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图 7 轴向渗透条件下体积应变与渗透系数关系曲线

              3.5 不同围压下防渗安全的轴向应变阈值 从图 6中可知,采用 70号沥青与 110号沥青配制的沥青
              混凝土,在不同围压下,轴向应变达到 8%~30%,此时渗透系数增加了 2~3个数量级。若轴向应变
              继续增加,其渗透系数增大倍数将更加显著。以围压 300kPa为例,轴向应变达到 12%~15%时,70
              号沥青混凝土对应的体应变约为 1.3%~2.1%,110号沥
              青混凝土对应的体应变约为 1.1%~1.8%。研究成果与
              文献[ 16]的沥青混凝土侧胀变形对渗透系数影响的结果
              位于同一数量级,表明造成沥青混凝土渗透系数发生改
              变最主要的原因是沥青混凝土的剪胀性。另外,为了确
              定沥青混凝土心墙材料在不同试验条件下发生渗流破坏
              的起始点,查找出在三轴剪切轴向渗透过程中防渗失效
                                                           - 8
              所对应的轴向应变,见表 5。以规范要求的 1 × 10 cm?s
              作为防渗失效的依据,定义刚发生防渗失效破坏时对应
              的轴向应 变 为防 渗安 全轴向 应变 阈值,当 围 压 在 高 于
              1000kPa时,各加载阶段的轴向应变(0~28%)下对应
                                          - 8
              的渗透系数均满足小于 1.0 × 10 cm?s的规范要求。两种
                                                                     图 8 不同沥青标号各围压下防渗安全轴向应变阈值
              沥青标号的安全阈值如图 8所示。
                                   表 5 三轴剪切- 轴向渗透条件不同围压下防渗失效时的轴向应变

                         围压?kPa                   100            200             300              500
                         渗透压?kPa                  50             100             200              300
                             70号沥青混凝土             8.5             9.3            12.1            20.7
                轴向应变?%
                             110 号沥青混凝土           9.5            12.1            12.3            21.9


              4 基于全局优化的沥青混凝土防渗安全轴向应变阈值预测模型


              4.1 反演模型的建立 随着反演方法的迅速发展,越来越多的智能算法被应用于反演分析中                                             [29 - 30] 。
              相较于遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)等算法                     [31 - 33] ,LM- UGO(麦考特 - 通用全局优化算法)作为
              1stOpt软件的计算核心,其具有强大的容错和寻优能力,用户无需提供参数的初始值,而是由算法全
                                                                                                2
              局寻优   [34] 。结合试验资料,选取 70号沥青的试验数据作为训练样本集,采用决定系数 R、均方根误
                                                                        2
              差 RMSE来对反演模型的计算精度进行评估。当 RMSE越小,R越大,表示模型的预测值与渗透系数
              真实值偏差小、相关性高,说明模型预测精度高。以围压、轴向应变为自变量,渗透系数为因变量绘
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              制散点图,在剔除异常值后,根据趋势线的 R选取拟合数据。接下来为建立最优反演模型,选取了对
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