物理指标论文

物理指标论文（共6篇）

物理指标论文 篇1

一、多媒体物理教学评估的意义

多媒体物理教学评估是多媒体物理教学过程不可缺少的环节，探索和开展多媒体物理教学评估对优化物理教学过程，提高物理教学质量与效率有十分重要的意义。

1. 导向作用。

教学评估是以社会需要和教学需要为准绳的。多媒体物理教学评估指标体系，就是当今多媒体物理教学的具体目标，是促使物理教师提高自身素质，适应社会发展和教学需要的重要措施，这对物理教师教学工作起着导向作用。

2. 甄别作用。

教学评估能对教学过程及教学对象的学习效果作出鉴别和认定。通过教学评估，能够了解学生的学习习惯和学习风格，选拔出不同特长的学生并指导他们按照适合自己发展的方向发展。通过教学评估，能对教师的多媒体教学设计及授课水平作出鉴别，为教师素质的发展提供依据。

3. 诊断作用。

通过对多媒体物理教学的评估，可以全面了解多媒体物理教学情况，找出哪些地方见长，需要加以巩固;哪些地方不足，有待进一步加以改进。通过诊断，发现问题的症结，从而找到解决问题的对策，修改多媒体教学，改进教师的教学策略和学生的学习策略。

4. 激励作用。

某一群体发展的动力来源于群体的内驱力和外部压力。通过多媒体教学评估，有利于多媒体教学手段的广泛使用;有利于课程的自我优化，提高课程活力;也有利于任课教师间进行教学设计和教学手段运用等的横向比较，鼓励先进，鞭策后进。

5. 交流作用。

评估过程是相互学习的过程，同行间评估实际上也是同行间的交流。通过评估，可使参与者取他人之长，补自己之短，产生积极的自我激励作用。

二、多媒体物理教学评估指标因素及评估体系的构建

分解教学目标是建立指标体系的基本途径。首先，将教学总目标分解为几个次级目标，然后，再将次级目标分解为若干指标，这样经过多重分解，直到满足可测性的要求为止。多媒体物理教学评估指标因素主要应包含以下几个方面：

1. 目标要求

(1）教学目标。

让学生掌握知识，发展能力，同时受到思想品德和科学方法论教育。

(2）多媒体目标。

多媒体是完成教学目标的背景，应充分利用信息载体，如数字、文字、声音、图象、图形和动画等，丰富信息通道，激发学生学习兴趣、学习的积极性和主动性;丰富学生表象，开发学生右脑;增加信息容量，减轻学生负担;创设各种问题情境，培养学生创新能力。

2. 教材处理

(1）沟通联系。

通过多媒体教材的设计，巧妙地沟通知识间的内在联系。

(2）紧扣主题。

围绕课题，突出重点和迁移性强的知识点，突破难点。

(3）实验设计。

演示实验与多媒体有机融合，适时、明显、有效，突出物理内核。多媒体不是用得越多越好，有的老师用多媒体取代平面媒体，整堂课都不使用黑板、粉笔，甚至用多媒体代替物理实验，这是不可取的。物理实验的真实性、直观性是多媒体所不可能取代的。

3. 课件设计

(1）遵循原则。

遵循科学性、教育性、艺术性相结合的原则，直观性原则，集成性原则和交互性原则。

(2）渗透目标。

将教学目标有机渗透到课件中。

4. 教法设计

(1）组织教学。

在教学各环节中，激发学生兴趣，调动多感官参与学习，有效控制教学节奏。

(2）引导有法。

师生活动和谐，视、听、说、做有机结合，讲、练、问、思巧妙安排。这里要注意的是，有的老师一味强调多媒体的作用，一节课下来学生好象在看“电影”，忙于欣赏多媒体所带来的感官刺激，教学效果反而不好。

(3）因材施教。

面向全体，加强个别指导。

5. 基本素养

(1）基本素质。

教学用语科学规范、准确生动，使用普通话，教态自然，融入教学情境，板书板画规范简洁。

(2）课堂驾驭。

师生间信息交流渠道畅通，有教学机智、巧妙处理偶发事件。

(3）操作技能。

实验演示规范，操作正确，动作娴熟。能自如操作计算机媒体。

6. 能力培养

(1）指导学法。

教学中渗透学法指导，学法指导与知识传授和能力培养有机融合。

(2）引导学生动眼、动手、动口、动脑。

培养学生观察能力、动手能力、口头表达能力和思维能力。

(3）启发学生创新意识，培养学生创新能力。

多媒体为物理创新教育提供了广阔的空间，多媒体教学是一种将文字、图形、图像、动画、声音等进行综合处理的艺术。要创设情境，丰富学生表象，激发创造思维。

7. 体现利用多媒体优化物理课堂教学的原则

与普通的教学手段相比较，多媒体技术在物理学科教学中的应用经常表现出下面的一些优势：

(1）时间的延长与缩短

声学中的声音的传播与反射是在瞬间发生的，而我们要让学生了解声音的传播过程，可采用动画慢放的方式，使短暂的过程缓慢再现，一目了然。光的传播也可做类似的处理，使学生有一种身临其境的感觉。

