膨胀参数

膨胀参数（精选3篇）

膨胀参数 篇1

0前言

膨胀土富含蒙脱石和伊利石,是一种吸水膨胀软化、失水收缩开裂的特殊性土。由于其胀缩性,膨胀土边坡在大气和降水作用下经历干湿循环,土体的强度逐渐折减,在水压力、膨胀力、重力等的作用下,容易引发边坡的破坏。因此,膨胀土边坡的稳定性问题成为工程建设的研究重点。

目前,膨胀土地区的边坡稳定性研究已经取得了许多成果[1~7],但文献中针对不同坡比、坡高、风化层厚度,膨胀土边坡稳定性的系统探讨不多,本文主要针对中膨胀土、弱膨胀土在不同坡高、坡比和不同的风化层厚度情况下,探讨安全系数的变化规律,同时对比整体破坏模式和浅层平面模式,找出适合于膨胀土边坡的破坏模型,为工程建设中的膨胀土边坡问题提供参考。

1 膨胀土边坡稳定性分析理论

极限平衡法是边坡稳定性分析常用的方法。极限平衡法应用力平衡和力矩平衡的平衡方程,经推导得出安全系数或极限荷载的表达式,再对这个含有待定参数的表达式进行相应的求解,最终可得到安全系数。极限平衡法主要包括瑞典圆弧滑动法、Janbu法、spencer法以及Bishop法[8]等;本文主要以Janbu法为例进行计算分析。

1.1 膨胀土边坡破坏模式分析

膨胀土的胀缩性、多裂隙性及风化特性是引起膨胀土边坡失稳的内在因素,而气候作用、雨水入渗与蒸发则是促使膨胀土边坡失稳的外在因素。经过气候变化和风化作用后,由于湿胀干缩的反复作用,表层中产生了很多裂隙,雨水入渗使土块膨胀、崩解、软化,最终导致沿着软化层的底部发生浅层溜滑;当填土长期沉陷,边坡吸水膨胀,软弱夹层的存在和地表水的下渗就会引起边坡的整体滑移;大量的工程实践经验表明,膨胀土边坡的破坏主要表现为表层坍滑和整体坍滑;因此,可将膨胀土边坡的破坏模式分为浅层平面破坏和整体圆弧破坏,如图1、图2所示。

1.2 膨胀土边坡计算参数选取

针对膨胀土边坡变形和破坏的特点,对于膨胀土边坡稳定性分析,本文建议采用分层处理的方法,即是将膨胀土边坡分为风化层和未风化层,风化层厚度按大气影响深度确定,参照《膨胀土地区建筑技术规范》的定义,本文大气影响深度指自然气候条件下,由降水、蒸发、地温等因素引起土的升降变形的有效深度,其强度值选用残余强度值,然后用极限平衡法进行边坡稳定性分析。

对于气候影响深度范围内的抗剪强度指标c、φ值,经过现场对原状土取样,主要采取直接快剪法试验,得到该地区土体的强度指标值,详见表1所示。

2 膨胀土边坡稳定性分析

2.1 浅层平面破坏模式分析

分别针对不同坡高H=4m、H=8m、H=12m及不同的风化层厚度和不同的坡比等几类情况,采用国际上常用的边坡计算分析软件GEO-SLOPE进行计算模拟,按浅层平面破坏模式分析,所得结果见表2,分析表2、表3可以得到:表3。

(1)坡比和风化层厚度是影响边坡稳定性的关键指标,而坡高对边坡是否形成浅层滑动影响并不明显,随着坡高的增大,稳定系数变化较为平缓;这说明在相同的风化层厚度和坡比下,浅层滑动一旦形成,可在任何坡高的情况下发生。

(2)坡高、坡比一定时,风化层越深,则稳定性越差;这就是初期稳定的膨胀土边坡随着时间的推移,在大气的风化作用下,经过干湿循环,风化层厚度增大,安全系数逐渐变小,最终导致失稳的原因。

2.2 整体稳定性分析

分别针对不同坡高H=5m、H=8m、H=10m及不同的坡比1:2.0、1:1.75、1:1.5等几类情况,该地区大气影响深度为1.5~2.0m,若表层风化层厚度取2.0m,按整体稳定性分析所得结果见表4及图3。

分析表4和图3可以得到:

(1)坡高相同时,坡比越大安全系数越小;坡比相同时,坡高越大(台阶除外),安全系数越小。

(2)按照整体分析模式进行分析时,计算搜索的最小安全系数仍然是在浅层的风化层。

2.3 两种破坏分析模式的综合分析

对比分析表2、表3、表4,将计算结果反映在图上,如图4所示,可得以下结果:

