植被护坡加固机理试验研究

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时间:2019-03-19

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1、学狡{弋号;10532学号:S03013014蜜缎:湖南大学硕士学位论文植被护坡加固机理试验磷究堂僮宝藏厶娃刍;剃坯星.一昱馥壁煞壁璧穆!,麓量室熬援——埴差皇僮;:±盔v王程堂.眭⋯⋯——童垫名穆;。.塞圭薹爨一诠窒提童旦期12嫂§生Q£月篮目一——迨窒簦整羹塑i热煎笙箜蕉丝基..一鳘避耋基金圭虚;gE盈生数援一堡茎苎堡塑!坠矍兰塞至塞摘要随着国家公路、铁路、水电等基础建设的迅猛发展,出现了大量裸露的岩土边坡,产生了严重的水土流失现象,既破坏了生态环境,又严重危及基础设施建设的安全。植被护坡作为一门工程技术,己在边坡治理中得到了广泛应用。但是目前对其加固机理的研究

2、却滞后于工程实践。本文通过试验方法对植被护坡加固机理进行了分析研究,并取得如下成果:(1)系统地总结了目前植被护坡作用机理研究中根(茎)与岩士相互作用的分析模型和方法,分析了它们存在的缺陷,并在此基础上设计并完成了一系列草根加筋土室内三轴试验。(2)试验研究结果表明:不同加筋方式均可显著提高土体的粘聚力,但内摩擦角基本保持不变,并且草根加筋土护坡加筋机理符合准粘聚力原理,由此提出了适应性更强的准粘聚力计算公式。(3)分层草根加筋土三轴试验结果表明,在相同加筋层数条件下,存在最佳草根含量,此时加筋土强度最大。(4)试验研究发现,在低围压下素土的强度包线呈明显的非线性,

3、并据此回归得到了该类素土的非线性强度准则表达式:而草根加筋土(分层加筋或混合加筋)的强度包线均基本呈直线型,并由试验结果回归得到了相应的直线型强度准则表达式。(5)基于试验结果,建立了素土和混合草根加筋土的BP神经网络本构模型。模型计算结果与试验结果对比分析表明,该神经网络本构模型具有很高的拟和精度和良好的泛化能力。关键词:边坡;植被护坡:草根加筋土;准粘聚力;强度;本构模型;人工神经网络IIAbstractWiththeincreaseinconstructionlikehighways,railways,dametc.,therearealargenumbero

4、fslopesthatdestroythenaturalvegetation.Itleadstoseriouswater—soilerosionandendangertheconstructionofinfrastructure.Bio-slope·engineeringhasbeeninwideuseinslopeprotectionsasabranchofscienceandtechnology。Butthestudyofreinforcementmechanismforbio—slope—engineeringislaggingbehindtheenginee

5、ringpractice+Inthispaperthereinforcementmechanismforbio-slope—engineeringisstudiedandanalyzed,someconclusionscanbegotasbelow:(1)Themodelsandmethodsofroot-soilinteractionaresummarized,theirshortageisalsoanalyzed,thenaseriesoftriaxialtestsforgrassroots—reinforcedsoil(GRS)aredesignedandca

6、rriedout.(2)Thelaboratorytestresultsshowthat:thecohesioncanbeenhancedevidentlythroughreinforcement,buttheinternalfrictionangleholdsthelinebasically,andthereinforcementtheoryofGRSfollowspseudo-cohesionconcept,amoreadaptiveequationforpseudo-cohesioncalculationisderived。(3)Thetestresultso

7、fGRSmixedinlayershowthatanoptimalreinforcementquantityexistsinGRSinthegivennumberofgrassrootslayers,underthisconditionthestrengthofGRSreachthemaximum.(4)Thestudyshowthat:thestrengthenvelopeofsoilisnon—linearundersmallnormalstress,butthestrengthenvelopesofGRS(reinforcementinlayerormix

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