(2）空间的放大与缩小

在学习光的直线传播的性质时，为了说明日食、月食现象，要让学生去亲自观察太阳、月亮、地球的运行是可望而不可及的事，但是如果使用多媒体以动画的形式将日食、月食现象展示在荧屏上，学生放眼观之就会有一种居高临下的感觉，就能更清楚地了解三个星球的运行情况;在学习分子、原子的内部结构时，也可以用多媒体动画将分子、原子的内部结构模拟在荧屏上，学生就会有一种进入微观世界窥其奥秘的感觉。这些都能有效地帮助学生去感受物理过程、分析物理问题、理解物理概念，从而获得物理知识。

(3）抽象问题的形象化

有关力的问题、运动的合成与分解、波的空间传播、磁场的存在等这些现象对初中学生来说都是非常抽象的，如果以模拟动画的形式展现出来，就会使这些物理现象的存在、发生、发展和变化的过程更加具体形象，便于学生理解和掌握。例如：磁场的空间分布，可借助磁感线的概念画出一些特殊磁体的磁场分布的三维动画让学生观察，学生理解和掌握起来就具体了，也为以后的教学奠定了基础。

(4）实际问题的理想化

实际中的很多演示实验，如小球、小车在水平桌面上的运动，钢片的振动，单摆或滚摆的运动，滑轮组提起重物的过程等由于存在各种外在的和内在的因素的影响，使表观运动都趋于减弱。教师可在实验的基础上引导学生分析各种因素，抽象出具体理想模型，然后在多媒体动画中采取各种手段进行画面分析就便利多了，同时学生从中也学到了如何从实际中抽象出理想模型。再如在学习凸透镜成像问题时，实际实验中多采用定态观察，如果在荧屏上采用连续的动画的方式出现就更加直观，更加便于学生从中找出规律来。

(5）课堂容量扩大化

传统教学模式中，教师要把信息传达到学生，多数采用“粉笔加黑板”的简陋手段。因为技术的落后限制了信息传递的容量。而采用多媒体技术，可以大大地节省教师板书的时间，从而留给学生更多的时间用于师生之间的交流。同时，也更加有条件扩大课堂的容量。尤其是在复习课上合理地应用多媒体技术，会使课堂效果更加优化。在复习课上，利用屏幕来展示静态的例题、利用模拟实验动画来重现实验时的动态情景，这样既扩大了课堂的容量，同时也便于学生回忆在新课学习时实验的情景，提高学生的参与热情，不至于使复习课上得枯燥无味。

8. 教学效果

(1）气氛活跃。

学生兴趣盎然，学生主动性、积极性高昂，听课效率高;学生议论、答问、质疑热烈。

(2）效果显著。

课堂答问、练习正确率高，教师、评估者检测效果好。

评估指标因素确定后，还应确定每一指标的权重，即这一指标在指标体系中的重要程度。权重系数确定的总原则是：指标的重要程度与其赋值大小一致，重要的指标其权重系数大，次要的指标对应的权重系数小。权重系数确定的方法有：经验法、特尔斐法(以分发问题表的形式，征求、汇集统计个人的意见或判断，以便在一些问题上大家取得一致意见)、层次分析法等。利用上述方法可确定权重系数，进而得出具体评估量化表(略)，运用于日常多媒体物理课堂教学的评价。

物理指标论文 篇2

关键词：粘性土,物理力学指标,合理性

前言:不同类别的工程项目, 侧重的岩土体力学指标是不一样的;例如一般的工业与民用建筑项目侧重于承载力与变形指标;基坑工程, 边坡工程侧重岩土体抗剪强度指标。各种指标都是从不同的力学试验中得到的, 虽然这些力学试验之间是相互独立的, 但是这些物理力学指标却是相互联系的。在应用其中一部分指标时, 我们还要充分考虑其它指标的合理性。

1 粘性土常规物理试验指标的合理性

粘性土常规实测物理试验指标为天然含水量 (w) 、天然密度 (ρ) 、液限 (wl) 、塑限 (wq) , 经验指标为比重 (Gi) , 换算指标为饱和度 (Sr) 、天然孔隙比 (e) 、液性指数 (Il) 、塑性指数 (Ip) 等。换算指标的计算公式如下:

通常, 在用孔隙比与液性指数计算粘性土承载力并评价其物理性质, 不应忽略了其它指标的合理性。举例见表1。

上例土样编号1为一粉质粘土的土样的各项物理指标, 如果在试验过程中将密度做得过高, 从而使所得孔隙比过小。如果单单关注孔隙比和液性指数, 势必造成所得承载力过大。而此时, 如果我们关注一下饱和度, 就会发现它的值>100, 是不合理的, 即含水量达到30时, 土绝不可能有如此高的密度, 那么在含水量和密度这两项指标中, 必有一项是错误的。

