非饱和土吸力预测的进化神经网络方法

利用遗传算法和神经网络,基于不同类型,不同条件下非饱和土的吸力测试数据,建立了一种以含水量为主要因素,耦合密度、初始含水量、先期固结压力、孔隙比5个因素的吸力预测模型。预测结果分析表明,所建的模型能很好地拟合试验结果,从而,验证了该模型的合理性和可行性。     

浅水区波浪非线性效应对砂质海床动力响应的影响

以广义Biot动力固结理论为基础,运用一阶椭圆余弦波和二阶Stokes波等非线性波浪理论考虑浅水区波浪荷载的非线性效应,在时域上采用有限元方法对非线性波浪力作用下饱和砂质海床的动力响应进行了数值求解,并与线性波浪作用下海床动力响应特性进行了对比分析。结果表明,随着波长与水深之比L／d及无量纲参数T(g/d)^1/2的增大,非线性波浪对海床动力响应的影响增大。与线性波浪理论相比,孔隙水压力与有效应力幅值的增大效应非常显著。因此在近海海洋建筑物设计与工程场地评价中,波浪力的非线性特性必须引起注意。