寒区、严寒区隧道的冻胀是影响隧道全周期寿命的重要问题。围绕某中高纬度的严寒区客运专线建设需要，研究了隧道浅埋洞口围岩冻融圈岩土体不同冻胀率下的衬砌结构力学响应，提出了临界冻胀率条件，即（1）衬砌结构最大拉应力超过材料抗拉强度标准值；（2）衬砌结构发生超过规定的位移值。对于该工程浅埋洞口岩质围岩和土质围岩，判定临界冻胀率分别为2.00%和3.10%，并采取注浆封闭冻融圈输水通道、设置排水盲管、隧道结构铺设保温板等技术措施，保证了洞口运维期的安全。
为探究冻融循环作用对季节性冻土区铁路路基变形特性的影响,以兰新铁路的路基填土为研究对象进行冻融循环试验和固结压缩试验,得到了冻融变形和压缩特性的变化规律,并利用正交试验对压缩特性的影响因素进行显著性分析。试验结果表明:随着冻融循环次数的增加,冻胀率和融沉系数均呈多项式函数增加;在相同冻融循环次数下,两者均与含水率呈正相关,与压实度呈负相关。压缩模量随冻融循环次数的增加先增加,最终趋于稳定,各因素及其交互作用对压缩模量的影响从高到低依次为压实度B、含水率C、冻融循环次数A、B和C的交互作用BC、A和B的交互作用AB、A和C的交互作用AC。建议选取9次冻融循环后的压缩模量作为兰新铁路路基强度设计值,该研究成果对防治冻胀融沉和控制路基变形具有一定的指导意义。
在矿井建设中,人工冻结法施工技术被广泛应用,但冻结施工中土体冻胀所带来的危害也不能忽视。本文通过对取自淮南某矿不同深度的细砂土和黏土试样进行人工冻结的冻胀性能试验,得出了这两种试样的冻胀特性以及冻胀力和冻胀率与时间的关系。
季节性冻土地区的桩基础设计涉及到抗拔稳定性,确定冻胀力才能验算基桩的稳定性。通常桩的冻胀力可以通过地勘报告或经验公式两种方法得出,本文以我国大量的实验数据为依据进行切向冻胀率、单位切向冻胀力的分析,得出季节性冻土切向冻胀力的经验公式,经过了国内工程项目验证符合实际,具有指导意义。在国外季节性冻土地区,若没有得到详勘报告的情况下,可以采用本文的经验公式用于初步设计。
以黑龙江地区季节冻土区粉质粘土为例,通过单因素和多因素冻胀性试验研究,分析了冻胀率随含水率、冻结温度及干密度的变化规律,应用spss统计分析软件建立了冻胀率与含水率、干密度及冻结温度的多元线性回归模型。试验结果表明,粉质粘土的冻胀率与含水率、干密度及冻结温度呈较好的线性关系,高含水率、低冻结温度及大干密度会使土的冻胀性加剧;含水率对土的冻胀率影响最显著,其次是冻结温度,干密度最小;多元线性回归模型拟合度较好。
【目的】沿海城市轨道交通主要穿越海相深厚软土,需要大量使用冻结法施工,而该地区典型土层热物理特性是冻结法设计的关键依据。研究土质、冻融条件等因素对海相人工冻土冻结温度、热物理性质和冻融性质的影响可为该地质条件下的隧道施工提供基础资料。【方法】选取宁波地区3种典型土层,即淤泥质黏土、粉质黏土和砂质粉土,开展冻结温度和热物理参数测定,以及封闭与开放系统下冻胀融沉试验。【结果】3种土层冻结温度为-0.43-0.23℃,且以砂质粉土的较高,粉质黏土的次之,淤泥质黏土的较低;不同土层热物理性质不同,但其常温土的导热系数和容积热容量大小呈现一致性,表现为砂质粉土最大,粉质黏土次之,淤泥质黏土最小;冻土的导热系数、容积热容量和导温系数均大于常温土,冻土导热系数为常温土导热系数的1.37～1.77倍,且颗粒越粗差异越大;各土层冻胀率和融沉系数相差较大,冻胀率较大的土层其融沉系数也较大,表现为淤泥质黏土>粉质黏土>砂质粉土;开放系统补水冻结过程下各土层冻胀率和融沉系数分别为封闭系统冻结过程不补水工况下冻胀率和融沉系数的1.23～1.88倍和1.21～1.84倍。不论是开...
为研究季节性冻土区高速铁路路基修筑后冻融变形的分布规律,考虑冰水相变的作用,采用热弹性力学理论推导出冻土路基应力和变形的二维数值方程,建立路基力学有限元模型,实现路基温度场和变形场的耦合连续计算。而后考虑路基填土的不同冻胀率,研究哈尔滨—大连(哈大)高速铁路路基冻融过程中的变形和应力分布规律。计算结果表明:随着冻胀率的增大和冻深的发展,季节性冻土地区的路基竖向位移、横向差异变形、横向位移及拉应力等随之增加。路基表面的竖向位移有可能超过高速铁路路基变形允许值,并且路肩和边坡处可能在冻融过程中出现拉破坏而导致裂缝。进一步的分析表明:路基中水分重分布引起的土体冻胀率、融沉压缩系数等的变化是影响季节性冻土地区哈大高速铁路路基变形稳定性的主要原因。
在地铁建设冻结法施工中,冻胀会造成冻结管断裂、路面上拱、周围建筑物移位和破坏等。本人通过总结具体人工冻土工程经验,并结合本人实验数据,得出一般性粘土在冻胀过程不同应力下的冻胀率,为以后人工冻土工程提供一定的参考。
为了寻求基于宏观-微观物理参数间接得到季节冻土冻胀率的途径,根据现有技术手段容易测试到土的性质参数,利用BP神经网络法对季节冻土冻胀率进行预测.选取微观孔隙参数及结构单元体参数各4个、外部条件参数3个共11个参数,建立季节冻土冻胀率神经网络预测模型.结果表明:在33个检验样本中,误差最大为0.19,最小为0.00,有4个样本的误差在0.1～0.19之间,其他样本误差都在0.05以下,占总样本数的88%,说明模型能反映冻胀变化的基本趋势.因此,文中建立的基于11个宏观微观物理参数的BP神经网络冻胀率预测模型是可行的.