再如, 如果试验中所得液限值、塑限值或是液限塑限值同时偏高, 便会分别改变土的塑性指数、比重 (与塑性指数有关的经验指标) 、孔隙比及液性指数, 分别见样3、4、5, 这时, 如果单单考虑孔隙比和液性指数, 便会致使所得承载力过高, 例如拿土样5与土样1比较, 前者液性指数是0.19 (硬塑) , 后者是0.76 (软塑) , 相差极大, 从而为工程的安全性埋下隐患。而根据工程经验, 正常情况下粉质粘土的液限应介于23-38之间, 塑限在13-23之间, 实验者如能根据前述经验注意到塑限、液限值的不合理性, 便可杜绝此类错误的发生。

表2为笔者在工作中总结出的粉土、粉质粘土、粘土液塑限取值范围, 供广大同行参考, 指正。

2 粘性土力学指标间的相互关系及其合理性

粘性土的常规力学指标主要为由固结试验确定的压缩系数 () 和压缩模量 (ES) 及由剪切试验确定的粘聚力 (c) 和内摩擦角 () 。

2.1 固结试验确定的压缩系数 (a) 、压缩模量 (Es) 计算公式如下:

注:土样1为例举的粘性土物理指标, 作为土样2、3、4、5的对比样品。

我们通常用压缩试验中100Kpa至200Kpa下的压缩系数判别土的压缩性大小, 但笔者认为, 还应配合压缩模量共同判别土的压缩性, 两者综合起来按偏于安全方向取值, 判别方法可参考表3数值。

2.2 粘性土剪切试验的成果是确定的粘聚力 (c) 和内摩擦角 (ψ) , 这两项指标对于解决岩土工程稳定性问题必不可少, 常用的试验方法有直接剪切试验、无侧限抗压强度试验及三轴压缩试验。

但这几种试验方法的试验结果本人认为并不是很理想, 主要原因有两点, 一是取样存在难度, 试验过程无法模拟土所在的天然地质环境;二是土力学计算假设软土的内摩擦角是0度、砂土的粘聚力是0Kpa, 而实际上软土是有内摩擦角的, 如日本生产的环剪试验仪作出的软土内摩擦角就在5度以上, 且现实中的砂土也是有粘聚力的。因此, 工程中应该用给定的地基土承载力对试验所得的粘聚力及内摩擦角进行修正。一[[[[

修正采用的公式为:

3 粘性土物理指标与力学指标间的联系

这里仅谈一下孔隙比与压缩模量、粘聚力、内摩擦角间的关系。

粘性土的孔隙比与压缩模量、粘聚力、内摩擦角间有一定的关系, 工程上也可通过对比各指标的数值, 判断其合理性。

由于各指标间的关系复杂, 也不能定量的计算, 但可定性的分析。笔者通过总结大量的工程实践经验, 总结出孔隙比与压缩模量、粘聚力、内摩擦角的对应关系。

具体参考表4。

以上是本人在大量工程实践中总结出的一点经验, 供广大同行参考指正。

参考文献

[1]GB50021-2001.岩土工程勘察规范[S].

[2]BG/T50123-1999.土工试验方法标准[S].

[3]DB23/902-2005.建筑地基基础设计规范[S].

物理指标论文 篇3

1 试验数据

实验数据主要来源于郑西客运专线方向的60多个隧道正线及部分斜井的勘测实验资料。按照《土工实验规范》要求取土、装运、实验。比重用比重瓶法, 容重用环刀法, 含水量用烘箱烘干法, 液限用锥式液限仪法, 塑限用搓条法, 压缩系数做压缩实验, 内摩擦角和粘聚力做三轴压缩实验, 室内实验共成功获得61组物理力学性质参数。

2 黄土的物理力学指标的变异性分析

土工试验测得的土性指标, 可按其在过程设计中的实际作用, 分为一般特性指标和主要计算指标。前者如土的天然密度、天然含水量、土粒比重、颗粒组成、液限、塑限、有机质、水溶盐等, 指作为土分类定名和阐明其物理化学特性的土性指标。后者如土的粘聚力、内摩擦角、变形模量、渗透系数等, 指在设计计算中直接用以确定土体的强度、变形和稳定性等力学性的土性指标。

一般特性指标的成果整理, 通常可采用多次测定值xi的算术平均值x珋, 并计算出其相应的标准差s和变异系数cv, 以反映实际测定值对算术平均值的变化程度, 从而判断其采用算术平均值的可靠性。算术平均值按下式计算:

其中, 为指标测定值的总和, n为指标测定总次数 (即后文中标识的样本容量) 。

标准差s为:

变异系数cv为:

按照表1来评价变异性。

2.1 黄土参数的统计特征

2.1.1 新黄土 (Q3黄土) 统计特征

注:仅一组为Q4黄土, 其余全部为Q3

2.1.2 黄土 (Q1黄土) 统计特征

2.1.3 黄土 (Q2黄土) 统计特征

黄土 (Q2黄土) 统计特征见表4。

2.1.4 黄土变异性评价统计

通过上述表中的数据, 将其变异性进行汇总得到表5。

2.2 黄土变异性分析

根据以上汇总资料并考虑到参数获取的实际过程, 经分析, 可以得到如下几点认识:

