基于灰色关联优势分析冻胀融沉影响因素研究

为研究含水率、干密度、冷端温度、荷载对冻胀融沉特性影响的程度，建立灰色关联分析模型，对南京地区浅表层淤泥质粘土冻胀融沉试验数据进行计算，分析了各种因素对冻胀系数、融沉系数影响程度。结果表明:影响冻胀系数、融沉系数依次都为含水率、冷端温度、干密度、荷载，证明采用灰色关联分析影响冻胀、融沉因素的显著程度是准确可行的， 是一种很好的分析方法。     

盾构始发水泥土加固后水平冻结温度实测研究

依托于苏州地铁二号线火车站东风井2#洞门盾构始发水平冻结加固工程,通过实时监测杯型冻土壁温度场,分析了不同阶段的盐水温度规律,以及在不同深度、不同土质和不同冻结区域的土体温度发展特征;并计算了不同土质冻土壁厚度、交圈时间和发展速度.监测结果分析表明,在整个冻结期间,任意时间都是板块体加固区测温孔温度低于圆柱体加固区测温孔温度;同一测温孔中,冻结前期水平入土越深温度越高,冻结后期水平入土越深温度越低;在相同冻结能量和冻结时间内,水泥土加固粉砂土比粉质粘土温度要低;水泥土加固粉质粘土释放潜热的天数是水泥土加固粉砂土的2倍;在冻结效果方面,包括冻土壁交圈时间、冻结壁厚度、冻结壁平均发展速度、冻结壁平均温度,水泥土加固粉砂土比水泥土加固粉质粘土更好.     

基于BP人工神经网络的基坑围护结构变形预测方法研究

基坑的变形分析是基坑工程设计中的一个重要组成部分,如何预测基坑围护结构的变形是需要解决的问题。在分析基坑围护结构变形影响因素的基础上,采用BP(Error Back-Propagation,简称EBP或BP)人工神经网络方法建立了基坑围护结构变形的预测模型。结合南京地铁二号线逸仙桥车站基坑变形的现场监测数据对网络模型的预测结果与实测进行了对比。结果表明,利用大量的基坑工程现场实测资料,采用神经网络BP算法,可以较为准确地预测基坑围护结构的变形量,预测值与实测值吻合较好;必须坚持现场监测,并将最新监测信息及时反馈,将其添加到学习训练样本中,让神经网络重新学习,以提高基坑工程围护结构变形的预报精度。     

水泥土渗透性及强度与冻胀性关系研究

为了揭示土中掺入水泥对冻胀特性的影响,本文对南京地区典型黏土和砂土掺入不同比例的水泥进行冻胀试验、变水头渗透试验和直接剪切试验.试验结果表明:水泥的掺入改变了土的力学性能,两种土质水泥土渗透系数均随水泥掺量的增加明显减小,内摩擦角和黏聚力均随水泥掺量增大而增大;冻胀率均随渗透系数减小而减小,随水泥土黏聚力和内摩擦角增大而减小;水泥的掺入可堵塞水分迁移的通道,从内部减弱水分迁移的动力,而且掺入水泥后改变了土体级配,增大土体强度,使土颗粒间结合力和抵抗土颗粒骨架变形能力增强,从而使最终冻胀率减小.