岩质边坡生态防护研究现状及发展趋势

随着城市建设的快速发展,城市空间中形成大量裸露岩质边坡,严重影响城市景观,对裸露边坡进行生态防护研究显得尤为重要。该文介绍了边坡生态防护的发展历程,选取了3种具有代表性的岩质边坡生态防护技术手段,详细论述了植被混凝土、三维植被网、客土喷播技术的研究现状及存在的问题,最后对岩质边坡生态防护提出几点展望。

植被混凝土边坡抗冲刷模型对比试验研究

植被混凝土是岩质边坡生态防护的主要技术手段.针对目前植被混凝土边坡抗冲刷性能研究不足,本文通过自主设计的边坡坡面冲刷试验车及人工降雨装置,进行包括1∶0.75、1∶1和1∶1.25等3个不同边坡坡度,1.9、2.4和2.9 L/min等3个不同降雨强度,素土边坡和植被混凝土边坡等2种不同边坡防护形式在内的共计18组室内人工降雨冲刷模拟试验,每组试验降雨历时60 min,每10 min记录一次泥沙侵蚀数据.对比分析了植被混凝土边坡在雨水冲刷作用下坡面的侵蚀过程,统计了不同试验条件下的泥沙侵蚀量,同时基于能量法进行了理论推导与计算,针对植被混凝土边坡提出等效糙率概念对公式进行了修正.试验结果表明:植被混凝土边坡泥沙侵蚀量远小于素土边坡,说明其在施工初期就能具备良好的抗冲刷性能;植被混凝土边坡坡面侵蚀主要为层状面蚀,存在局部的细沟侵蚀,素土边坡坡面侵蚀呈现出明显的沟蚀;素土边坡和植被混凝土边坡的泥沙侵蚀量与降雨强度和坡度均呈正相关关系,试验过程中,没有出现临界坡度并分析了原因;基于能量法的理论计算能较好适应素土边坡,植被混凝土边坡泥沙侵蚀量的计算在通过提出等效粗率的方法后,理论值与试验值较为接近,但存在一定误差,如何合理减小误差及探讨其中的理论联系还需要进一步的深入研究.

植被混凝土边坡泥沙侵蚀室内试验研究

开展了边坡模型室内冲刷试验,进行包括1∶0.75、1∶1和1∶1.25等3个不同边坡坡率,1.9、2.4和2.9 L/min等3个不同降雨强度共计9组,在降雨历时60 min下进行室内冲刷模拟试验;统计了每组试验的泥沙侵蚀量,分析了坡面在雨水冲刷作用下的侵蚀过程、探讨了泥沙侵蚀量与降雨历时、降雨强度和坡率的关系。试验结果表明:植被混凝土边坡坡面侵蚀主要停留在层状面蚀阶段,局部区域存在细沟侵蚀;泥沙侵蚀累计量在降雨初期增加速度快,用表达式y=a+b ln(x+c)很好反应泥沙侵蚀累积量与降雨历时的关系;泥沙侵蚀量随着降雨强度和坡率的增加而增加,呈线性关系,临界坡度大于53°。通过以试验结果,能够为工程作出一定的理论指导,同时发现植被混凝土边坡在施工初期具备良好的抗雨水冲刷能力,是优秀的边坡生态防护技术手段。

考虑时间效应的人工制备结构性土应变软化特性影响研究

通过人工制备结构性土的室内试验获取相关参数是构建土体结构性数学模型的基础和关键。选取结构性黄土作为代表性试验研究对象,在土样加入一定含量的硅酸盐水泥,将装有标准试样的饱和器放入饱和罐进行抽气饱和并养护,将每组试样分别在100、150、200 kPa的围压中进行多次不固结不排水三轴压缩试验,获得了不同养护时间的试样在不同围压条件下的偏应力-轴向应变曲线,并探讨了应变软化系数与养护时间的规律以及不同养护时间对试样应变软化特性的影响。分析结果表明:养护时间对人工制备结构性土强度和结构性影响较大,养护时间越长,强度和结构性越高;应变软化系数能较好地反应土体的结构性特征,通过线性拟合得到了不同围压下养护时间和应变软化系数关系;为了更好地模拟天然结构性土,需要合理选取养护时间,3～7 d较为合理。

植被混凝土基材下的根-土复合体直剪试验数值模拟研究

针对目前对根系加强植被混凝土基材抗剪强度作用机理的研究不足的现象,同时为了减少试验成本及保护根系,采用有限元方法对植被混凝土基材下的根-土复合体直剪试验进行了数值模拟,分别研究了5种不同根截面比(RAR)对和不同垂直压力对根-土复合体抗剪强度的影响。研究结果表明:植被混凝土根-土复合体符合摩尔-库伦强度准则,根系能够明显提升土体的抗剪强度;随着根截面比(RAR)的增加,根系表观黏聚力增加,两者呈线性关系(R^2> 0.95);在同一垂直压力下,根-土复合体抗剪强度相对于不含有根系土体的增加率随着根截面比增加而增加,两者呈对数关系(R^2> 0.99);在同一根截面比(RAR)下,根-土复合体抗剪强度相对于不含有根系土体的增加率随着垂直压力增加而减小,两者呈反比例关系(R^2> 0.94)。数值模拟结果揭示了根系在植被混凝土基材下的作用机理,同时节省大量的试验工作量,为根系加强植被混凝土抗剪强度的研究提供一种可行方法。

基于BP神经网络的客土喷播边坡侵蚀模数预测模型研究

采用BP神经网络能够合理解决边坡泥沙侵蚀的非线性输入输出问题,以室内试验获得的54组冲刷试验数据为依托,Matlab软件为平台,搭建拓扑结构为(3,3,1)的BP神经网络预测模型,输入层为降雨强度、坡率、降雨历时,隐含层节点数3,输出层为泥沙侵蚀模数。通过权值矩阵考察各影响因素对泥沙侵蚀模数显著性影响;对测试集样本的真实值与预测值比较,验证预测模型的精确性。研究结果表明:影响因素显著性排序为:降雨历时>坡率>降雨强度,其中降雨历时显著性量化指标为1.35,远远大于坡率和降雨强度;预测模型90%样本预测值与真实值相对误差小于10%,决定系数R^2=0.98,说明建立的BP神经网络对于客土喷播边坡泥沙侵蚀模数预测具有较好的精确性。研究结果一定程度上能够为客土喷播工程实践与设计提供理论指导。