(1) 在进行统计的13个数据中, 密度 (ρ) 、液限 (ωL) 、塑限 (ωP) 的变异性最小;孔隙比 (e) 、塑性指数 (IP) 、内摩擦角 (φ) 变异性则小到中等;含水量 (ω) 变异性中等偏大;而液性指数 (IL) 、压缩系数 (a1-2) 、压缩模量 (Es) 、粘聚力 (C) 、湿陷系数 (δ) 4个参数变异性最大, 且大小程度依次分别为:粘聚力 (C) 、压缩模量 (Es) 、压缩系数 (a1-2) 、湿陷系数 (δ) 和液性指数 (IL) 。而饱和度的变异性则因黄土类型, 从新到老依次增大。

(2) 统计参数变异性的大小分别显示了岩土参数的确定性、随机性和模糊性, 以及可能的未知性。相对而言, 变异性较小的参数显示其相应性质的稳定性和确定性, 变异性大的参数则显示相应性质的敏感性和随机性、模糊性。比如, 液塑限是采用重塑土样获取的试验指标, 主要显示黄土中固体颗粒部分的含水性质, 取样、运输、制样及试验过程的扰动对其参数本身的影响大小几乎可以忽略, 故而较能准确地反映土体在含水量变化时起物理状态变化的特征, 而含水量对取样中物质扰动 (主要是水分的变化) 要求较液塑限更为严格, 故其变异性增大, 而液性指数是包括液限、塑限和含水量三个因素影响的综合指标, 其中任意一项参数的变异都显著地增加其整体的变异性, 故而液性指数的变异性在物理指标中最大, 且与含水量的关系最为密切。

(3) 黄土土工试验中要求采用原状土样的试验项目和参数主要有:密度 (ρ) 、压缩系数 (a1-2) 、压缩模量 (Es) 、粘聚力 (C) 、内摩擦角 (φ) 、湿陷系数 (δ) 等。其中除去取样、运输、制样等过程的扰动外, 假设从试验开始时各项试验所需土样的扰动程度相等, 则在试验过程中由于试验方法的不同, 对试样在试验过程中的扰动方式和程度也不同, 对于密度则试验过程几乎不会对其物质成分和物质结构产生任何影响, 换言之, 土样系统与环境几乎不发生任何物质和能量交换, 因而变异性小, 稳定性好, 准确度高。而对于力学参数试验, 在试验过程中, 不仅要有能量的作用, 而且在过程中还可能有物质成分的变化, 此外试验条件如温度和湿度、试验加载方式和速度、试验设备本身的精度等等, 都会显著地影响试验结果的分布和变异特征, 故而其变异性总体上远大于物理性质参数。并且由于湿陷系数试验过程中不仅要有荷载即能量的扰动, 更有物质及水分的扰动, 因此在力学参数中的变异性最大。

(4) 在试验指标基础上推出的指标有:孔隙比、饱和度、塑性指数和液性指数。其中孔隙比和塑性指数的变异性中等, 而饱和度变异性变化较大。塑性指数变异性小易于理解。液性指数前已述及。孔隙比与密度关系较密切, 就其变化原因而言, 主要是受荷载变化引起, 即能量扰动为主, 在因受力而发生变化时可能伴随着含水量的变化, 也进而会影响饱和度的变化, 换言之, 荷载变化是原因, 由此引起的物质变化是结果。而对于饱和度的变化, 则更多是由于含水量或孔隙比变化引起。在土体密度相同的情况下, 孔隙比唯一地确定了含水量的大小或含水量唯一地限定了孔隙比的大小。而饱和度除了受孔隙比变异的影响外, 还受含水量变异的影响, 由于含水量的变异性较大, 因此, 其变异性的变化趋势更为多变。

3 结论

从上述的分析可以看出, 郑西铁路客运专线黄土的物理性质参数相对于力学性质参数, 变异性更小, 表明其参数的稳定性部分, 因而选择变异性较小的物理性质参数作为确定其性质变化的定量指标。而物理指标中的含水量和液性指数则由于变异性程度较大, 且后者是反映土体软硬程度即受到力作用变形难易和程度大小的指标, 因此最终的指标选取以此二者之关系予以综合分析确定。

参考文献

[1]谢定义.黄土力学特性与应用研究的过去、现在与未来[J].地下空间, 1999, 19 (4) :273-284.

[2]刘祖典.黄土力学与工程[M].西安:陕西科学技术出版社, 1997.

[3]李晓萍.赵亚品.静止侧压力系数及其试验方法的探讨[J].铁道工程学报, 2007, 107 (8) :20-22.

[4]史宏彦, 谢定义, 汪闻韶.确定无粘性土静止土压力系数的一个理论公式[J].水利学报, 2001 (4) :85-88.

