覆水砂土场地中桥梁群桩基础地震响应离心试验研究

为探究覆水饱和砂土场地中土-群桩基础-桥梁结构体系动力相互作用规律,自主设计并制作了直（斜）群桩基础-桥梁结构物理相似模型,开展了不同地震动强度和不同特性地震波输入下的离心机振动台试验,分析了群桩基础-桥梁结构动力特性指标,探究了覆水饱和砂土地基超孔隙水压力发展规律和桩-土相互作用动力响应特性。研究结果表明：覆水的存在对地基土-桥梁结构体系的基本周期和阻尼影响很小,但会导致直群桩基础桥梁结构的振动幅值增加20%,而斜群桩基础桥梁结构的振动幅值降低10%;斜群桩基础模型阻尼比是直群桩基础模型的2倍。上覆水导致饱和砂土地基由受低频振动液化深度更大变为受高频振动地基液化深度更大,同时导致小震作用下促进超孔隙水压力发展,而大震作用下则反之。上覆水会增大桥梁上部结构的动力响应和桩身弯矩。上述研究结果可为覆水场地中桥梁工程抗震设计提供关键参考依据。     

基于Lévy飞行的粒子群算法在大地电磁反演中的应用

粒子群优化算法在大地电磁测深反演中相较于一般的线性反演算法具有多种优点。然而标准粒子群算法在多维优化问题中存在早熟问题,为此,采用基于Lévy飞行随机游走策略的优化粒子群算法来处理局部最优解,增加寻优能力。通过对地电模型的反演对比表明,改进后的粒子群算法相较于标准粒子群算法适应度值下降速度更快、寻优能力更好。最后将该算法应用于已知钻孔旁实测数据,结果较好,表明该算法具有较好的实用性。     

滑坡群不同滑坡体滑带土抗剪强度分析

滑坡是我国最主要的地质灾害,几乎遍及各省、市、区,国民深受其害,随着我国经济的发展、工程活动日益频繁,加之近年来地震频发,极端天气进一步恶化,每年由滑坡所造成的经济损失异常惨重,因此,为防灾减灾、滑坡防治、稳定性分析早已成为研究的热点问题。本文对川东地区广安市岳池县秦溪乡龙王庙村3个呈阶梯状发育的滑坡体的物质组成、滑带结构、滑面性质进行了分析,重点对滑带土抗剪强度进行了对比分析,并进行了稳定性分析。     

西藏林子宗群火山岩的基本特征及成矿潜力初探

冈底斯构造-岩浆带新生代岩浆活动强烈,古近纪林子宗群火山岩分布范围广泛。经过多年的地质调查和科学研究,发现了两类与林子宗群火山岩相关矿床,一类是火山活动有关的矿床,矿床类型为火山热液充填型、爆破角砾岩型等,成矿时代与林子宗群火山岩形成同期,这类型矿床深部可能会有斑岩,如纳如松多、斯弄多等;另一类是后期斑岩体侵入林子宗群火山岩,形成斑岩型矿化,林子群起到盖层的作用,让矿床不受到剥蚀或直接为赋矿围岩,成矿时代较晚,如朱诺、厅宫、岗讲等。已发现的矿床基本都产于冈底斯构造-岩浆带中段南部,未在北部及其东西段发现与林子宗群火山岩相关的矿床。已发现的矿床成矿时代集中于60Ma和15Ma,以火山热液充填型、爆破角砾岩型、斑岩型为主,成矿元素以铅-铜-钼、锌-银为主。对已发表文献数据进行整理,通过岩石地球化学的研究以及结合该区地质资料,本文认为林子宗群火山岩找矿潜力巨大。     

新疆中天山地块星星峡群形成的构造背景及峰期变质条件

中天山地块是天山造山带的重要组成部分,其前寒武纪基底的年龄自西向东逐渐变老。星星峡群位于中天山地块最东端,是天山造山带最古老的前寒武纪基底。目前为止,有关星星峡群原岩形成的构造背景与后期发生的变形变质作用尚无详细研究。文章重点对星星峡群的变质片岩和片麻岩进行了野外观察和取样,室内开展了薄片观察、矿物电子探针分析以及全岩地球化学测试。全岩主量元素地球化学分析表明,星星峡群变质片岩和片麻岩的原岩主要为泥质岩和砂岩;微量与稀土元素结果显示,星星峡群沉积形成于大陆弧或活动大陆边缘环境。依据矿物电子探针成分分析数据结合全岩主量元素测试结果计算获得,星星峡群所经历的峰期变质温压条件大致为610~730℃,6.8~8.5 kbar。此外,通过最新的基底岩石变质年龄限定星星峡群发生峰期变质的时间大概在380 Ma。     

贵州都匀下泥盆统蟒山群Zosterophyllum australianum(澳大利亚工蕨)新材料及其古地理意义*

Zosterophyllum(工蕨属)是早期陆生植物的代表性类群之一,全球广泛分布。Z.australianum(澳大利亚工蕨)产自华南和澳大利亚,是东北冈瓦纳古植物地理区系的典型分子。文中描述了产自贵州都匀包阳剖面蟒山群中的Z.australianum新材料。该标本的孢子囊具短柄,呈椭圆形或扇形,宽2.6~4.1 mm,高可达3.9 mm,加厚带宽约0.6 mm,紧密螺旋排列形成孢子囊穗,与云南文山早泥盆世坡松冲植物群中的Z. australiaunum极为相似。依据目前对Z. australianum时代延限的认识,并结合蟒山群其他植物属种的发现(如Adoketophyton subverticillatum),推断该群下段的时代为早泥盆世布拉格期。Z. australianum在蟒山群中的发现,扩展了该植物的地理分布范围,反映出蟒山群中的植物组合与坡松冲植物群存在一定联系。     

基于粒子群-变分模态分解、非线性自回归神经网络与门控循环单元的滑坡位移动态预测模型研究

以三峡库区八字门阶跃型滑坡为例,针对静态机器学习模型在周期项位移预测中的不足以及高频随机项位移预测困难等问题,提出了一种新的滑坡位移预测方法。基于时间序列分解思想,采用粒子群算法（PSO）对变分模态分解（VMD）进行参数寻优,并将位移时间序列分解为趋势项、周期项和随机项。趋势项主要受滑坡内部因素影响,采用傅里叶曲线进行拟合预测;周期项由外部因素导致,基于格兰杰因果检验进行成因分析,并引入一种对时间序列历史状态具有较高敏感性的非线性自回归神经网络（NARX）进行预测;随机项频率较高且影响因素无法判定,采用一维门控循环单元（GRU）进行预测。最后将各分量预测位移进行叠加重构,实现滑坡累计位移的预测。结果表明,提出的（PSO-VMD）-NARX-GRU滑坡位移动态预测模型精度较高,且各位移分量预测精度明显高于静态模型中BP神经网络、支持向量机（SVM）和传统自回归模型ARIMA,可为阶跃型滑坡位移预测提供参考。