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人工神经网络在地基土液化判别中的应用 摘要 地基土液化是地震工程中的重要问题，其发生、发展过程是一个复杂的过程。 地基土液化的影响因素很多，随机性大，且各因素之间呈高度的非线性。传统的 判别方法多是在宏观震害现象和室内试验基础上总结、分析、统计得到的，有一 定的实用性，但也存在着一些局限性，结论可靠度尚需提高。本文在评析传统方 法的基础上，提出建立一种人为影响因素小、能容定量与定性指标于一体的液化 判别及评价模型是非常必要的。 本文阐述了人工神经网络的基本原理及实现技术，并在此基础上利用 m a t l a b 6 5 编写了人工神经网络程序： 1 ) 编写了b p 人工神经网络程序，采用附加动量法，学习速率、动量参数在 误差修正过程中自适应调节，提高了训练速度。 2 ) 与工具箱的r b f 网络相比较，说明网络的学习算法是改善网络性能的关 键。 本文依据室内动三轴试验结果，综合考虑多方面因素，建立了液化判别的人 工神经网络模型，并与传统方法相比较，得出以下结论： 1 ) 在数据合理的情况下，神经网络方法可以快速的达到比传统方法更高的 预测精度。说明建立的液化判别的网络模型是科学的、有效的。 2 ) 网络模型可以揭示结构和参数与运行之间的内在关系，将输入、输出关 系进行了量化，并根据单个因素贡献率的大小对地基土液化进行主成份分析，不 仅验证了传统方法的合理性，且对规范方法提出了建议。 关键词：人工神经网络地震 液化判别粉土 a p p l i c a t i o no f a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r ki ne s t i m a r i o no f f o u n d a t i o ns o i ll i q u e f a c t i o n a b s t r a c t f o u n d a t i o ns o i l l i q u e f a c t i o n i sa n i m p o r t a n tp r o b l e m i n e a r t h q u a k e e n g i n e e r i n g ，w h i c hc o m e st h r o u g h a c o m p l i c a t ep r o c e s s l i q u e f a c t i o n i n v o l v e sa g r e a t d e a lo fi n f l u e n c ef a c t o r s ，w h i c hh a v e s t r o n gr a n d o m n e s sa n dr e c i p r o c a ln o n l i n e a r i t y b a s e do n m a c r o s c o p i c a le a r t h q u a k e c a l a m i t i e sa n d l a b o r a t o r y t e s t s ，t r a d i t i o n a l m e t h o d sa b o u te s t i m a t i o na n dg r a d ee v a l u a t i o no f l i q u e f a c t i o na r ei n d u c t e db ym e a n s o f g e n e r a l i z a t i o n ，a n a l y s e sa n ds t a t i s t i c s ，w h i c hh a v es o m ep r a c t i c a b i l i t ya n ds o m e l i m i t s t h i st h e s i sa n a l y s e sa n da s s e s s e st r a d i t i o n a lm e t h o d s ，a n db r i n g sf o r w a r dt h e n e c e s s i t yo fe s t a b l i s h i n gm o d e l so f e s t i m a t i o na n dg r a d ee v a l u a t i o no f l i q u e f a c t i o n ， w h i c hc o n c e mm i n o rf a c t i t i o u si n f l u e n c i n gf a c t o r sa n de m b r a c eaq u a n t i t a t i v ea n d q u a l i t a t i v ei n d e x e s t h i st h e s i s e x p o u n d s f u n d a m e n t a l p r i n c i p l e a n dr e a l i z a t i o n t e c h n i q u e o f