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MathematicalModelofWeightinEvaluationSystemSunLu(孙璐)DengXuejun(邓学钧)(TransportationColege,SoutheastUniversity,Nanjing210018)A... 相似文献
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采用主成分分析方法, 就粘性土多指标反映其性质的规律进行了研究. 研究表明, 采用液性指数作为单一指标的传统粘性土物理状态划分方法, 在反映亚粘土和亚砂土性质时不尽合理. 而采用液性指数IL结合孔隙比e反映粉质粘土的特性更加合理. 同样,孔隙比e比液性指数IL能更好地描述亚粘土的天然特性. 采用人工神经网络结合主成分分析, 得出应用孔隙比e和液性指数IL两个指标来预测桩侧摩阻力更为精确. 同时发现在一定临界影响深度范围内(20~30 m), 桩侧摩阻力随深度的增加而增加, 且粘性土的稠度愈硬, 临界深度愈浅. 相似文献
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