高含石率胶结型土石混合体力学性能试验研究（英文）

论文摘要

本文基于单轴压缩以及共振频率试验,对多组不同特征的高含石率胶结型土石混合体试件进行测试,以探究其物理力学特性。试验结果显示,试件的动弹性模量与其单轴抗压强度、弹性模量以及含石率均存在显著的相关性。此外,试件的密度以及基质强度也与其宏观力学性能密切相关。因此,选取以上三项典型指标,对高含石率胶结型土石混合体的力学性能进行预测。除传统的回归分析手段以外,本文通过遗传算法对广义回归神经网络算法进行优化,并建立了相应的预测模型。预测结果表明,尽管多元回归分析相对于一元回归分析而言预测性能有所提高,但基于优化回归神经网络的预测结果更为理想。分别采用试验数据以及文献中的数据,证实了所建立的预测模型具有良好的适应性和理想的预测性能。

论文目录

• 1 Introduction
• 2 Materials and testing method
• 3 Laboratory test results
•   3.1 Analysis of resonance test results
•   3.2 Analysis of density test results
•   3.3 Effects of matrix strength on mechanical properties of bimrocks
• 4 Multivariable prediction models
•   4.1 Multi-regression model
•   4.2 Prediction model based on GRNN algorithm
• 5 Discussion and validation
• 6 Conclusions

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 林越翔,彭立敏,雷明锋,杨伟超,刘建文

关键词: 胶结型土石混合体,高含石率,共振频率测试,广义回归神经网络

来源: Journal of Central South University 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 地质学,建筑科学与工程

单位: School of Civil Engineering Central South University,Key Laboratory of Engineering Structure of Heavy Haul Railway (Central South University)

基金: Projects(51978669,U1734208)supported by the National Natural Science Foundation of China,Project(2018JJ3657)supported by Natural Science Foundation of Hunan Province,China

分类号: TU43

页码: 3397-3409

总页数: 13

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