紫金山金铜矿初始地应力场反演分析

初始地应力是影响工程边坡、硐室和地基岩体稳定性的重要因素之一,也是工程设计需要的基本指标之一。根据紫金山矿区地应力的实测资料,利用支持向量机和模拟退火算法对初始地应力场进行反演分析,一方面用支持向量机代替有限元计算,提高了计算分析速度;另一方面用模拟退火算法代替传统的优化算法,避免优化过程中目标函数陷入局部极小值而无法继续寻优的状态,提高了反演的效率精度。通过实测点的计算应力值与现场实测值的比较,两者在量值和方向上接近,表明该方法较合理地反映了初始地应力场的分布规律,能够满足矿区设计和研究的需要。     

测井岩性识别新方法研究

为了更好地解决测井岩性识别问题,引入了一种基于粒子群优化的支持向量机算法.通过实际测井资料和岩性剖面资料进行学习训练支持向量机,并利用粒子群优化算法对支持向量机参数进行优化,建立了测井岩性识别的支持向量机模型,应用该方法对准噶尔盆地某井的测井岩性进行识别,并将该方法的识别结果与BP神经网络方法的识别结果进行了比较,结果表明该方法优于BP神经网络方法,具有识别正确率高、收敛速度快、推广能力强等优点.     

纤维增强钢筋混凝土柱的抗震性能试验研究

纤维与胶粉的掺入可以改善混凝土材料的阻尼性能。本文首先利用自主开发的三点弯曲梁式大尺寸材料阻尼测试装置在频率(0.5~2.0Hz)条件下测定了4种不同配比纤维增强阻尼混凝土的损耗因子与储存模量,然后利用配制的纤维阻尼增强混凝土制作了4个框架柱,通过单轴滞回特性试验研究了在相同的轴压比、配筋率、配箍率、剪压比条件下,纤维增强阻尼混凝土与普通混凝土在非线性阶段阻尼性能、抗震性能及破坏特征的差异,得出纤维增强阻尼混凝土的骨架曲线和恢复力曲线的特征点。试验结果表明:在弹性范围内,纤维可以大幅提高素混凝土的阻尼性能,使素混凝土的损耗因子提高大约80%~200%,但是当构件进入非线性阶段以后,材料阻尼对普通混凝土阻尼性能影响很小。     

复杂开挖条件下大断面洞室围岩的变形及力学特性研究

大型地下洞室的开挖施工往往面临复杂的地质环境以及复杂的施工程序, 研究这种条件下围岩的应力和变形规律不仅有助于进一步认识岩体的力学性质, 而且可以为大型地下工程的支护设计和施工提供重要的参考, 因而具有一定的实际意义。地下洞室的变形及稳定性问题主要集中于顶拱围岩, 以向家坝水电站地下厂房为例, 采用三维离散元程序3DEC, 研究了在复杂的开挖条件下洞顶围岩的位移和应力变化规律, 将计算位移与实际监测结果进行了对比, 提出适当的支护时机是系统支护滞后于掌子面约5 ~8 m。      

A tidal model of the northeast pacific

Abstract

The development of a tidal model for the west coast of Canada is described. The model is intermediate in resolution between coarse‐gridded global models and fine‐gridded local models; it provides a good representation of the main shelf regions and also includes a substantial area of the neighbouring ocean. The physical processes relevant to tides in both deep and shallow water are included. Calculations have been carried out for the M₂ and K₁ constituents and the model results were compared with extensive tide‐gauge observations and empirically based charts. For M₂, the agreement between model results and observations is generally excellent, but for K₁, which contains more small‐scale variability, the model results are not quite so good. The variability in K₁ is associated with tidally generated continental shelf waves. Examination of the computed currents and energy fluxes suggests that shelf‐wave components are present in the model solution but, for the Vancouver Island shelf, their propagation is not reproduced accurately. This may be due to deficiencies in the model and/or to the influences of stratification and mean currents, which are neglected here. The model predicts that shelf‐wave components should also occur in diurnal tides on the Alaskan shelf.

The significance of the tide‐generating potential and advection are also examined and further work proposed.     

加筋水泥土墙复合土钉支护的现场测试研究

结合武汉某深基坑支护工程,介绍了加筋水泥土墙复合土钉这一新型支护形式。通过对加筋水泥土和土钉的应力、位移进行测试和分析,研究了加筋水泥土墙复合土钉支护的工作机理。主要结论为：(1)支护变形特点为上大下小。(2)在一定的应力水平下水泥土和加筋体可以共同工作。(3)加筋水泥土墙在施工过程中起重要支挡作用。(4)支护结构的工作机理主要为挡墙效应、加筋效应和锚固效应。     

地铁隧道复合式结构可靠度简化分析方法研究

应用荷载-结构模型,建立了地铁矿山法区间隧道二次衬砌结构截面可靠度功能函数,根据北京地铁4,5和10号线勘探地质地层物理力学性质统计特征,利用蒙特卡罗方法进行区间隧道结构可靠度分析。探讨了在长期自然环境下复合式衬砌的初期支护与二次衬砌各自的作用,认为二次衬砌承受运营阶段的全部荷载,初期支护的作用仅仅是改善了二次衬砌的工作环境,改善后二次衬砌周围的弹性抗力系数应适当提高,这样处理不仅可简化计算工作,也符合衬砌结构的实际工作情况。     

基于支持向量回归的海面高度统计预报方法研究

本文提出一种基于支持向量回归的统计预报方法,通过经验正交分解对原始数据矩阵进行时空分解,提取出空间模态和时间系数。由于海面高度变化具有非线性、大惯性的特点,对时间系数进行小波分析,能有效滤除其中的高频信号,得到表征海面高度变化的低频信号。利用支持向量回归方法对小波分解后的低频信号构建预报模型。最后,进行小波重构,还原时间序列长度,实现未来7天的海面高度预报。通过黑潮附近海域的海面高度预报结果验证,该预报方法的预报效果优于整合滑动平均自回归预报方法。本文通过机器学习的算法实现了海面高度的预报,为海洋预报方法提供了新的思路。     

Prediction of flow rate of karstic springs using support vector machines

Complex void space structure and flow patterns in karstic aquifers render behaviour prediction of karstic springs difficult. Four support vector regression-based models are proposed to predict flow rates from two adjacent karstic springs in Greece (Mai Vryssi and Pera Vryssi). Having no accurate estimates of the groundwater flow pattern, we used four kernels: linear, polynomial, Gaussian radial basis function and exponential radial basis function (ERBF). The data used for training and testing included daily and mean monthly precipitation, and spring flow rates. The support vector machine (SVM) performance depends on hyper-parameters, which were optimized using a grid search approach. Model performance was evaluated using root mean square error and correlation coefficient. Polynomial kernel performed better for Mai Vryssi and the ERBF for Pera Vryssi. All models except one performed better for Pera Vryssi. Our models performed better than generalized regression neural network, radial basis function neural network and ARIMA models.     

常见边坡支护形式的地震稳定性对比分析

为了对比分析抗滑桩、抗滑桩加预应力锚索、格构梁加预应力锚索这3种边坡支护形式的地震稳定性,建立了相应的数值模型进行计算分析。计算结果显示:3种支护形式在地震作用后,边坡变形及稳定性系数的衰减幅度基本一致,其中格构梁加预应力锚索的衰减程度略弱,从结构受力放大倍数来看,抗滑桩支护形式的结构受力放大程度明显高于其余2种支护形式。计算结果还显示预应力锚索不仅能够提高边坡的稳定性,而且能够抑制支护结构内力的放大,从而提高支护结构的安全性能。