中国站
国际站
软件
办会软件
网络研讨会
视频会议
虚拟会议
机构版
软件下载
会议
专业分类
国内活动
海外活动
报告频道
索引
服务
创建活动
讲座
研讨会/课程
会议
登录
注册
中国水土保持学会滑坡泥石流防治专业委员会 2025年学术年会
2025年05月22日~24日
中国 · 重庆市
会议
线下活动
0
浏览
0
条评论
官网
收藏
分享
摘要详情
活动首页
摘要清单
摘要详情
ID / 提交时间
11
/ 2025-03-24 09:36:09
标题
季节性冻土区路基冻融病害机理与预测模型研究
关键字
季节性冻土路基;室内模型试验;冻融特性;影响因素;变形预测模型
主题及专题
1.山区城镇地质灾害国土空间防御韧性
状态
摘要待审
作者
梁晨 / 西南科技大学
摘要
季节性冻土地区,冻融循环引发的路基冻胀、融沉及翻浆等灾害严重威胁道路工程的安全性与耐久性。本研究通过多因素耦合作用解析与细粒含量优化调控双重视角,揭示季节性冻土区路基冻融变形机制并构建高精度预测模型。研究成果可为寒区路基填料选型、施工参数优化及病害预警提供理论依据与技术支撑。
研究内容1:多因素耦合作用下路基冻融特性及变形预测模型构建
(1)基于正交试验的冻害主控因素识别
通过四因素三水平正交试验,结合室内模型试验监测数据,揭示含水率与冻融循环次数为路基冻害主控因素,其与冻胀变形呈显著正相关。
(2)路基冻胀变形的最不利因素组合识别与影响排序
极差与方差分析表明:
W
3
C
2
T
1
N
3
组合(含水率22%、压实度65%、-20℃冻结温度、第4次冻融循环)为最不利工况,冻胀量影响因素排序为:含水率>冻融循环次数>冻结温度>压实度。
(3)基于多算法优化的SVR冻胀预测模型对比
构建GA-SVR、PSO-SVR和SSA-SVR三类预测模型,其中PSO-SVR模型在最大冻胀量预测中展现出最优表现,RMSE值较GA-SVR和SSA-SVR模型各降低10.2%和27.3%,R²达0.9465,显著优于GA-SVR(0.9176)与SSA-SVR(0.8968),验证粒子群算法在超参数优化中的全局收敛优势。
(4)基于PSO-SVR的冻胀变形敏感度分析
模型敏感性研究表明:含水率对路基产生路基冻胀变形的影响程度最大,元距离值为2.936,其次分别是冻融循环次数(2.59)、冻结温度(1.914)以及压实度(1.734),印证正交试验结论。
研究内容2:考虑细粒含量影响的粗粒土路基冻融特性试验研究
(1)细粒含量对路基填料物理性质的影响
土工试验表明:细粒含量增加导致比重与最优含水率上升;最大干密度在细粒含量增加过程中先增大后减小。细粒含量增至10%时,填料最大干密度达峰值1.84g/cm³,最优含水率提升至17.9%。在该细粒含量下,研究区路基填料表现出最佳的压实效果。
(2)细粒含量对粗粒土路基冻融特性的影响
室内模型试验揭示:随着细粒含量的增加,路基在试验过程中体积含水率变化速率加快,变化幅度增大,同时路基土体的温度变化速率有所减慢。此外,较高的细粒含量会导致冻融循环过程中路基的变形量逐渐增大,并且变形速率有所提高。以冻胀量为评价指标,确定研究区路基填料的最佳细粒含量为10%。
(3)基于多模型融合的冻融变形时序预测
构建ARIMA、PSO-LSTM及ARIMA-PSO-LSTM组合模型进行粗粒土路基冻融变形时序预测,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)为评价指标。结果表明:组合模型表现最优(RMSE=15.1,MAE=13.4,R²=0.988),较单一ARIMA和PSO-LSTM模型预测均方根误差分别降低72.1%和67.0%,验证模型融合的有效性。
活动首页
活动日程
时刻表
摘要清单
活动商城
活动相册
我的审稿
管理活动
重要日期
会议日期
05月22日
2025
至
05月24日
2025
05月10日
2025
初稿截稿日期
05月10日
2025
报告提交截止日期
主办单位
中国水土保持学会滑坡泥石流防治专业委员会
承办单位
重庆大学
中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
山区公路水运交通地质减灾重庆市高校重点实验室(重庆交通大学)
联系方式
杨海清
135********
登录查看完整联系方式
联系方式
×
提示
×
即将访问第三方域名
您即将访问第三方域名,请注意您的账号和财产安全。
移动端
在手机上打开
小程序
打开微信小程序
客服
扫码或
点此
咨询