a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ，a n dr e d a c t sa r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k p r o c e d u r e s ： 1 ) a d o p t i n g a d d i t i o n a lm o m e n t u m a l g o r i t h m ，t h et h e s i sr e d a c t sb a c k p r o p a g a t i o n n e t w o r k p r o c e d u r e t oe n h a n c e t r a i n i n gv e l o c i t y ，i n w h i c h l e a r n i n g r a t ea n d m o m e n t u m p a r a m e t e r s a r em o d u l a t e d s e l f - a d a p t i v ed u r i n g e r r o rc o r r e c t i o n s 2 ) c o m p a r e d w i t hr b fn e t w o r k ，i ti sc o n c l u d e dt h a tl e a r n i n ga l g o r i t h mi sm a s t e r k e y t oi m p r o v ep r o p e r t i e so f a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k o nt h eb a s i so f i n d o o rd y n a m i ct r i a x i a lt e s t ，t h i st h e s i ss e tf o n l a r f i f i c i a ln e u r a i n e t w o r km o d e l so fe s t i m a r i o no fl i q u e f a c t i o n ，w h i c ht a k ev e r s a t i l ef a c t o r s i n t o a c c o u n t c o m p a r e dw i t ht r a d i t i o n a lm e a n s ，i t i sc o n c l u d e d ： 1 ) a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r kc a nf o r e c a s tm o r ea c c u r a t e l y a n dq u i c k l yt h a n t r a d i t i o n a lm e a n sw i t hr e a s o n a b l ed a t a t h er e s u l t ss h o wt h a tt h ea r t i f i c i a ln e u r a i n e t w o r km o d e lo f e s t i m a t i o no f l i q u e f a c t i o ni ss c i e n t i f i ca n de f f e c t i v e 2 、t h ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r km o d e l sc a nr e v e a li n t e r n a lr e l a t i o nb e t w e e n s t r u c t u r a lp a r a m e t e r sa n do p e r a t i o n ，a n df o r m u l a r i z et h em a p p i n go fi n p u t - o u t p u t i n f o r m a t i o n b ym e a n so fc o m p u t i n gr e l a t i v ec o n t r i b u t i o nr a t e o fs i n g l ef a c t o r ，t h e t h e s i sn o to n l yt e s ta n dv e r i f yr a t i o n a l i t yo fc o n v e n t i o n a lm e a n s ，b u ta l s op u tf o r t h p r o p o s i t i o n st on o r m k e y w o r d s ：a r t i f i c i a l n e u r a ln e t w o r k e a r t h q u a k e e s t i m a t i o no f l i q u e f a c t i o n s i l ts o i l 人工神经网络在地基土液化判别中的应用 0 前言 本论文的选题来源于山东省建设厅科研项目“山东省黄河三角洲地区饱和粉土 地震液化判别综合方法研究”。 