滑带土粗颗粒特征对其抗剪强度影响试验研究

来源 :中国地质大学(武汉) | 被引量 : 0次 | 上传用户:slientlamb
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滑带土强度参数研究是滑坡研究的最基础的研究课题之一。对于如何评价滑带土强度,前人做了很多富有成效的工作。本文选取巴东黄土坡滑坡作为研究对象研究滑带土中粗颗粒特性对其抗剪强度参数影响。   含碎石滑带土是一种典型的土石混合体。本文基于前人的研究成果,通过物理力学试验和数值试验,讨论了含石量、含水率、粒径、粒度分维特性和固结压力等5个方面对滑带土这一特殊土石混合体强度的影响,并最终基于这些试验研究成果建立了BP神经网络的滑带土强度参数预测模型。   考虑到现有试验仪器的局限性,本文按照土工试验规程(SL237-1999)改装了便携式岩石直剪仪,并进行了校准,使之能进行土石混合体的直剪试验。直剪仪为应变式,尺寸为130×130×90mm,允许最大粒径为13mm,实际使用最大粒径为10mm。   根据物理试验,本文是在结合CT扫描技术建立了PFC离散元模型,进行了粒度分形特征,固结压力对滑带土强度影响进行了试验研究。数值试验的关键难点在于如何将CT扫描图中粗颗粒的形态在PFC模型中表现。本文借鉴前人的研究成果,结合MATLAB软件和PFC中fish语言开发了转化系统。基本思路是:①将灰度的CT扫描图扫描二值化;②在PFC2D中建立与二值化图像对应的模型,即一个像素生成一个球体颗粒;③然后将图像中碎石坐标信息转化为PFC能接受的球体编号,接着把碎石定义为clump;④删除非碎石颗粒,并填充细粒。离散元模型模拟应变式剪切仪,剪切速率通过设置墙体速度实现;轴向加压系统是一个利用fish语言开发出来的伺服控制系统。   通过试验研究得到了以下滑带土性质的几点结论:   (1)、根据筛分实验绘制的黄土坡滑带土粒度分形曲线表面,2mm以下为一个无标度区间,2mm~50mm为另一个标度区间,因此2mm是粗、细颗粒的阀值。滑带土中碎石的小颗粒的球形度和磨圆度都大于大颗粒,这说明小颗粒表面较大颗粒更光滑,更接近圆形,也反映部分小颗粒的是剪切带形成过程中,由较大颗粒摩擦破碎而来。   (2)、对5组试验的对比分析发现,含粗粒滑带土粘聚力远大于纯土(粉质粘土或粘性土),且粘聚力与含石量之间并没有明显的规律;而含粗粒滑带土的内摩擦角在含石量小于20~30%时,变化不明显,当含石量处于30~70%时,内摩擦角随含石量增加丽增大,当含石量大于70%时,内摩擦角基本不变。这是因为含石量小于20%时,粗颗粒散乱的分布在细粒土中,并未形成骨架作用,滑带土强度由细粒提供;随着含石量增加,粗颗粒逐渐形成骨架作用,并起到类似挡土墙的作用,使滑带土抗剪强度增加。   (3)、讨论含水率对滑带土强度的影响时发现,水对滑带土抗剪强度参数有明显的弱化作用。水对内摩擦角的弱化作用呈现“三段式”的特征——即含水率从9%~12.8%时,内摩擦角下降较慢;含水率由12.8%到16.8%时,内摩擦角急速减小;当含水率大于16.8%后,内摩擦角下降又减慢。这是因为随含水率增加,细粒土与碎石、细粒土与细粒土、碎石与碎石之间的引力和摩擦系数均减小;另一方面是由于含水量的增加,某些硬结的粗粒发生软化,棱角破碎,强度降低,同时部分粗颗粒变成了软泥,间接的减少了粗粒的含量,也会引起内摩擦角的降低参数的影响。含水率对粘聚力的影响却十分复杂。一般来说,对于各种含石量的滑带土,含水率小于16.8%时,含水率越大,粘聚力也越大。当含水率大于16.8%后,粘聚力随含水率增加反而减小。   (4)、通过物理试验和PFC辅助分析,发现碎石粒径对滑带土峰值强度影响为碎石粒径越大,粘聚力减小,内摩擦角增大。主要原因是碎石粒径越大,空隙比也越大,导致粘聚力减小,而随着碎石粒径增加,细粒与粗颗粒相互摩擦路程增加,消耗的剪切能量越多,外摩擦角也相应大。但相对于碎石含量影响,粗颗粒粒径对滑带土强度影响相对较小。通过pfc模拟,发现粗颗粒粒径对残余强度的影响较大,表现为粒径越大,残余强度越小。   (5)、粒度分形特征可以定量的描述滑带土级配特征,而级配的好坏决定着试样的密实度。利用PFC离散元软件分析了粒度分形特征与抗剪强度参数的关系。大量数值试验证明,粗颗粒具有一重分布的土体具有最优级配,其密实度最大,抗剪强度也最大。   (6、)滑带不同部位具有不同的埋深,受上覆压力的影响,从而导致滑带土具有不同的密实度。上覆压力越大,滑带土密实度越高,强度也越大。但不同含石量,上覆压力的影响是不同的——含石量越高,这种影响越小。   最后依据试验研究,在前人研究的基础上,构建了一个滑带土力学参数预测系统。该模型系统的学习样本是基于第五章的物理试验和数值模拟试验,共37组,经过归一化处理后作为输入单元。BP神经网络模型有多个训练函数,通过反复试算,选取traingdx函数作为训练函数。利用1~5号样本对神经预测模型作了检验,绝对误差在5%以下,大部分在1.5%以下,这证明利用BP神经网络预测岩土体参数是可行。
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