导读:本文包含了融沉系数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:系数,冻土,冻害,含水量,神经网络,密度,路基。
融沉系数论文文献综述
赵永虎,米维军,武小鹏,苗学云[1]（2016）在《基于灰色关联度分析粉质黏土融沉系数影响因素敏感性分析》一文中研究指出敏感性分析是土体融沉系数研究的一个重要方面。基于灰色关联分析理论,以兰州地区的粉质黏土为实例,采用灰色关联度分析含水率、密度、冷端温度、外荷载4个因素对冻结粉质黏土融沉系数敏感性的影响。研究结果表明:1对兰州地区粉质黏土融沉系数影响大小的因子依次为荷载、含水率、密度、冷端温度,即土体融沉特性受外部荷载和土体自身特性的影响最大,这为进一步深化对融沉特性的认识提供了重要参考;2灰色关联度分析法可较精确直观地表示各因素影响土体融沉系数的敏感程度,能够把分析结果定量化,并能清楚地显示出主要因素和次要因素,是一种既简单又实用的分析方法。(本文来源于《施工技术》期刊2016年S1期）
陶祥令,马金荣,黄凌[2]（2015）在《人工冻土融沉试验及融沉系数预测研究》一文中研究指出为了研究人工凿井冻结法施工中冻结壁解冻融沉效应的产生而导致井筒壁后附加力的变化,以徐州黏土冻融为研究对象,通过人工冻结土融沉特性试验,分别开展了人工冻土不同含水率、不同单向冻结温度梯度、不同外荷载的冻融特性分析。结果表明:试验系统补水情形下,相同干密度的黏土单向冻结温度梯度为1.4℃/cm时融沉量值为0.98 mm,大于2.0℃/cm融沉量值0.61 mm,增大幅值约60.6%;相同单向冻结温度梯度下,随着外载荷的增大融沉量随之增大,两者增长趋势一致,但幅度不一致。基于对冻土融沉特性受多因素综合影响的认识,采用改进的人工神经网络方法,建立了多样本、多因素影响下的融沉系数关系数据库,误差分析表明,改进的预测算法具有较好的精度。(本文来源于《采矿与安全工程学报》期刊2015年06期）
姚晓亮,齐吉琳[3]（2011）在《融沉系数的人工神经网络预测方法》一文中研究指出分析了前人关于融沉系数经验方法的研究结果,结果显示,与融沉系数关系最为密切的物性参数为液塑限、粉黏粒含量、干密度和含水量(含冰量).为了能够综合描述诸因素与融沉系数的经验关系,以兰州黄土和青藏黏土为试验对象,得到了两种具有不同物性参数的土在不同含水量和干密度条件下的融沉系数.采用BP神经网络算法对试验数据进行学习训练,得到了各因素与融沉系数间的经验关系数据库.为了提高训练样本的代表性,引用前人研究中的部分数据作为补充.对预留数据的预测结果表明,综合考虑多因素影响的BP神经网络经验方法具有较好的预测精度,而使用单一因素(含水量或干密度)预测融沉系数的经验方法其精度相对较差.(本文来源于《冰川冻土》期刊2011年04期）
姜龙,冷毅飞,张喜发,吕玉兰[4]（2011）在《冻土融沉系数的经验确定方法》一文中研究指出冻土融沉系数是计算冻土融化后沉降量的重要参数,也是多年冻土融沉性分类的一个指标。本文根据345个冻土原状样品融沉压缩试验数据资料,对细砾土、砂土、粉土、粘性土、泥炭化粘性土和泥炭质土这六类土,分别得出了估计其融沉系数a0的回归分析方程。同时还简单论述了采用超塑含水量(w-wp)因子估计山区粘性土融沉性的效果及原因,分析了各类土的融沉敏感性。最后将本文提出的经验回归方程与现有规范推荐方法进行了比较,并指出后者的一些不足。(本文来源于《工程勘察》期刊2011年05期）
王效宾,杨平[5]（2008）在《基于BP人工神经网络的冻土融沉系数预测方法研究》一文中研究指出为促进人工冻结技术在地下工程地基处理中的推广应用,在综合分析人工冻土融沉系数影响因素的基础上,采用BP人工神经网络方法建立人工冻土融沉系数的预测模型。用南京地区典型土质淤泥质黏土、粉质黏土和粉砂的试验数据作为网络模型的学习训练样本和测试样本,对网络模型的预测结果与实测进行对比。结果表明,用人工神经网络方法预测人工冻土融沉系数,结果准确可靠,更接近于实际,是一种很好的预测人工冻土融沉系数的方法。(本文来源于《森林工程》期刊2008年05期）