[5]唐世栋, 吕建春, 傅纵.扁铲侧胀试验求解初始水平应力和静止侧压力系数[J].岩土工程学报, 2006, 28 (12) :2144-2148.

[6]杨和平, 章高峰, 张锐, 等.宁明非饱和膨胀土静止侧压力系数[J].长沙理工大学学报 (自然科学版) , 2009, 6 (1) :1-5.

[7]张炜.黄土力学性质试验中的若干问题[J].工程勘察, 1995 (3) :6-12.

物理指标论文 篇4

关键词：大学物理,课堂教学,成分分析,评估指标,层次分析法

一、课堂教学问卷的设计及其效度与信度检验

1. 课堂教学问卷的设计

本文采用的大学物理课堂教学质量评估问卷是以PZB三人的Servqual标尺, 以及英国苏格兰高等教育委员会提出的教学质量评价指标体系为基础, 并参考我国高校的实情进行优化而成。课题组制定的大学物理课堂教学评估指标, 如表1所示。

课题组以本校教学管理部门以及与大学物理教学相关的专家和教师为调查对象, 通过向他们发放问卷共30份, 来调查5名教师大学物理课堂教学评估指标。本课题设置分值处于3. 5 ~ 4区间为优, 处于3 ~ 3. 5区间为良, 处于2 ~ 3区间为合格, 处于0 ~ 2区间为不合格。30名专家对10名教师的各项教学评估指标评分并取均值, 作为课堂教学评估指标得分, 如表2所示。

2. 问卷的效度与信度的检验

( 1) 效度检验

效度 ( validity) 是测量的有效性程度, 即测量工具确能测出其所要测量特质的程度, 或者简单地说是指一个测验的准确性、有用性。一般地, 共同性系数大于0. 5认为具有较高的效度。利用SPSS19. 0软件进行分析得各准则层的共同性系数分别为: B1{ 0. 696, 0. 697, 0. 701, 0. 743, 0. 829} ; B2{ 0. 723, 0. 812, 0. 648} ; B3{ 0. 656, 0. 607, 0. 660} ; B4{ 0. 821, 0. 724} 。从共同性系数均远大于0. 5, 可见评估指标具有较高效度。

( 2) 信度检验

信度 ( reliability) 指测验结果的一致性、稳定性及可靠性, 多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数cronbach'sα愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。经计算B1、B2、B3和B4的cronbach'sα的值分别为0. 952, 0. 909, 0. 710, 0. 988, 均大于0. 7, 问卷表现出较高的信度和内部一致性。

二、课堂教学评估指标的主成分及其载荷分析

1. 课堂教学评估指标的主成分分析

教师课堂教学评估指标体系的内容复杂, 众多的指标虽然对评估教学质量有很大作用, 但很难从中直接判断出教师授课水平的优劣, 课题组运用主成份分析方法, 使用SPSS19. 0软件, 从表2所列数据出发进行计算, 把原来多个指标化为少数几个相关性较小的综合指标, 找出主要成份, 进而可以对任课教师的课堂教学质量做出较为全面、客观的评价。

由计算可知, 各成分的累积贡献率分别为59. 57% , 81. 25% , 90. 35% , 95. 26% , 98. 17% ……由此可知前三个主成份已经概括了全部信息的90%以上, 分别作为第一主成份、第二主成份和第三主成份。

2. 课堂教学评估指标的主成分载荷分析

通过SPSS19. 0软件进行计算得主成分载荷矩阵如表3所示。

可见, 在第一主成份中, 除C04 ( 学校教学管理制度与执行) 外, 其他全部的变量都具有一定的正载荷。这说明Z1为“大学物理课堂教学评估指标”的综合指标, 从问卷中可以得知C03、C05、C06、C12、C13构成“大学物理课堂教学评估指标”最为重要的四项因素。第二主成份中C06、C07具有较高的正载荷, 说明Z2可作为“教学内容”指标。第三主成份中C02、C04具有较高的正载荷, 说明Z3可作为“教学态度”指标。

三、指标权重设定

1. 建立递阶层次结构

应用AHP ( Analytic Hierarchy Process的简称, 即层次分析法) 。AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成: 目标层 ( 最高层) ———指问题预定达到的目标; 准则层 ( 中间层) ———指影响目标实现的准则; 措施层 ( 最低层) ———指促使目标实现的措施。本课题层次结构如表1所示。

2. 构造判断矩阵并赋值

根据本文上述的主成份分析和主成分载荷分析, 对各项指标进行量化, 通过量化数据来描述: 其中两个元素哪个重要, 重要多少, 获得判断矩阵。判断矩阵中的元素具有如下性质: aij> 0; aji= 1 / aij; aii= 1。由于判断矩阵具有对称性, 填写时仅需填写上三角形或下三角形的元素即可。

3. 层次单排序与检验

( 1) 一致性检验

判断矩阵应遵循一致性准则, 通过计算一致性比例C. R. ( ConsistencyRatio) 进行判断。一般地, 当C. R. < 0. 1时, 认为判断矩阵的一致性是可以接受的。通过计算得判断矩阵A、B1、B2、B3、B4的C. R. 值分别为: 0.0218, 0. 0695, 0. 0370, 0. 0000, 0. 0000, 均小于0. 1, 因此这五个判断矩阵的一致性是可以接受的。