我国是一个多地震的国家，地震可以引起场地土的液化，进而导致地基承载力 降低甚至丧失，最终导致上部结构破坏，造成巨大的经济损失和人员伤亡。一般 情况下，液化是指饱和松散砂土或粘聚力较弱的粉质粘土在地震作用下产生急剧 的状态改变和强度丧失，表现出类似流态的现象。砂土液化具有很大的危害性， 常伴有喷砂冒水、地面沉陷、诱发高速滑坡、地基失稳等现象。从地震地区的情 况看，除砂质地基易发生液化现象外，粉土地基也易出现液化现象( 唐山发生地 震时，在天滓地区一些处于d ，。= o 0 7 m m ，粘粒含量小的粉土地层就出现了液化现 象) ，并且已经开始引起一些研究者的重视，并逐渐成为各国有关科技工作者广泛 关注的课题。迄今为止已经发表了许多有关液化的试验研究、机理分析、现场调 查结果、经验公式、理论分析、判别与预测以及液化小区划等方面的多篇文章， 但还存在不少有争议及尚需深入研究的问题。 如何判别液化是解决粉土液化问题的关键。如果事前能够准确识别，就可以 在设计中采取适当措施予以防治；如果漏判，将会造成巨大的经济损失；如果错 判将会给工程留下后患。所以准确地预测和防治粉土的液化是一个亟需解决的工 程问题。 本课题针对黄河三角洲沉积物特殊的土工性质，综合考虑多方面因素，建立 了液化判别的人工神经网络模型，并与传统方法进行比较，对模型的有效性进行 了评价；并通过计算各因素贡献率的大小进而对地基土液化进行主成份分析，以 验证规范方法的合理性，并对地区性规范的建立提出建议。 由于作者水平有限，文中难免有错误与不足，希望同行专家不吝赐教，给予 批评指正。 人工神经网络在地基土液化判别中的应用 1 研究意义、现状及内容 1 1 研究意义 我国地跨两大地震带，是一个多地震国家，而近期全球又进入地震活跃期，抗 震减灾已越来越引起学者们的注意。作为建筑物地基的土体，不仅仅为建筑物提 供地质依据，更重要的是它直接影响到整个工程建设的质量和人们的生命财产安 全。因此准确地进行液化的判别并在设计中采取适当措施予以防治，在目前具有 重大的理论和现实意义。 液化的发生、发展是一个复杂的过程，由于地震作用的随机性、土体参数的复 杂性、多样性以及人类认识的局限性等主客观原因，目前的判别方法及评价方法 还存在着不足，结论的可靠性有待于提高。液化判别涉及的因素很多，各因素之 间呈高度的非线性，故建立一种将人为影响减少到最低程度并能容定量与定性指 标于一体的液化势评价方法是非常必要的吐 人工神经网络是一种非线性动力学系统，具有良好的自适应性、自组织性及很 强的学习、联想和抗干扰能力2 1 ，可以灵活方便的对多成因的复杂未知系数进行高 度建模。本课题通过研究黄河三角洲沉积土体，在该区不同超越概率水平地震下， 土体的动力响应和破坏过程，探索建立适宜本地区的饱和地基土液化判别的人工 神经网络模型，一方面对制定地方标准、修改国标有极为重要的参考价值：同时 还有利于提高我国地震液化研究的科学水平，产生巨大的经济效益和社会效益。 1 2 国内外判别方法的研究现状及存在的问题 准确进行地基土液化预测工作是地震工程、岩土工程和自然灾害防治工程的 一项重要的基础性研究工作 3 】。目前用于液化判别的方法很多，可谓百花齐放、百 家争鸣。 1 2 1 国内判别方法的研究现状 黄文熙院士( 1 9 6 1 ) 在国内最早提出了用动三轴仪研究砂土液化的途径。汪 闻韶院士( 1 9 6 2 ) 按照黄文熙院士提出的方法，发表了动三轴试验结果，给出了 人工神经网络在地基土液化判别中的应用 振动引起的孑l 隙水压力与砂土的性状、振动强度、应力状态和排水条件之间的关 系，指出了初始剪应力大小对液化的影响；汪闻韶院士( 1 9 6 4 ) 还用试验证实， 粉土( 当时称为轻亚粘土) 对振动非常敏感，很容易液化，这比工程界对这一问 题的认识早1 0 多年。工业与民用建筑抗震设计规范t j l 卜7 4 第一次在抗震设计 规范中给出了砂土液化判别式。这一砂土液化判别式主要是根据邢台地震( 1 9 6 6 ) 和通海地震( 1 9 7 0 ) 的砂土液化经验制定的。1 9 7 5 年海城地震和1 9 7 6 年唐山地震 对于推动砂土和粉土液化的研究与应用起了重要的作用。这两次地震都发生了大 面积的液化现象，为液化研究提供了前所未有的地震现场。海城地震以前，对砂 土的液化已经有足够的重视，但对粉土液化的严重性尚认识不足，抗震设计规范 中未考虑其液化影响。特别是唐山地震后，国内有关部门对砂土和粉土的液化进 行了比较广泛和深入的研究。根据海城地震、唐山地震及国外大地震的资料和室 内液化试验的研究成果，对工业与民用建筑抗震设规范中的液化判别规定进 行了修改；同时，该规范更名为建筑抗震设计规范( g b j l 卜8 9 ) 。该抗震设计 规范第一次提出了液化初步判别的思想，且修改后的液化判别既适用于砂土也适 用于粉土，由粒粒含量自动调整。我国同期和随后陆续颁布的若干其它抗震设计 规范中，对砂土和粉土的液化判别都做出了相应的规定。