许强,刘卓[6]（2005）在《冻土融沉系数的预报模式》一文中研究指出冻土融化时,由于冻土层冰融化和水的自由消散,使土体在自重作用下产生下沉。在工程上,常用融沉系数来描述冻土的融沉性。给出融沉系数在两个不同状态下的预报模式:在饱和及过饱和状态下,只给出理论公式;在非饱和状态下,则同时给出理论公式和经验公式。将各式的计算结果与实测值进行对比,可以看出,其计算值均能较好地反映实际。(本文来源于《结构工程师》期刊2005年06期）
何平,程国栋,杨成松,赵淑萍,朱元林[7]（2003）在《冻土融沉系数的评价方法》一文中研究指出融沉系数是估算冻土融化后沉降量的重要参数指标.融沉系数与冻土中的含冰量和干容重有关,含冰量大则冻土融化后的沉降量大,因此融沉系数大.在饱和状态,干容重较大的冻土,融沉系数较小.基于冻土融沉试验结果分析,建议引入界限孔隙率以此界定过大的冰含量完全用于沉降.将融沉分为3个状态来分析:非饱和、饱和以及过饱和(超过界限孔隙率状态).给出的3个状态下的融沉系数计算方法与实验测试结果对比,具有较好的预报结果,从而使得融沉系数更容易评价.(本文来源于《冰川冻土》期刊2003年06期）
张喜发,陈继,张冬青[8]（2002）在《融沉系数在季冻区高速公路路基冻害研究中的应用》一文中研究指出在季节冻土地区 ,防治路基冻害问题 ,强调较多的往往是室内冻胀指标 ,而对融沉指标考虑的较少 .根据 2 0 0 0— 2 0 0 2年对吉林省几条高速公路所做的路基冻害钻探调查和现场观测获得的资料 ,对融沉系数与含水量和干容重的关系进行了统计分析 ,举例说明了春季冻害调查和融沉系数资料在估计现场融沉和冻胀大小、分析路基冻害原因、评价筑路材料的抗冻性能等方面的应用 .(本文来源于《冰川冻土》期刊2002年05期）
张喜发,陈继,张冬青[9]（2002）在《融沉系数在季冻区高速公路路基冻害研究中的应用》一文中研究指出在季节冻土地区,防治路基冻害问题,强调较多的往往是室内冻胀指标,而对融沉指标考虑的较少.根据2000-2002年对吉林省几条高速公路所做的路基冻害钻探调查和现场观测获得的资料,对融沉系数与含水量和干容重的关系进行了统计分析,举例说明了春季冻害调查和融沉系数资料在估计现场融沉和冻胀大小、分析路基冻害原因、评价筑路材料的抗冻性能等方面的应用.(本文来源于《“第六届全国冰川冻土学大会暨冻土工程国际学术研讨会”专辑》期刊2002-09-19）
融沉系数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了研究人工凿井冻结法施工中冻结壁解冻融沉效应的产生而导致井筒壁后附加力的变化,以徐州黏土冻融为研究对象,通过人工冻结土融沉特性试验,分别开展了人工冻土不同含水率、不同单向冻结温度梯度、不同外荷载的冻融特性分析。结果表明:试验系统补水情形下,相同干密度的黏土单向冻结温度梯度为1.4℃/cm时融沉量值为0.98 mm,大于2.0℃/cm融沉量值0.61 mm,增大幅值约60.6%;相同单向冻结温度梯度下,随着外载荷的增大融沉量随之增大,两者增长趋势一致,但幅度不一致。基于对冻土融沉特性受多因素综合影响的认识,采用改进的人工神经网络方法,建立了多样本、多因素影响下的融沉系数关系数据库,误差分析表明,改进的预测算法具有较好的精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
融沉系数论文参考文献
[1].赵永虎,米维军,武小鹏,苗学云.基于灰色关联度分析粉质黏土融沉系数影响因素敏感性分析[J].施工技术.2016
[2].陶祥令,马金荣,黄凌.人工冻土融沉试验及融沉系数预测研究[J].采矿与安全工程学报.2015
[3].姚晓亮,齐吉琳.融沉系数的人工神经网络预测方法[J].冰川冻土.2011
[4].姜龙,冷毅飞,张喜发,吕玉兰.冻土融沉系数的经验确定方法[J].工程勘察.2011
[5].王效宾,杨平.基于BP人工神经网络的冻土融沉系数预测方法研究[J].森林工程.2008
[6].许强,刘卓.冻土融沉系数的预报模式[J].结构工程师.2005
[7].何平,程国栋,杨成松,赵淑萍,朱元林.冻土融沉系数的评价方法[J].冰川冻土.2003
[8].张喜发,陈继,张冬青.融沉系数在季冻区高速公路路基冻害研究中的应用[J].冰川冻土.2002
[9].张喜发,陈继,张冬青.融沉系数在季冻区高速公路路基冻害研究中的应用[C].“第六届全国冰川冻土学大会暨冻土工程国际学术研讨会”专辑.2002
论文知识图