( 2) 计算权重

利用判断矩阵, 采用“和法”计算权重值进行层次单排序: B层的单排序权重值分别为0. 1123, 0. 3930, 0. 2808, 0. 2139; C层的单排序权重值分别为0. 1757, 0. 1676, 0. 3270, 0. 0027, 0. 3270; 0. 3746, 0. 3096, 0. 3158; 0.2734, 0. 3772, 0. 3495; 0. 5063, 0. 4937。

4. 层次总排序与检验

总排序是指每一个判断矩阵各因素针对目标层 ( 最上层) 的相对权重, 本文中即为大学物理课堂教学质量评价指标权重值。

( 1) 一致性检验

B层的C. R. = 0. 0218 < 0. 1, C层的层次总排序C. R. = 0, 说明B层和C层的层次总排序的整体一致性是完全可以接受的。

( 2) 计算权重

本研究的准则层 ( B层) 的单排序即为总排序, 措施层 ( C层) 的总排序为: 0. 0197, 0. 0188, 0. 0367, 0. 0003, 0. 0367, 0. 1472, 0. 1217, 0. 1241, 0.0768, 0. 1059, 0. 0981, 0. 1082, 0. 1056。

将指标赋予权重值, 即构成本课题的核心内容———大学物理课堂教学评估指标体系。利用该体系对大学物理课堂教学进行评估, 即可得到相应的量化分值。

四、结论

物理指标论文 篇5

1 饱和度的概念

Fredlund等按饱和度(Sr)的大小将土分成三类:①干土,亦即Sr=0,土中只有土粒和空气,没有水;②饱和土,亦即Sr=100%,水充满土的全部孔隙;③非饱和土,亦即0%<Sr<100%。非饱和土是由土粒(固相)、孔隙水(液相)、孔隙气(气相)和液—气分界面构成的四相体系。非饱和土的气—液相交界面的性质既不同于水,也不同于气体,是一个独立的第四相。根据非饱和土的孔隙水和孔隙气的形态可将非饱和土分为不同类型。Fredlund等(1994年)在《非饱和土力学》一书中,又根据非饱和土中的气相是连续的还是封闭的而进一步分类:具有连续气相的非饱和土,其饱和度通常小于80%左右;封闭气泡通常存在于饱和度大于90%的非饱和土中;当饱和度在80%～90%之间时,出现介乎连续气相与封闭气泡之间的过渡状态。赵维炳等按饱和度和干湿程度将非饱和土分为五类,各类土之间的饱和度界限分别为:①Sr<50%;②50%≤Sr<90%;③Sr=90%,w=wop(wop为最优含水量);④90%<Sr≤95%;⑤Sr>95%。包承钢将非饱和土分为四种类型:全连通、气相部分连通、气相内部连通和气相完全封闭。杨为民研究认为,考虑使用上的简单,按饱和度大小将非饱和土分为三类:Sr<80%为气连续型;Sr>90%为气封闭型;80%<Sr≤90%为过渡型。

世纪花园工程场地地基土的饱和度基本在70%～95%之间,平均值为80%,因此根据上述分类,这种土应介于连续气相与封闭气泡之间的过渡状态,可称之为高饱和度地基土。

2 地基土的物理力学性质

2.1 物理力学指标

场区第②层粉质黏土与第③层粉土作为建筑物的地基持力层在本地区很具代表性,为本文研究对象,其物理力学性质指标统计见表1。

2.2 物理力学指标的变异性分析

根据岩土工程手册对岩土参数变异性的评价,由表1可以看出各层地基土的岩土参数变异性与均匀性分析如下:1)重度、比重、干重度的变异系数均小于0.1,变异性很低,表现出良好的分布均匀性;2)含水量、孔隙比、饱和度、液限、塑限、塑性指数的变异系数多在0.1～0.2之间,变异性低,分布均匀性较好;3)内摩擦角的变异系数多在0.2～0.3之间,变异性中等,分布均匀性较差;4)液性指数、凝聚力、压缩系数与压缩模量的变异系数均大于0.3,且大部分超过0.4,变异性很高,分布不均匀。

3 地基土的物理力学指标相关性分析

由于土的复杂多变,勘察所得的各项指标变化较大,但这些指标之间仍存在着相关性,因为相同的沉积环境、沉积年代形成的土层应该具有类似的工程地质特性,土层物理力学性质指标之间相关方程的建立既可以论证已有理论的合理性,同时又能直接为生产服务。通过对地基土室内外测试资料的一元线性回归分析,分别计算了土层各物理力学指标的相关系数见表2,表3。由于土的室内实验指标有两种:1)直接指标,由实验直接测得,这些指标包括含水量、重度、比重、液限、塑限、内摩擦角、粘聚力、压缩系数等;2)间接指标,是由直接指标用公式计算得出的,包括干重度、孔隙比、饱和度、液性指数、塑性指数、压缩模量等。所以相应的直接指标与间接指标之间应存在较好的相关性,相关系数表中也充分体现出这一点,如重度—干重度、孔隙比,干重度—孔隙比等的相关系数均超过了0.9,压缩模量—压缩系数的相关系数也达到了-0.852,下面分别分析两层土各指标相互之间的相关性。