新的建筑抗震设计规 范( g b 5 0 0 1 1 - 2 0 0 1 ) 对砂土的液化判别方法未做实质性的改进，只是对地面下 1 5 2 0 m 的液化判别问题做出了具体的延伸的规定。 1 2 2 国外判别方法的研究现状 我国的砂土液化判别研究是和国外同步进行的，例如1 9 6 4 年日本新漓地震和 美国阿拉斯加地震后，美国伯克利地震工程研究中心( e r r c ) 的s e e d 和i d r i s s 教授( 1 9 7 1 ) 提出了液化判别的“简化方法”。该方法与我国工业与民用建筑抗 震设计规范中的液化判别式比较，彼此结果相差不多，这印证了彼此的可靠性。 s e e d 和i d r i s s 的“简化方法”一直在不断的改进和完善。s e e d ( 1 9 7 9 ) 、s e e d 和i d r i s s ( 1 9 8 2 ) 、s e e d 等( 1 9 8 5 ) 相继发表了改进该方法的经典论文，使得该方法成为北 美和世界上许多地区进行砂土液化判别的标准方法a r v w h i t m a n ( 1 9 8 5 ) 以国家 人工神经网络在地基土液化判别中的应用 研究委员会( n a t i o n a lr e s e a r c hc o u n c i l ) 的名义召集了由3 6 位著名专家组成的工 作小组，提交了一份改进s e e d 简化方法的报告。该报告己成为液化判别中广泛使 用的标准和参考资料。y 0 u d 和i d r i s s t 4 1 受国家地震工程研究中一i 二, ( n a t i o n a lc e n t r a lf o r e a r t h q u a k ee n g i n e e r i n gr e s e a r c h ，n c e e r ，1 9 6 6 ) 以及国家地震工程研究中心和国 家自然科学基金委( n a t i o r l a is c i e n c ef o u n d a t i o n ，1 9 9 8 ) 的资助，召集了2 0 位著 名专家组成的工作小组，依据最近l o 年的研究成果和资料，改进和完善s e e d 和 i d r i s s 【5 】的简化方法，并于2 0 0 1 年发表了该研究的总结报告。 1 2 3 目前存在的问题 自从1 9 9 0 年以来，我国抗震规范对砂土( 粉土) 液化判别的研究未有新的进 展，这主要是由于对唐山地震以后发生的一系列地震，对地震现场的砂土( 粉土) 液化现象未再进行系统、深入的研究和收集相关的基础资料，因而也未能提出进 一步的修改和完善意见。而且，全国性抗震规范、勘察设计规范中地震液化判别 方法与标准因其广泛性而缺乏针对性。对于黄河三角洲特殊的土体在特定的地震 环境中的液化破坏研究，前人未进行过，本课题的研究正好弥补国内在这方面的 空白。 1 3 研究内容 本文的研究内容包括以下几个方面： ( 1 ) 本文对传统的液化判别评价方法进行了总结、评析，提出建立综合多指标 液化势评价的神经网络模型的必要性。 ( 2 ) 本文在阐述b p 神经网络和r b f 神经网络基本原理及实现技术的基础上， 利用m a t l a b 6 5 编写了b p 神经网络程序和r b f 神经网络程序，对网络现存的一 些缺陷进行改进，并相互比较，以说明学习算法是改善网络性能的关键。 ( 3 ) 本文依据地震液化的实测资料，综合考虑多方面因素，建立了液化判别的 人工神经网络模型。与传统方法进行比较，对模型的有效性进行评价：并通过计 人工挣经网络在地基土坡化判别中的应用 算各因素贡献率的大小对地基土液化进行主成份分析，提出影响液化的主要因素 以验证传统方法的合理性，并为地区性规范的建立提出建议。 人工神经网络在地基土液化判别中的应用 2 地基土液化研究现状及试验区概况 2 1 液化机理分析 液化机理可以从地震和液化两个方面来解释f 6 j ：地震时振动能量从震源以地 震波的形式通过岩土介质向外传播和扩散，地震波的作用导致介质质点能量状态 的改变而产生位移变动，烈度不同，介质内分布的能量密度不同，引起的振动及 破坏的程度亦不同。饱和砂土或粉土层在地震周期剪应力作用下，短期内超静 孔隙水压力增加，有效应力减少至零，土体像液体一样流动，强度和承载力丧失。 由此可见，粉土液化的根本原因在于孔隙水压力的不断上升和聚集，当超孔 隙水压力大于等于土体单元的围压时便发生液化。从这个意义上讲，那些既能使 孔隙压力提高又不能使其很快消散的土层才是最易发生液化的土层。因此，要理 解粉土的液化机理首先要了解其孔隙水压力产生和消散的规律。 假设粉土的孔隙水压力符合达西定律，则其水流的连续方程为： 旦f 丝塑 + 旦f 丝塑1 + 旦f 堡，塑1 ：塑 ( 2 苏l m 缸妙l 刑砂j 如l ma z a t 式中：砌一水平向渗透系数； 勋一垂向渗透系数： “一超孔隙水压力； m 一水的容重； 占一体积应变( 压为正) ； 在时f 日qi a qd t 内，单元土体的孔隙水压力变化为d u ，然而有往复剪应力作用 在单元土体上时，就会产生孔隙水压力。在时间d t 内，有d n 次往复剪应力作用， 相应的孔隙水压力增大为! 挲d n ，其中u g 为由于往复剪应力作用而产生的孔隙水 压力。