深基坑土钉墙内部稳定性计算新方法——最危险滑裂面复合遗传进化 …

高层建筑深基坑土钉墙内部稳定性分析的关键是如何确定最危险滑裂面的位置并计算与相对应的安全系数，这可归结为一类非线性优化问题。为克服传统优化分析方法容易陷于局部最优解的缺点，作者利用从模拟自然进化过程的遗传进化算法和求解约束优化问题的复杂形法而发展起来的复合遗传算法来搜索最危险滑动面，提出了一种深基坑土钉墙内部稳定性分析的复合遗传进化调优算法，它是一种全局优化分析方法，且比一般的遗传算法寻优效率要高     

雄麝麝香分泌盛期的生理和生物学特性

麝香是雄麝麝香腺囊的分泌物和麝香分泌盛期发生睾丸,阴囊肿胀,麝香腺囊增大和“拒食”反应等现象,以往有简单记述。而泌香盛期发生这一系列现象的生理因素和对麝香的分泌作用及生物学意义,尚乏报     

基于圆孔扩张理论顶部加箍碎石桩承载力计算

在碎石桩顶部设置土工合成材料或预制混凝土套筒,可有效改善其承载特性.为研究加箍段对碎石桩承载力的影响,采用Mohr-Coulomb屈服准则,将考虑土体自重效应影响的圆孔扩张理论引入到加箍碎石桩复合地基的承载力计算中,分析了塑性区半径随深度发生变化的规律,得到了复合地基承载力计算公式.在此基础上,进一步研究了扩张重叠作用产生的影响,建立了群桩计算模型,推导出群桩作用下加箍碎石桩的承载力计算公式.工程实例验证表明,采用本文公式的计算结果与现场载荷实验实测结果吻合良好,说明本文公式具有一定的实用价值.     

猪SIRT1基因的克隆、表达及多克隆抗体制备

根据GenBank中猪SIRT1mRNA序列设计引物,使用杜大长商品猪大脑RNA经RT-PCR扩增得到猪SIRT1基因全长表达序列,通过Ω-PCR将SIRT1蛋白末端抗原表位序列插入载体pET-28a(+),在大肠杆菌中表达并纯化得到45ku大小的蛋白,以其免疫新西兰大白兔并制备出抗体滴度达212的多克隆抗体。结果表明,成功制备出可以特异性识别猪SIRT1蛋白的抗体。     

基于BP神经网络的草根加筋土本构模型

用室内三轴试验方法得到了草根加筋土的应力-应变关系,并基于试验结果建立了素土和混和草根加筋土的BP神经网络本构模型.模型计算结果与试验结果对比分析表明,该神经网络本构模型具有很高的拟和精度和良好的泛化能力,能充分体现岩土材料的非线性关系.利用莫尔-库仑准则拟合得到的加筋土的强度指标分析了草根加筋土的护坡机理.研究结果对于合理建立草根土的本构关系和深入认识植被护坡机理具有指导意义.     

确定碎石桩复合地基桩土应力比的一种新方法

探讨软基处理碎石桩径向变形机理 ,提出碎石桩体变形模式的纵横向异性 ,并根据桩土变形协调引入魏西克圆孔扩张理论和 p- y曲线法得出桩土应力比计算式 .     

基于统一强度理论考虑拉压模量不同散体材料桩承载力计算

考虑岩土类材料拉压模量不同和应变线性软化特性,运用空间轴对称的统一强度理论分析了柱形孔扩张问题,推导出了圆孔扩张问题的应力场、位移场及最终扩张压力的统一解表达式,并在此基础上推导出了散体材料桩极限承载力计算公式.将该公式应用于某高速公路碎石桩复合地基中碎石桩极限承载力的计算,计算值与试验值吻合良好.最后,分析了不同拉压模量比、软化特性参数及其他计算参数对计算结果的影响.分析结果表明,采用传统弹性理论,不考虑拉压模量不同及应变软化的方法来计算会带来较大的误差.     

自适应神经一模糊推理系统在水库边坡稳定性评价中的应用

针对水库边坡稳定性影响因子之间复杂的非线性关系,利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）能够同时处理确定性和不确定性信息以及动态非线性分析的能力,提出了基于ANFIS的水库边坡稳定性评价方法。将渗透系数、水位降速、孔隙压力比、坡角、坡高、凝聚力、内摩擦角、重度8个参数作为输入,以水库边坡稳定性系数作为输出,基于21个工程实例,建立了基于ANFIS的水库边坡稳定性评价模型。该模型对训练样本拟合的相关系数为0.999 96,对检测样本的预测相关系数为0.977 48,优于BP神经网络模型。对江西省某水库边坡稳定性进行了预测,结果发现所建立的ANFIS模型对考虑多影响因子耦合作用的水库边坡稳定性有较好的预报功能。     

深基坑土钉墙外部稳定可靠度优化分析方法

讨论了土钉墙外部稳定性的分析计算方法。将优化方法和可靠性理论有机结合，提出了分析土钉墙抗滑，抗倾和深层土体抗滑移可靠度优化分析方法，建立了优化分析数学模型，结合实例，探讨了土钉墙外部稳定三种失效模式下的可靠度指标β与土体物理力学参数及土钉墙受力精况之间的关系。     

边坡稳定性分析水平条分法及其进化计算

研究了层状边坡稳定性分析计算方法，提出了适合此类边坡稳定性分析的水平条分法．通过改进进化过程中的选择和复制机制以及交叉和变异操作，提高了进化算法的搜索效率和全局收敛性能，并据此提出了层状边坡稳定性分析和临界滑动面搜索改进进化算法．实例验证及对比分析表明本文方法与常用方法如Bishop法和Chen-Morgenstern法的计算结果的误差在5％以内，适合于非均质边坡稳定性分析且能快速搜索到全局最优解．