(1)坡高、坡比及风化层厚度相等时,对于中膨胀土,浅层平面破坏模式计算所得安全系数明显小于整体破坏模式所得安全系数,对于弱膨胀土,两种破坏模式计算所得安全系数差别不大;由此可知,膨胀土边坡潜在滑动面均在表层风化层中,膨胀土边坡的稳定性受浅层平面破坏模式控制。

(2)坡越陡,安全系数越小,并且边坡存在一稳定坡比。计算结果表明,对于本工程大气影响深度为1.5~2.0时,中膨胀土边坡稳定坡比为1:2.0~1:2.5,弱膨胀土边坡的稳定坡比为1:1.5。

3 结论及建议

(1)坡比及风化层厚度对边坡稳定性的影响较为明显,坡比越小、风化层厚度越深,边坡越易失稳;随着坡高的增大,安全系数变化较为平缓,坡高对边坡是否形成浅层滑动影响并不明显,浅层滑动一旦形成,可在任何坡比情况下发生。

(2)坡越陡,安全系数越小,边坡存在一稳定坡比。本工程大气影响深度为1.5~2.0,中膨胀土边坡稳定坡比为1:2.0~1:2.5,弱膨胀土边坡的稳定坡比为1:1.5,可根据这一结论设计合理的坡比。

(3)膨胀土边坡潜在滑动面均在表层风化层中,膨胀土边坡的稳定性受浅层平面破坏模式控制,因此控制浅层滑动成为边坡设计的重点之一。

摘要：膨胀土边坡稳定性控制是工程建设的一大难题。针对膨胀土边坡的稳定性进行探讨,把膨胀土边坡失稳模式总结为浅层平面破坏和整体圆弧破坏,将膨胀土边坡分为风化层和未风化层进行稳定性分析,并给出了膨胀土边坡计算的参数选取方法;根据某工程实例,运用了整体稳定性分析和浅层平面分析法探讨了中膨胀土、弱膨胀土边坡受坡高、坡比及风化层厚度影响时的稳定性,并对两种破坏模式进行对比分析;研究表明:坡比及风化层厚度对膨胀土边坡的影响较为明显,且边坡存在一稳定比,本工程大气影响深度为1.5～2m,则中膨胀土边坡稳定坡比为1:2.0～1:2.5,弱膨胀土边坡为1:1.5;膨胀土边坡破坏主要表现为浅层破坏膨胀土边坡,稳定性受浅层破坏模式控制。

关键词：膨胀土边坡,稳定性分析,失稳模式,浅层平面破坏,整体圆弧破坏

参考文献

[1]林育梁,陈小亮,杨扬.膨胀土边坡稳定性非连续变形分析新方法[J].岩土力学(增刊),2007,28(10):254-258.

[2]卫军,谢海洋,李小对,等.膨胀土边坡的稳定性分析[J].岩石力学与工程学报,2004,23(17):2865-2869.

[3]陈守义.考虑入渗和蒸发影响的边坡稳定性分析方法[J].岩石力学与工程学报,1997,18(2):8-12.

[4]陈善雄,陈守义.考虑降雨的非饱和土边坡稳定性分析方法[J].岩土力学,2001,22(4):447-450.

[5]陆蓉,詹云霞.襄十高速公路边坡破坏分析及其治理措施[J].武汉工业学院学报,2006,25(4):68-72.

[6]陈新苗.引江济淮膨胀土工程特性研究[J].合肥工业大学学报,2009,32(7):1072-1075.

[7]肖建勋,程远帆.江苏盐通高速公路膨胀土边坡稳定性计算[J].四川地质学报,2006,26(2):94-96.

[8]陈祖煜,汪小刚,杨健.岩质边坡稳定性分析-原理·方法·程序[M].北京:中国水利水电出版社,2005

膨胀参数 篇2

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

烟梗:真龙B类配方烟梗

梗丝生产线:3000kg/h, 昆明船舶设备集团有限公司;

梗丝填充值测定仪:GDS410, 郑州烟草研究院;

烟丝振动分选筛:YD-2, 郑州烟草研究院;

1.2 试验方法

1.2.1 试验设计

根据梗丝生产线布局及生产经验, 确定对圧梗厚度、切梗丝宽度、HT梗丝蒸汽压力3因素进行正交试验, 使用4因素3水平正交设计表进行试验 (表1) , 采用极差分析和方差分析对试验结果进行分析, 以确定最佳生产工艺参数。

1.2.2 处理与分析

1) 为消除原料和设备影响, 每次试验均用同一组烟梗配方, 圧梗前工序各参数和CTD气流膨胀含氧量, 工艺气流流量及后续处理保持相对固定;