这样，在时间d t 内孔隙水压力净改变为f 幽一警d n l ，且 甜= m v 3 a u 一( a g a n ) d n 】或a e a t = m v 3 a u a t 一( 纰加) - a n a t 】 ( 2 2 ) 式中m v 3 为体积压缩系数，由公式( 2 一1 ) 、( 2 2 ) 可以得到： 人工神经网络在地基土激化判别中的应用 旦f 丝塑1 + 旦f 丝塑1 + 旦f 垒塑1 ：m v 3 1 j 塑一塑鱼i ( 2 一- ：一3 )l l + i l + l i = 一= ilj 苏l 8 x 砂i 勿j 如l r w o z l a t a n a t j 若土层为均质各向同性体，则上式变为： 一k h 。( 8 萨2 u r w m y 3 + 嘉+ 窘) - 慝一警，害1 c z 训 一 i 出：。+ 矿+ 萨j - l 百一蔷百i 皑1 等号右边部分代表u 的提高或消散率。 根据土层中孔隙水压力连续方式( 2 4 ) ，在外动力条件一定的情况下，设m y 3 近似常量，则同一土层中某一点的孔隙水压力变化率将直接取决于土层的渗透系 数西的大小，由此可以得出以下结论： ( 1 ) 当土层的j 知较大时，尽管孔隙水压力提高较快，但消散速度也较快，不利 于u 的聚集和提高，所以不易液化。 ( 2 ) 对k v 较小的土层，由于( a u a , 一( a u g a n ) - a 鲫在动荷载作用过程中u 不易 提高，也不易液化。 ( 3 ) k v 介于上述两者之间，( 驯西一( a u g a ) a 新) 相对易提高又不会很快消散， 利于u 提高和聚集，所以容易液化。 粉土则具有二重性，由于粉土中含有一定量的粘粒，粘粒薄膜水在一定振动 条件下吸收能量，从而转化为重力水，孔隙度增大，渗透性增强，此时 ( a u a t 一( o 姆锄) a n a f ) 易使u 提高；在振动变弱或暂停时，其部分重力水在分子 【吸引力作用下又可形成薄膜水，水化膜增厚，渗透性降低，此时，u 的消散率降低， 使其得以积聚和提高。所以，在这种双重机制作用下，粉土较易液化，其液化势 是随振动强度和历时呈一种动态变化，因此又称为动态液化势。 2 2 液化的主要影响因素 影响粉土液化发生、发展的因素很多，归纳起来主要由三个方面【7 】：( 1 ) 土性 条件：土的种类、颗粒组成、密实度；( 2 ) 埋藏条件：地质因素、土层埋深、地 下水位等；( 3 ) 动荷条件：地震烈度、持续时间、地震波特性等等。此外，场地 人工神经网络在地基土液化判别中的应用 地形、地貌、历史地震背景等对地基土液化也有影响。 ( 1 ) 土性条件 粉土由砂粒、粉粒、粘粒三大粒组组成，砂粒易透水，无粘性；粉粒透水性 小，湿时稍有粘性；粘粒湿时有粘性、可塑性，故它具有某些砂土的特征：砂性 较大，易液化，但又与砂土成单粒结构，在振动作用下颗粒易于移动的特性不同。 由于粉土颗粒更细，且具有某些团粒结构的特征，同时由于粘胶颗粒的物理化学 作用，孑l 隙中薄膜水的连接，以及具有比砂土高的结构强度特征，因此粉土比砂 土更难于液化，即粉土在结构上呈现出砂性土的散粒接触向亚粘土的水胶连接逐 渐过渡的结构形式，在其物理性质上同样显示出从砂性土向亚粘土逐渐过渡的性 质。统计资料表明 8 】：饱和的粉砂、细砂、中砂、少粘性的粉土和轻亚粘土在地震 作用下可能产生液化：可液化土的平均粒径范围在0 0 2 1 o m m 之间，粘粒( 粒 径小于o 0 0 5 m m 的土粒) 含量不大于1 6 ，不均匀系数不大于1 0 ，塑性指数不大 于l o ，相对密度不大于7 5 。 ( 2 ) 埋藏条件 地质因素主要是指地质年代及所处的地貌单元。地质年代越老，土的固结程 度、密实度及结构性就越好，抗液化性就越强。同地质年代，同一地貌单元的 土层其性质大体相近，不同地貌单元的土层常有较明显的差异，这正是运用地质 年代及地貌单元对液化进行初步分析判别的地质基础。实测资料表明，地震时可 能发生液化的粉土在地貌上一般部分布于冲积平原和海积平原，特别是位于河漫 滩、古河道、湖洼地等微地貌单元地带。可能发生液化的饱和粉土的地质年代一 般为第四纪全新世q 4 ，特别是第四纪全新世珐的新近沉积物较易液化，例如唐山、 海城粉土液化发生在海积平原和新近沉积层中。 一般喷水冒砂严重的地区，地下水位不超过3 m ；地下水位为3 m 4 m 时，液 化现象很少；地下水位超过5 m 时，未有液化事例。液化土层的最大埋深一般不超 过2 0 m 8 i 。 ( 3 ) 动荷条件 当震级小于5 级，即震中烈度小于6 。时，一般不会发生液化f 8 j 。通常地震烈 一一垒! 塑丝婴垫垄些苎鎏些型型主塑堕里 度越高，最大地面加速度越大( r i c h t c r 建议公式【7 】：l 。g 口= ；一。5 ，辞。为最 大地面加速度( c m s 2 ) ，是地震烈度) ，作用于土层的循环剪应力越大，砂( 粉) 土越容易液化。另外，地震持续时间越长，孔隙水压力累计越大，砂土越容易液 化吼 2 3 液化模式 从粉土本身来看，处于自然状态中的饱和粉土，在液化开始前所具有的限制压 力初始限制压力主要包括： 土体本身抵抗剪切破坏的能力，即抗剪强度； 周围土体的侧向压力： 土体的上覆自重压力。 