒水等地震灾害现象。震后野外调查发现,砂土液化点主要分布于地下水位只有几米深的山前河流的低阶地处,以大面积砾性土液化为特征,约58%的液化点位于距北川断层20~35km的范围内。对喷水高度及喷水过程进行了详细记录,喷水高度与峰值加速度并没有明显的相关性,喷水高度异常点(2m)集中于山前断裂系统近地表投影处。汶川地震中喷水高度异常、砾性土液化的位置与山前断裂系统的吻合性说明,沉积盆地内的地质构造可能在砂土液化强度和与震动相关的地震灾害方面起到促进作用,所以在类似的地质和水文环境中,除主震的断层错动外,应考虑地质构造在地震危险性评估和建筑物抗震设计中的重要作用。