2) 对压梗厚度、切梗丝宽度、烘前HT蒸汽压力、CTD工艺气温设3水平, 选用L9 (34) 正交设计表按表2进行试验, 共进行9次试验;

3) 取样:每次试验参数运行稳定后, 梗丝在加香出口处进行取样, 每个试验样品取样3次, 对试验指标进行测定, 取3次检测平均值作为最终结果;

4) 物理指标测定:按文献[4-5]方法, 由专人对取样后的梗丝填充值和整丝率、碎丝率进行测定;

5) 采用极差分析法和方差分析法对试验最终结果进行分析, 以确定梗丝干燥前各工序最佳工艺参数;

6) 依照随机化原则, 试验顺序以抽签方式确定, 尽量避免操作人员和仪器设备以及环境因素对试验结果的影响。

2 结果与分析

2.1 试验结果

根据选取的因素水平进行了4因素3水平的正交试验, 试验结果见表3

2.2 极差分析

2.2.1 因素对指标影响大小分析

极差分析结果见表4, 从极差分析表可以看出, 对于填充值指标, 各因子对指标影响大小是A>B>C>D;对于整丝率指标, 各因子对指标的影响是C>B>A>D;对于碎丝率指标, 各因子对指标的影响大小是C>B>A>D。

2.2.2 参数分析

对于填充值, HT蒸汽压力和圧梗厚度分别取0.8MPa和1.2mm为最优参数, 切梗宽度和工艺气体温度极差都不大, 属于次要因素;对于整丝率, 压梗厚度、切梗宽度、HT蒸汽压力以及工艺气体温度分别取1.2mm、0.10mm、0.8MPa、和220℃为最优参数;对碎丝率指标, 取, 压梗厚度、切梗宽度、HT蒸汽压力以及工艺气体温度分别取1.2mm、0.14mm、0.4MPa、和220℃为最优参数。

2.3 方差分析

由于4个因子中的工艺气体温度属于最不显著因子, 因此做为误差项对以上结果进行方差分析, 验证L9 (34) 正交试验条件下的极差分析结果, 见表5。

从表5可以看出, HT蒸汽压力和圧梗厚度对填充值的影响在0.05水平下显著, 其他因素不显著, 而切梗宽度、圧梗厚度和切梗宽度对整丝率的影响在0.05水平下显著, HT蒸汽压力对碎丝率不显著。各因素显著性大小顺序与极差分析法一致。

3 生产验证

根据参数优化结果以及综合考虑, 选取了A3B3C3工艺参数进行生产验证, CTD膨化塔工艺气温允许在220℃-260℃进行控制, 经过8批生产运行, 测试梗丝填充值、整丝率和碎丝率, 平均为5.49 cm3/g、87.9%和0.8%, 达到企业质量要求。

参考文献

[1]陈良元.卷烟生产工艺技术[M].郑州:河南科技出版社, 2003.

[2]刘文卿.实验设计[M].北京:清华大学出版社, 2005.

[3]YC/T31-1996.烟草及烟草制品式样的制备和水分测定.烘箱法[S].

[4]YC/T152-2001.卷烟烟丝填充值的测定[S].

[5]YC/T178-2003.烟丝整丝率、碎丝率测定方法[S].

膨胀参数 篇3

目前, 国内很多学者在膨胀土裂隙研究方面做了大量尝试, 并取得了许多有意义的成果, 如:卢再华等[3]通过CT试验描述了裂隙的演化规律, 定义裂隙损伤演化方程, 认为随着干湿循环次数的增加, 裂隙逐步发育, 最后形成网状裂隙;易顺明等[4]利用分形理论研究了膨胀土裂隙的分形特征, 提出了分形与膨胀土强度指标有很好的相关性。袁俊平、殷宗泽等[5,6]对膨胀土裂隙进行量化分析, 提出度量指标“灰度熵”, 认为裂隙图像的灰度熵可以较好地表征膨胀土裂隙的发育程度。唐朝生等[7,8]通过图像处理软件对黏性土表面干缩裂缝进行定量化处理, 详细分析了干缩开裂的机理, 认为裂隙网络的节点个数、块区个数和裂缝率是描述其形态结构和几何特征的基本指标。以上研究集中关注于裂隙特征的描述、裂隙参数与力学效应的关系和裂隙的度量指标等方面, 而忽视了裂隙参数本身之间存在的一种函数关系。为此, 本文根据所提取裂隙参数的相关数据信息, 尝试采用最小二乘算法和偏最小二乘算法对各裂隙网络参数进行拟合分析对比处理, 得出了以块区个数、裂隙率、分形维数、节点个数为自变量, 其他裂隙参数为因变量的回归方程;并希望以此有利于推进裂隙定量化描述的进展。