饱和粉土的液化是随着孔隙水压力的上升，而使有效限制压力逐渐减小。因此， 液化过程又是一个孔隙水压力逐渐接近和超过砂土的初始限制压力的过程。据此 可以分析液化的形成应包括以下几个阶段： ( 1 ) 振动时，当在饱和粉土中产生的平均剪应力大于土层自身的抗剪强度时， 可使土粒结构破坏产生相对位移一压密阶段。 ( 2 ) 土层骨架的破坏引起颗粒结构变密，孔隙水由于压力增大而挤出，当孑l 隙水压力达到土体所受侧向压力( 63 ) 时，产生初始液化( 此时尚未发生喷水冒 砂) 一初始液化阶段。 ( 3 ) 随着振动历时的加长，在动荷载的持续作用下，初始液化发展为完全液 化，孔隙水压力产生动水压力( u d ) 。当其超过上覆有效压力时，即顶破上覆土层 而冲出地面一完全液化阶段。 ( 4 ) 由于土层结构的不均性及水分子的内聚作用，孔隙水在向上渗流的过程 中汇聚，并增加了向上的渗透压力与渗透速度，使得具有一定压力的水携带着大 量的土颗粒，沿着扩大了的毛细管道喷冒出地面而形成砂堆，并产生地面塌陷及 滑移。 9 人工神经网络在地基十液化判别中的应用 2 4 液化判别方法分类 粉土目前现有的判别公式具有不同的特点，大多是基于宏观的调查资料，利 用图解法或数理统计中的判别分析方法建立的，当然也有其它形式的判别分析方 法，现按其形式和内容可粗略的分成以下几类。 ( 1 ) s e e d 简化法 当具有相应的抗液化强度指标时，可用s e e d 简化方法判别粉土的液化，后面 将详细介绍。 ( 2 ) 动力反映分析法 该法在数学力学分析上较为严格，但较复杂。此方法的关键是建立孔隙水压 力产生规律的模型：首先建立土层反应模型，将土层反应与孔隙水压力发展联系 起来，或者将孔隙水压力与非弹性应变结合起来，完成分析任务。用此法进行液 化判别，不但适用于自由场地，也适用于判别重要建筑物地基中和土工结构中饱 和土体的液化( 后一种情况的特点是土体的受力状态和几何边界比较复杂，需要 单独的试验研究和计算分析) ，f i n n 与y o g e n d r a k u m a r 9 1 ，p o p e s c u 与p r e v o s t 1 0 1 等在 离心机上做过埋设基础的液化试验，并做了非线性地震分析，试验结果与计算结 果符合的较好。这种判别液化的方法不仅可以考虑地震动力特性、地形地质条件、 荷载作用、边界条件等多种因素的影响，还可以研究地震过程中及地震发生以后 地基中液化区的发生及发展过程。即理论上较严格，但较复杂，需要由室内试验 确定土的若干土壤动力特性参数，以及较复杂的计算分析，由于问题的复杂性， 所以此法在实际工程中应用的还较少，目前只在一些重大工程中试用。 ( 3 ) 以震害调查资料为基础的经验法和统计方法 a 以砂土通用的液化判别式 试验研究表明，影响砂土和粉土液化的主要因素是一致的，有可能把两者合 并在一个液化判别式中，便于应用。规范中砂土的液化判别公式，经国内外资料 对比，认为是比较可靠的，把粉土液化判别式与其合并在一起，则便于工程师们 应用。 b 反映物性指标的判别式 以现场液化调查资料为基础给出液化和非液化的条件和界限，这一类方法不 1 0 人工神经删络在地基十液化判别中的应用 仅直观，而且一些影响饱和土体液化的重要因素可以得到充分的考虑，但粘粒含 量与埋深具有明显的非线性趋势，各变量对液化势的影响又是相互独立的，这些 公式仅基于宏观调查资料对比，研究后用数理统计中的分析n5 3 r j 法或图解法建立 线性判别式，判准率不高。依经验法给出的判别公式主要有标准贯入法，这一方 法提出较早，经过不断改进已比较成熟，广泛用来预测液化的可能性，但是由于 设备操作方法和习惯的不同，标准贯入试验并不标准，试验结果并不稳定，因此， 以标准贯入试验为基础的液化判别也明显带来不稳定的因素。 预测各液化土层液化势的方法，比较常用的还有如静力触探、电测法及剪切 波速法等。剪切波速判别法先后被抗震设计规范采用( t j l 7 4 ，g b j l l 一8 9 ) ，这一 方法近年来已经逐渐受到重视，这是因为波速测定简便易行，且剪切波速值稳定 可靠，在场地区划中已可使用，判别精度也和其它方法同阶，已为一些规范采用。 静力触探法和能量判别法也是常用的经验c r j 另t l 法，这些方法都来源于地震现场的 液化实例，具有很强的实用性，但也具有地区区域性，而且应用到某些地区的不 同土层或不同烈度时精度就不够理想。液化指数法不但可以判别土是否液化，而 且根据其计算的液化指数可以判别液化的等级，估计液化造成的危害程度。 无论是现场还是室内试验研究成果比较一致的认为：标准贯入击数n 、有效 上覆压力( 主要是由埋藏深度和地下水位所决定) 、粘粒含量、粉粒含量、地震烈 度是判别粉土液化的五个主要因素，而粘粒含量又是最主要的影响因素。 目前还有一些方法是通过严谨的数学方法把这些指标统一在一起，对砂土( 粉 土) 液化进行判别。 日本学者谷本喜一【1 1 ，首先使用多元统计方法判别砂土液化，利用线性函数来 判别砂土的液化指数。中国科学院工程力学研究所地基研究室，参照谷本喜一的 方法，采用非线性的判别函数进行分析，采用谷本喜一的方法建立液化势公式， 即多元统计方法，在液化势函数的建立过程中，原始数据的可靠性及其标准化处 理，对判别式有较大的影响。 