以标准贯入击数判断场地地震液化的概率方法

对地基的液化情况进行定量化判断已是土木工程界的共识。鉴于目前可靠度理论在岩土工程中因其计算复杂而应用受到限制,本文采用柯尔莫哥洛夫(Koлмогоров)检验方法分析标准贯入击数概率分布规律,在此基础上对临界标准贯入击数的概率分布规律进行适当简化,从而给出了一种可利用标准贯入击数进行液化判断的定量化概率方法,进一步结合工程实例进行分析,得出一些有意义的结论。

微小钻头寿命分布规律研究

对微小钻头的寿命分布规律进行了研究,提出在本文的试验条件范围内,微小钻头寿命呈威布尔分布特点,并利用柯尔莫哥洛夫检验法进行了验证。

基于径向基函数神经网络的电火花线切割机床可靠性数据模拟生成

针对电火花线切割机床(Wire electrical discharge machining,WEDM)可靠性数据分布模型无法确定的问题,提出应用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络对可靠性数据进行模拟仿真,扩大可靠性数据样本量,从而确定其分布模型的方法。选取聚类学习算法作为神经网络学习方法,通过无监督学习确定RBF神经网络中各隐节点的数据中心,并根据各数据中心之间的距离确定隐节点的扩展常数,然后用有监督学习训练各隐节点的输出权值。经过对原始可靠性数据进行拟合训练后生成一套RBF神经网络,随机产生100个可靠度数据输入该神经网络产生与原始可靠性数据具有相同失效统计规律的数据。对扩充后的可靠性数据通过图估计法和柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫(Kolmogorov-smirnov,K-S)检验法确定电火花线切割机床可靠性数据分布模型为对数正态分布模型,同时对可靠性模型的参量估计更加准确。

膨胀土物理力学指标分布规律统计分析——以安康地区为例

为探究安康地区膨胀土物理力学指标的分布规律和合理取值范围,基于陕西安康某膨胀土工程实例,通过数理统计模型(正态分布、伽马分布、威布尔分布及对数正态分布)对不同指标的分布规律和范围进行统计分析,并采用柯尔莫哥洛夫-斯米洛夫(K-S)检验法对各指标分布特征进行检验。结果表明:膨胀土的干密度指标偏度最小且为右偏接近正态分布,膨胀率指标偏度最大且为左偏。采用对数正态分布函数能够更好地反映膨胀土含水率和孔隙比指标分布规律,正态分布函数能够更好地反映干密度指标分布规律,威布尔分布能够更好地反映膨胀土的液限、塑限、塑性指数、膨胀率及膨胀力等指标的分布规律;与平均值法相比较,采用最优拟合分布函数峰值能够较准确地评价膨胀土物理力学指标。研究结果对深入认识区域内膨胀土的变形特征和工程建设具有借鉴意义。