3.1 粉质黏土层

该层土的各物理力学指标的相关系数见表2,从表2可以看出:

1)含水量与天然重度相关性差,与以往饱和细粒土的含水量与重度相关性较好不同,含水量与饱和度相关性差,与孔隙比、液限、塑限成相对较好的正相关,与干重度成相对较好的负相关。含水量与力学指标(内摩擦角、粘聚力、压缩系数、压缩模量)的相关性也不好,相关系数为-0.338～0.359,可见含水量的变化对土的力学性能的直接影响不大,但也反映出一定的相关性,其与粘聚力、压缩系数成正相关,表明随着含水量的增加,粘聚力有所提高,压缩性也随之提高。

2)孔隙比与其他指标(无计算关系)的相关性一般,相关系数均小于0.6。孔隙比与塑性指数成正相关,相关系数为 0.418,说明该层粉质黏土中随着细粒土含量的增加,孔隙加大。孔隙比与压缩系数成相对较好的负相关。

3)液性指数与力学指标的相关性不好,相关系数为-0.125～0.263,表明该区黏性土的软硬程度对土的力学性能直接影响不大,不能用该指标直接评价土层强度的大小。

4)重度与干重度、孔隙比成很好的线性相关性,与饱和度也有较好的正相关性。与压缩系数表现出较好的负相关,相关系数为-0.719,表明随着重度的提高,土的压缩性有明显的降低。

5)粘聚力与内摩擦角成较好的负相关,相关系数为-0.773。强度指标C,φ与其他各指标之间的相关性总体较差,相关系数R的绝对值仅为0.066～0.51,反映出该区粉质黏土层强度指标受其物理性质影响不大。土的强度指标C,φ试验资料少,这也是两指标离散性大,与其他指标相关性差的原因之一。

6)土的比重与塑性指数存在很好的相关性,相关系数为0.963,表明细粒土含量的增加提高了土的比重。其相关方程为:

Gs=0.005 6IP+2.648 8。

7)液限与塑限也有很好的相关性,相关系数为0.908,其相关方程为:

WL=1.457WP+2.388 5。

3.2 粉土层

由该层土的各物理力学指标的相关系数见表3,从表3可以看出:

1)含水量与天然重度相关性仍较差,这一点与第②层粉质黏土情况相同,不同的是与重度成正相关;与饱和度具有较好的正相关(R=0.736),这一点与第②层粉质黏土情况不同;与液限、塑限的相关性较差。含水量与力学指标(内摩擦角、粘聚力、压缩系数、压缩模量)的相关性仍不好,相关系数为-0.229～0.268,这一点与第②层粉质黏土情况基本相同。

2)孔隙比与其他指标(无计算关系)的相关性一般,相关系数绝对值均小于0.5。

3)粘聚力与内摩擦角成负相关,但相关性一般,相关系数为-0.55。强度指标C,φ与其他各指标之间的相关性均较差,相关系数R的绝对值仅为0.097～0.394,反映了该粉土层强度指标的大小受土的物理性质影响不大。

4)土的比重与塑性指数存在较好的相关性,相关系数为0.807,这一点与第(2)层粉质黏土情况相同,但相关性较粉质黏土差,不过同样表明细粒土含量的增加提高了土的比重。其相关方程可表示为:

5)液限与塑限也有较好的相关性,相关系数为0.714,但相关性较粉质黏土差。

6)总体来看,该场地粉土的各项指标之间的相关性较粉质黏土差,分析其原因:a.由于土性的不同;b.粉土取样与试样保存的原状性相对于粉质黏土更不易控制,易于扰动。

4结语

1)本区高饱和度土为粉质黏土和粉土,饱和度多在70%～95%之间。

2)天然地基土各指标的分布范围总体较大,尤其是力学指标分布离散性大。

3)物理指标与力学指标的相关性不好。

4)粉质黏土与粉土的各指标内在的相关性表现出不同的特点。

参考文献

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[4]杨为民.高饱和度地基土强夯后承载力确定及沉降数值模拟计算[D].武汉:中国地质大学博士学位论文,2002.

