小浪底细砂岩单轴压缩声发射特征研究

采用岩石伺服试验机和声发射仪,对小浪底三叠系细砂岩进行单轴压缩声发射试验。基于试验结果,将试样变形过程划分为压密、弹性、塑性和破坏四个阶段,分析了不同阶段试样声发射幅值、峰值频率、振铃计数和能量的变化特征,在此基础上对比分析了试样声发射ｂ值以及累计振铃计数的演化规律,得出了岩石的破坏时间前兆特征。研究结果表明:压密和弹性阶段试样声发射幅值、振铃计数和能量处于较低水平、峰值频率频带数量依次增多;塑性阶段试样幅值增大、振铃计数与能量上升且整体处于较高水平、峰值频率数值增大且呈现多频带化,临近破坏阶段试样产生大量100ｄＢ的高幅值信号,振铃计数与能量持续急增,峰值频率降低,频带减少;声发射ｂ值的变化规律可以间接反映岩体内部微裂隙萌生、扩展的演化特征。     

某上游式尾矿坝抗震有限元分析

为了分析某上游式尾矿坝的抗震安全性,采用等价黏弹性理论、Seed液化理论和Newmark滑动变形理论,对尾矿坝的地震动位移、加速度、液化区域、坝坡抗震稳定性及地震永久变形进行计算分析。结果表明：尾矿坝在Ⅶ度设防地震作用下,坝体动位移和加速度分布规律合理,其中水平向和竖向动位移极值分别为6.39和0.72 cm,水平向和竖向动加速度极值分别为4.06和2.64 m/s²;地震液化区域出现在尾水覆盖的滩面浅表层,未影响到整个坝体;地震时坝坡抗滑稳定安全系数最小值为1.09,地震结束后累计永久变形为11.95 cm。除远离坝坡的浅表层坝体出现小范围液化区外,大坝整体抗震安全性能较好,不会出现重大安全问题。     

围岩一支护动态系统稳定性判据——变形速率比值判别法

本文以围岩稳定性判据现有研究成果为基础,总结若干新奥法软弱围岩隧道工程监控量测的经验教训,针对现行判据在现场往往难以掌握应用的问题,提出“围岩与支护动态系统稳定性判据(变形速率比值判别法)”,给出工程实例,并以开放的复杂巨系统方法论为指导,试图从原理和方法上加以阐明。     

长沙市芙蓉综合楼基坑支护设计

在湖南省长沙市芙蓉综合楼基坑支护工程中,针对人工填土、淤泥质粘土等工程性能差的坑壁土体,采用排桩式土钉墙技术进行支护,经济效益显著。     

南秦岭造山带武当地区构造变形及构造复合

位于扬子地台北缘的武当推覆体是南秦岭造山带的重要组成部分，它经历了漫长的构造演化历程。该区的层固性结构和加里东—晋宁期的伸展滑脱作用造成了武当群构造堆垛岩系的形成，华北板块和扬子板块在印支运动期间的会聚、碰撞造山作用使武当巨型推覆体逐渐形成，至喜山运动时期完全定位。本文分析了这些构造运动所产生的变形效应及构造变形的复合关系，揭示了本区变形环境由低温高压或高应变速率环境向中温低压及低温低压过渡的特征，阐述了武当推覆体的形成、武当群岩系的变形效应与动力作用方式、变形岩石的边界条件、变形岩石的结构构造以及力学性质的关系，把武当群的形成、武当推覆体的演化分为三期五个阶段，其构造变形的主要动力来源为沿大陆边坡的重力滑动和陆－陆碰撞的挤压作用，其应力作用方式为由上述动力所产生的近南北向伸展和近南北向挤压两大地应力场的转化。     

行政性垄断与我国未来的反垄断立法

我国发展社会主义市场经济需要完善的反垄断立法。根据垄断的产生与行政权力的 关系,垄断分为经济性垄断和行政性垄断,由于我国市场经济发展的特殊性,行政性垄断构成了 对市场自由公平竞争秩序的主要危险,因此,未来我国的反垄断立法必须将反行政性垄断行为作 为其首要任务进行重点规制,即行政性垄断对未来我国的反垄断立法提出了一定的特殊要求。     

谈正确运用体态语言优化英语教学

改进英语课堂教学方法是实现教学目标、提高教学质量与效果的重要因素。正确运用体态语可简化英语教师课堂教学语言、优化教学效果     

中国农村环境关系失衡的博弈分析

环境关系是环境主体间的利益关系,环境侵权的发生是环境关系失衡的主要表现,中国农村环境污染态势加剧主要根源于中国农村环境关系失衡.环境污染的过程就是环境主体间的博弈过程,中国农村环境主体间的博弈具有很多特点,分析中国农村环境侵权发生的微观机理,可以比较准确地把握中国农村环境关系失衡的本质.要改善中国农村环境污染状况,就必须改善中国农村居民在博弈过程中的微弱地位,形成良性的环境关系制衡机制,从而使中国农村环境关系从失衡走向和谐.     

基于TW-SVM预测模型的某堆石坝变形预测分析

为提高监测资料有缺失的大坝变形预测模型精度,采用支持向量机方法建立一种具有小样本、高维、非线性的预测模型,并结合对其重要组成部分核函数的分析应用,提出一种根据结构风险最小化的TW-SVM预测模型。以某堆石坝为例进行研究,利用坝坡垂直位移和水平位移的监测数据,分别采用TW-SVM方法和BP神经网络(NET)方法建立相应预测模型进行比较分析。结果表明:采用TW-SVM方法和NET方法预测的垂直位移最大绝对误差分别为0.58 mm和6.18 mm,最大相对误差分别为270.00%和1 286.22%;采用TW-SVM方法和NET方法预测的水平位移最大绝对误差分别为0.25 mm和14.91 mm,最大相对误差分别为31.25%和1 189.85%;TW-SVM预测模型比NET预测模型更适合于影响因素为时间、水位的小样本预测分析。研究结果为堆石坝变形预测与分析提供参考。     

基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。