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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2014-02-15

Journal:地震工程与工程振动

Included Journals:Scopus、PKU、ISTIC、CSCD

Volume:34

Issue:1

Page Number:110-116

ISSN No.:1000-1301

Key Words:砂砾土;液化判别;神经网络;剪切波速;汶川地震

Abstract:目前对于土层地震液化问题,多关注于砂土液化现象及判别方法研究,而砂砾土液化问题研究较少.基于砂土震害资料建立的剪切波速液化判别方法不能满足砂砾土液化判别的需要,往往会给出偏于危险的判别结果.在分析砂砾土液化主要影响因素的基础上,将神经网络引入砂砾土液化判别领域,建立了一种基于剪切波速和神经网络的砂砾土地震液化判别模型.将汶川地震中获取的砂砾土液化样本数据用于模型的训练和测试,实现了砂砾土液化与各影响因素之间的非线性映射.将所建立的模型用于汶川地震砂砾土液化判别分析,并和已有方法进行了对比,表明所提出的砂砾土液化判别方法具有判别准确率高的特点.