物理指标论文 篇6

关键词：昆明南市区软土,内聚力,物理指标,统计分析

0 引言

土体的抗剪强度是地基基础设计的重要指标[1], 主要包括内聚力c值和内摩擦角 φ 值两项指标。当土体内的剪应力超过其抗剪强度时, 会对土体及其构成的斜坡或建筑物地基等造成破坏, 常常诱发地基沉降、滑坡或挡土墙倾倒破坏等[2]。 因此, 详细研究土体的抗剪性, 找出与土体抗剪强度相关的物理指标对于确定地基土的承载力和斜坡稳定性相当重要。

软土泛指天然孔隙比大于或等于1、天然含水量大于液限, 渗透性差, 通常渗透系数k≤i×10-6cm/s, 不排水抗剪强度小于30k Pa、压缩系数不大于0.5MPa的细粒土, 主要为饱和软粘土, 其压缩性高、易变形、灵敏度高、承载力小, 软土地基因其承载力低, 容易产生不均匀沉降, 抗剪强度较低, 较易产生滑坡等, 非常不利于建筑施工, 使得在软土地区进行人类工程活动时, 往往要对其进行特殊处理[1,2,3,4]。昆明盆地浅层软土分布较不稳定, 主要分布在昆明南市区至滇池北部, 是典型的内陆断陷盆地型软土, 主要是晚更新世以来, 由于滇池湖面缩小, 以湖相沉积、沼泽相沉积、河滩沉积等形成的松软土体, 因其有机质含量高, 含水量极高, 天然孔隙比大, 压缩性高等特点而有别于上海、东南沿海等地区的软土, 与我国目前采用的以沿海地区为主要依据建立起来的软土评价国家标准差别很大[5,6,7,8,9,10]。 本次研究在搜集昆明市规划区已有岩土工程勘察原位测试及室内土工试验成果等资料的基础上, 采用统计、回归等分析方法, 探求内聚力与各物理指标之间的相关关系, 以期对地基基础设计提供一定的参考依据。

1 昆明盆地南市区软土

1.1 数据选取

为了对比分析研究软土地基的抗剪强度与各物理指标之间的关系, 本文主要选取昆明盆地南市区27 个建筑场地的实验数据, 对软土的直剪试验数据选取液性指数IL、饱和度Sr、孔隙比e、含水率 ω、液限 ωL等物理参数和内聚力c值, 采用正态分布、X2 检验方法进行统计分析。

1.2 内聚力数值分布特征

内聚力c值频数的统计分析 ( 如图1) , 可以看出直剪试验c值的分布无明显对称规律。 南市区软土内聚力c值有一定变化幅度, 约有85.2%的数值分布在3~17 区间, 图2 显示出假设理论分布的理论频数与统计数据区间内实际频数存在着较为显著的差异情况, 但从形态发育, 正态分布适宜作为南市区浅层软土内聚力c值的概率形式分布。

2 内聚力c值与主要物理性质指标之间的关系

土体的物理指标反映了土体的工程性质特征, 决定着地基承载力的大小、天然或人工斜坡坡体稳定性等, 对地基基础设计以及斜坡稳定性防护设计和施工密切相关。土体的抗剪强度对于地基承载力和坡体稳定性也有着至关重要的作用, 探究土体抗剪强度与土体的物理指标之间的相关关系, 对于研究地基承载力等问题有一定的实际意义与工程价值。 本文主要研究内聚力c值与各物理指标之间的相关关系。

为了对比分析内聚力c值与各物理性质指标之间的相关关系, 分别将内聚力c值与含水率 ω、孔隙比e、液限ωL、液性指数IL、饱和度Sr等物理指标之间做单因素回归分析, 得到图3-图7 所示回归曲线和回归方程。

从散点图看出, 各图中的点均较为离散, 内聚力c值与含水量 ω、孔隙比e、液性指数IL、饱和度Sr、液限 ωL之间的相关性均不显著, 没有明显的相关关系。 由此可见, 内聚力c值的决定因素不是单一的, 而是由多因素共同影响。

为了进一步研究内聚力c值与各主要物理性质指标之间的多元相关关系, 选取内聚力c值为因变量, 选取含水量 ω、孔隙比e、液限 ωL、液性指数IL、饱和度Sr等指标为基本变量, 通过SPSS软件对进行多元线性回归统计分析, 回归结果统计如表1。

由表1 得出:

多元相关分析结果显示, 内聚力与物理指标间的多元线性关系因回归系数过低, 也不显著, 以上结果预示着内聚力的大小可能因土体中有机质含量的不同而与不同的物理指标有关。

3 结论与建议

昆明盆地南市区浅层软土内聚力c值有较为分散, 一定变化幅度, 约有85.2%的数值分布在3~17 区间;c值与含水量 ω、饱和度Sr、孔隙比e、液性指数IL、液限 ωL各单因素之间的相关性均不显著;内聚力c值与多元物理指标间虽建立了相关的线性方程, 但因的回归系数过低, 相关方程也不宜被采用。

以上研究结果预示着软土内聚力与有机质含量密切相关的可能性。 有机质含量虽不是土体的物理指标, 但是其含量的高低对物理指标, 及土体的结构性质等有一定的影响。 在以后的研究和工程建设中, 需将有机质含量对软土抗剪强度的影响加以考虑。 对有机质含量高, 抗剪强度低的土体应做相关的处理, 提高其承载力的大小, 避免地基发生沉降破坏等工程地质问题。

参考文献

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