采用模糊层次综合评价方法对粉土提出的液化评判方法的特点是【l 2 】：引入了 系统论中的层次分析法来确定权重，使权重赋值建立在一定数学模型的基础上， 进一步客观、科学的确定权重值，本方法不仅提出准确评判液化的方法而且把评判 人工神经网络在地基土液化判别中的应用 等级向量与规范规定的液化危害等级指标相联系，以便采取相应的处理措施 本方法考虑了较多的评判信息，所以能避免偶然性引起的误差，故在地基条件复杂 或单因素难以判断时，应用该方法可以获得较为明显的效果。 液化的灰色预测，基于地震作用下的砂土体系是一内部信息部分已知，部分未 知的灰色系统，反映液化可能性的指标值实际上是用一些灰数的原理进行计算的。 其它的方法如人工神经网络理论，具有良好的非线性映射能力，可以灵活方便 的对多成因的复杂的未知数进行高度的建模，利用神经网络理论建立液化等级评 判的反向神经网络模型进行判别。 2 5 液化的初判条件 初判条件包括两个方面的内容【”】：是否产生液化。是否考虑液化影响。前 者属于液化判别问题，后者则为液化危害性评价闯题。 我国有关规范所用的初判指标大致差不多，基本上采用粘粒含量百分率、地质 年代、地下水位深度和上覆非液化土层厚度四个指标，有关规范的表述如下： 水利水电工程地质勘查规范g b 5 0 2 8 7 9 9 录n 第n 0 3 款规定1 1 4 】： ( 1 ) 地层年代为第四纪晚更新世9 或以前，可判为不液化。 ( 2 ) 土的粒径大于5 m m 颗粒含量的质量百分率大于或等于7 0 时，可判为不液 化；粒径大于5 m m 、颗粒含量的质量百分率小于7 0 时，若无其它整体判 别方法时，可按粒径小于5 m m 的这部分判定其液化性能。 ( 3 ) 对粒径小于5 r n m 颗粒含量质量百分率大于3 0 的土，其中粒径小于 0 0 0 5 m m 的颗粒含量质量p ，相应于地震设防烈度7 。、8 。和9 。分别不小 于1 6 、1 8 和2 0 时，可判为不液化。 建筑抗震设计规范( g b j l1 - 8 9 ) ( 以下简称8 9 规范) 第3 3 3 条规定“孔： 饱和的砂土或粉土，当符合下列条件之一时，可初步判为不液化土： ( 1 ) 地质年代为第四纪晚更新世q ，及其以前时，可判为不液化； ( 2 )粉土的粘粒含量( 粒径小于0 0 0 5 m m 的颗粒) 含量百分率，7 。、8 。和9 人工神经网络在地基液化判别中的应用 。分别不小于l o 、1 3 和1 6 时，可判为不液化土。 同时，第3 3 1 条规定：饱和土液化判别时，6 。时一般情况下可不考虑，但 对液化湿陷敏感的乙类建筑可按7 。考虑。 建筑抗震设计规范( g b 5 0 0 11 2 0 0 1 ) d 6 ( 以下简称新规范) 考虑到高烈度 区( 1 0 。以上) 黄土高原的黄土状土也会液化，在第4 3 3 条的第1 款补充规定： 地质年代为第四纪晚更新世( q 3 ) 及其以前时，7 。、8 。时可判为不液化。 公路工程抗震设计规范j t j 0 0 4 8 9 第2 ，2 ，2 条规定： 当在地面以下2 0 m 范围内有饱和砂土或饱和亚砂土层时，可根据下列情况初步判 定其是否有可能液化： ( 1 ) 地质年代为第四纪晚更新世蜴或以前时，可判为不液化； ( 2 ) 基本烈度7 。、8 。和9 。区，亚砂土的粘粒( 粒径小于0 0 0 5 n u n 颗粒) 含量 百分率n ( 按重量计) 分别不小于1 0 、1 3 和1 6 时，可判为不液化。 铁路工程抗震设计规范g b j l l l 一8 7 第2 2 2 条规定 t s 】： 当可能液化的土层符合下列条件之一时，可不考虑液化的影响，并不再进行液化判 定： ( 1 ) 地质年代属于上更新世及其以前年代的饱和砂土，粘砂土和塑性指数，小于 或等于l o 的砂粘土。 ( 2 ) 土中采用六偏磷酸钠作分散剂的测定方法测得的粘粒重量百分比只，当设计 烈度为7 。时大于1 0 ：为8 。时大于1 3 ；为9 。时大于1 6 。 水工建筑抗震设计规范s d j i o 一7 8 伸给出了可能液化的土类范围如下： 地震时常见的发生“液化”的土类为粘粒( 粒径小于0 0 0 5 m m ) 含量小于1 5 ( 少 数可到2 0 ) 的饱和土，主要包括粘粒含量小于3 的饱和砂土( 以中砂、细砂、 极细砂为多) 、粉砂、粉土和粘粒含量大于3 的饱和砂壤土、粉质砂壤土、轻砂 质壤土等。其中塑性指数， 3 的可统称为无粘性土，p 3 的可统称为少粘性土。 岩土工程勘察规范g b 5 0 0 2 1 9 4 第4 9 1 条规定1 2 0 ： 抗震设防烈度6 。时，可不考虑液化的影响，但对液化沉陷敏感的乙类建筑，可按 人工神经网络在地基士液化判别中的应用 7 。进行液化判别。 构筑物抗震设计规范g b 5 0 1 9 1 9 3 第4 3 1 条规定川： 地面以下1 5 m 深度范围内地基有饱和砂土、粉土时，可按下列规定进行液化初判： ( 1 ) 地质年代为第四纪晚更新世q 或以前时，可判为不液化； ( 2 ) 6 。时，一般可不计液化的影响： ( 3 ) 粉土中粒径小于0 0 0 5 m m 的粘粒含量百分率，7 。