1 最小二乘算法

最小二乘法原理是很多学科领域中广泛应用的一种数据处理方法, 可以采用这一方法妥善解决参数的最可信赖估计、组合试验数据处理、实验方法拟定经验公式以及回归分析等一系列数据处理问题[9]。

首先设yi为由试验测量直接得到的数据, fi为yi所对应的估计数据, x为自变量:

试验测量数据yi的残余误差vi应为

若yi相互独立, 且服从正态分布, 并设其标准差为σi, 则各试验测量结果yi出现于相应真值附近dδi区域的概率为Pi:

由概率乘法定理可知, 各个测量数据同时出现在相应区域dδi的概率应为

待求量的最可信赖值的确定, 应使yi同时出现的概率P最大应该满足

式 (6) 中, I为实测数据的残余方差平方和, 要求a0, a1…am使得I值最小, 即要求I的极小值, 由极值的必要条件可知:

化为矩阵形式如下:

求解上式可得出a0, a1…am的数值, 从而获得基于最小二乘法原理的最佳匹配函数。

2 偏最小二乘算法

偏最小二乘回归[10] (简称PLS法) 是在1983年由S.Word等人首次提出的一种多元统计数据分析方法, 这种方法不仅能够较好地解决以往用普通多元线性回归难以解决的困难, 而且还能有效地处理回归方程中变量的多重共线性问题, 很好地完成类似于主成分分析和典型相关分析的研究, 它提供了一个更为合理的回归模型和较高的预测精度。

先对自变量集合X进行标准化, 处理后的矩阵记为E0=[E01, E02, …, E0p]n×p, 若Y为单因变量问题, 则因变量集合Y标准化处理后的矩阵记为F0=[F01, F02, …, F0p]n×p。

记m1是E0的第1个成分, m1=E0w1, w1为E0的第1个轴, w1是一个单位向量, 即w1=1;记u1是F0的第1个成分, u1=F0c1, c1为F0的第1个轴, 并c1=1。若要m1和u1能分别很好地代表X和Y中数据的变异信息, 由主成分分析原理可知, var (m1) 及var (u1) 应为最大。综合起来也就是要让m1及u1的协方差达到最大, 即:

采用拉格朗日算法进行优化, 求出协方差矩阵E0'F0F0'E0和F0'E0E0'F0。计算协方差矩阵的最大特征值所对应的特征向量w1和c1。据此可得到成分:

然后分别求E0和F0对m1、u1的回归方程:

根据所提取的a个成分m1, m2, …, ma, 对F0进行回归, 得到模型:

最后将m1, m2, …, ma还原成原自变量x1, x2, …, xp的回归方程。

3 拟合分析

利用南京大学自主开发的颗粒及裂隙图像识别与分析系统[11] (PCAS1.0) 分别对每次拍摄所得的裂隙图像进行二值化和去杂点处理, 并从中提取压实膨胀土0~6次干湿循环后的裂隙二维网络参数, 如表1, 各变量之间的相关系数如表2。

3.1 应用最小二乘算法求得的回归方程

3.2 应用偏最小二乘分析得到的回归方程

式中:xNa、xP、xD、xNn分别为裂隙的块区个数、裂隙率、分形维数、节点个数。

3.3 回归方程预测精度分析

利用上述回归方程, 取表1中一组数据进行预测, 结果如表3。

表3说明, 用上述两种方法得到的关系式对块区面积等参数进行预测, 预测值和实测值间误差都比较小, 最大误差分别为3.04%和1.96%, 但PLS法考虑了各变量的强相关性, 有效地解决了各变量的多重共线性, 相对来说预测结果更为可靠准确。

4 结语

(1) 针对膨胀土裂隙参数实测数据有限, 样本点少, 多变量且存在多重共线性等特点, 运用PLS法对此类问题分析十分有效, 拟合结果合理, 预测精度高。

(2) 利用偏最小二乘法为膨胀土裂隙参数分析及选取的具体运用提供了一个新的、有效的方法, 但因资料有限, 其在工程中的应用价值还有待进一步研究。

摘要：利用最小二乘和偏最小二乘回归方法, 对比分析了干湿循环作用下膨胀土表面各裂隙参数之间的关系, 并导出了相应的公式。结果表明;偏最小二乘回归方法比最小二乘法的拟合参数关系更接近实测值, 在自变量具有强相关性的情况下建立的计算模型, 更为有效地解决变量间多重共线性问题, 对岩土参数问题的分析具有指导意义。