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题名相关向量机模型在边坡稳定性预测中的应用
被引量：10
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作者
孙吉书
夏健超
王建平
李伟华
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机构
河北工业大学土木与交通学院
张家口市京新高速公路管理处
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第28期12234-12242,共9页
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基金
河北省交通运输厅科学技术项目计划(T-2012131)
天津市交委科技计划(2021-24)。
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文摘
近年来,边坡稳定性预测得到了广泛的研究,及时、准确的预测可以有效地预防边坡破坏灾害的发生。提出了一种基于相关向量机(relevance vector machine,RVM)的边坡稳定性预测模型,结合京-新高速公路高堑边坡工程实例,通过对比支持向量机(support vector machine,SVM)模型、径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络模型和RVM模型的拟合及预测结果来分析其可行性。结果表明:相较于SVM模型和RBF神经网络模型,RVM模型的3种预测指标值均是最小的。其中,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别降低了86.02%和22.11%,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别降低了72.05%和1.09%,相对均方误差(relative root mean square error,RRMSE)也分别降低了75.89%和21.13%,表明RVM是一种预测边坡稳定性的稳健工具,该方法能较为准确地预测出不同指标下的边坡安全系数。
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关键词
路基工程
边坡稳定性
路堑滑坡
相关向量机(RVM)模型
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Keywords
subgrade engineering
slope stability
roadbed landslide
relevance vector machine(RVM)model
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分类号
U417.1
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名硅烷偶联剂改善沥青与铁尾矿碎石粘附效果评价
被引量：5
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作者
孙吉书
夏健超
王鹏飞
肖田
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机构
河北工业大学土木工程学院
中铁十四局集团第二工程有限公司
天津市市政工程设计研究院
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出处
《热固性树脂》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期39-43,共5页
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基金
天津市自然科学基金项目(18JCTPJC54200)
天津市交通运输科技发展计划项目(2016A-01)。
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文摘
以铁尾矿碎石作为集料用于沥青混合料制备,并在其中加入KH-550硅烷偶联剂。通过对沥青的针入度、软化点、延度及粘度测试确定了硅烷偶联剂的最佳添加质量分数为0.6%。测定了蒸馏水和乙二醇分别与不同硅烷偶联剂掺量的沥青及集料的接触角,再求出不同沥青及集料的表面能参数,进而计算出沥青与集料间的粘附功。结果表明,沥青与铁尾矿碎石之间粘附性随硅烷偶联剂用量的增大而提高,当硅烷偶联剂添加质量分数为0.6%时,粘附功增大了16.5%,掺加硅烷偶联剂可有效改善沥青与铁尾矿碎石之间粘接能力。最后,通过沥青混合料的水稳定性试验验证了应用粘附功表征沥青与铁尾矿碎石之间粘结能力的合理性。
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关键词
道路工程
沥青
铁尾矿碎石
硅烷偶联剂
粘附性
表面能
粘附功
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Keywords
road engineering
asphalt
iron tailings gravel
silane coupling agent
adhesion
surface energy
adhesion work
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分类号
U416.217
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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