、8 。和9 。分别不小于 l o 、i 3 和1 6 时，可不计液化的影响。 抗震设防的范围和目标是一个重要的决策问题，是与一个国家的经济发展水 平密切相关的。由于在6 。区确实发生过砂土液化的现象，但鉴于在过去的地震考 察中，未曾对6 。区的砂土液化作过系统的研究工作，目前掌握的资料很少。因此， 对6 。区的砂土液化问题仅做出原则性规定是合适的，也是有益的。 对于液化的初判深度，有若干的规范做出了明确的规定，有的规定初判深度 为1 5 m ，有的规定为2 0 m ，有的还与设防烈度有关。也有若干的规范做出了明确 的规定，既然要对场地的液化可能性做出初步的判别，应该有一个考虑多少深度 的问题。规范对此不做出规定，工程技术人员就会无所适从。从工程需要和抗震 规范发展趋势看，液化的初步判别与液化的近一步判别的深度相一致为宜，可规 定为2 0 m 深。 2 6 液化的进一步判别 s e e d 和i d r i s s ( 1 9 7 1 ) 的“简化方法”和建筑抗震设计规范的液化判别方 法，是两个最有代表性的液化判别方法。我国其它规范的液化判别方法，大多是 根据这两个液化判别方法的基本思想发展起来的，因此，为了叙述方便，先对这 两个方法作较全面的介绍。 2 6 1 美国国家地震工程研究中心建议的砂土液化判别简化方法 由于s e e d 和i d r i s s 的“简化方法”在不断地改进，这里，将y o u d 和i d r i s s 受 4 人工神经网络在地基土液化判别中的应用 美国国家地震工程研究中心和该国自然科学基金委的资助，于2 0 0 1 年8 月发表的 改进后的“简化方法”称为n c e e r 法。 ( 1 ) 地震引起的等效循环应力比c s r 地震运动在土层中引起的等效循环应力比( c y c l i cs t r e s sr a t i o ，简记为c s r ) 按下式计算： c s r ：阜：o 6 5 鱼阜乃 ( 2 5 ) o r og o p 0 式中, g - 。，一等效循环地震剪应力； 盯：。一竖向有效上覆压力； 口。一地震引起的水平地面运动峰值加速度； g 一重力加速度； 盯r 0 一竖向总上覆压力，仃m = 尼；z 一土层深度； 7 。一地震剪应力随深度的折减系数； ( 2 )以标准贯入击数表示的砂土液化强度c r r 图2 1 是以震级约为7 5 、液化或不液化场地的地震现场考察结果为依据得 到的c r r 和( j ) 6 。关系的散点图。区分液化场地和不液化场地的分界线即为抗液化 强度( c y c l i c r e s i s t a n c er a t i o ，简记为c r r ) 曲线。n c e e r 法推荐这条c r r 曲线适 用于震级约为7 5 的地震砂土液化判别。( ，) 。是将实测标准贯入击数修正到有效 上覆压力大约为l o o k p a 、落锤能量比或效率为6 0 时的修正标准贯入击数。 人工神经网络在地基液化判别中的应用 石粒含量，。蔷- - 1 3 ，1 n 一 细粒含量f c ( )j ， i i i l 一! j 液化ll卜 一纯砂 土 ， 一 l| l上!f 一，j 硝 i 化 ；互一盛j 霞馨 。 修正标贯击数( 1 ) 。 图2 - 1 以修正标准贯入击数( 1 ) 6 0 为指标的液化判别曲线( n c e e r ) 图2 - 1 中细粒( 粒径小于0 0 0 7 5 m m 的颗粒) 含量百分率大于5 的分界线， 称之为纯砂土基本曲线，可用下述表达式表示： 傩r = 丽矗+ 訾+ 郦杀可一丽1 6 ， 另外，图2 - 1 还给出了细粒含量为1 5 和3 5 的两条分界线。显然，细粒含 量越高，土的抗液化强度也越高。细粒含量对抗液化强度c r r 的影响，i d r i s s 采用 s e e dr b 将含细粒砂土的( 。) 。修正为等效纯砂土( ) 。的方法，提出以下修正 式中口和口是按下述规定确定的系数 当f c 5 时：口= 0 ，口= 1 0 ； 当535时：口：exp(17619，)，=99(fcfc 7 6 0 9 9 1 o o )当5 3 5 时：口= 5 0 ，= i 2 ； 1 6 6 5 4 3 2 l 0 0 0 0 0 o 舞u丑r毯排爵姆皑署 )7 2( ok 卢 +口 = 嘛k ，t 式公 人工抻经鄹络在地基土液化判别中的应用 按上述d 和值反算的细粒含量为3 5 的砂土的曲线与图2 - 1 中给出的分界 线基本上一致；而细粒含量为1 5 的砂土的曲线则在图2 一l 中给出的分界线的偏 右侧一点。修正标准贯入击数( 。o o 与实测的标准贯入击数的换算关系如下： ( ) 。o = c 。n ( 2 8 ) 式中c 。一标准贯入击数的修正系数。 n c e e r 建议，当有效上覆压力盯：。 2 0 0 k p a ，修正系数c 。按下式计算 c ) 。5 ( 2 9 ) 当有效上覆压力2 0 0 k p a o r 。 3 0 0 k p a 时，由于不同研究者建议的修正系数c 。的计算公式离 散较大，n c e e r 未建议相应的计算公式，这里，只= l a t m “l o o k