基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重塑黃土凍融過程滲透特性研究

許 健，馮 燦，王掌權(quán)

(西安建筑科技大學(xué) 土木工程學(xué)院， 陜西 西安 710055)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重塑黃土凍融過程滲透特性研究

許 健，馮 燦，王掌權(quán)

(西安建筑科技大學(xué) 土木工程學(xué)院， 陜西 西安 710055)

凍融循環(huán)導(dǎo)致黃土滲透特性的變化規(guī)律十分復(fù)雜，傳統(tǒng)單一因素評價方法難以確定凍融過程黃土滲透系數(shù)與多因素之間的量化統(tǒng)計關(guān)系?；诖耍紫葘ξ靼睶3重塑黃土進(jìn)行凍融過程三軸滲透試驗，得到不同干密度、含水率、圍壓及凍融次數(shù)下的滲透系數(shù)；然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，建立各因素與滲透系數(shù)間的預(yù)測模型。研究結(jié)果表明：重塑黃土滲透系數(shù)變化規(guī)律，隨圍壓增大，其值逐漸減小，且減小幅度先快后慢；隨干密度和初始含水率增大，其值先增大后減??；隨凍融次數(shù)增加，其值逐漸增大，且上升幅度先急后緩。凍融過程黃土滲透系數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測值和試驗值之間相對誤差較小，表明該方法具有較好的預(yù)測精度，能夠綜合描述諸因素與滲透系數(shù)的量化關(guān)系。

重塑黃土；凍融作用；滲透系數(shù)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

黃土多分布于我國中西部，作為誘發(fā)土體劣化的一種自然因素，凍融循環(huán)作用嚴(yán)重影響黃土在作用期間的物理力學(xué)性質(zhì)及其結(jié)構(gòu)，尤其是季節(jié)性凍土地區(qū)。研究表明，凍融作用是導(dǎo)致黃土工程力學(xué)性質(zhì)劣化的重要因素之一[1]。凍融作用強(qiáng)烈改變了土體結(jié)構(gòu)性[2-3]，不僅會誘發(fā)土體凍融病害，也會引起土體物理力學(xué)性質(zhì)[4-7]發(fā)生很大變化?；邳S土滲透特性的增強(qiáng)能較好的表現(xiàn)其凍融劣化特性，利用該指標(biāo)的變化來定量描述黃土劣化特性是一種較好的研究方式，大多學(xué)者開展了有關(guān)凍融循環(huán)作用對土質(zhì)滲透特性變化規(guī)律的研究工作，并取得較好的科研成果。王紅雨等[8]以寬級配礫質(zhì)土樣為研究對象，得到凍融循環(huán)作用下，其滲透系數(shù)會逐漸增大的結(jié)論；肖東輝等[9]通過對經(jīng)歷過凍融循環(huán)的原狀黃土和重塑黃土進(jìn)行顆粒質(zhì)量和孔隙體積分形計算，認(rèn)為土體滲透性與土顆粒粒徑大小有高度相關(guān)，而與孔隙孔徑的關(guān)系弱于顆粒粒徑；安鵬等[10]研究重塑飽合黃土在長期滲流條件下的劣化機(jī)制，得到滲透系數(shù)隨著滲透時間持續(xù)減小，與時間符合冪函數(shù)關(guān)系；穆彥虎等[11]對凍融作用下壓實黃土結(jié)構(gòu)進(jìn)行了定量分析，結(jié)果表明凍融作用后土顆粒之間的原有結(jié)構(gòu)被破壞而形成新的結(jié)構(gòu)，滲透性亦有所增強(qiáng)；文杰等[12]研究黃土的非飽和滲透系數(shù)與體積含水率之間的變化關(guān)系，并引入θ法；Chamberlain E J 等[13]，Viklander P[14]對土體經(jīng)歷凍融循環(huán)后的滲透系數(shù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)土體滲透系數(shù)會在一定范圍內(nèi)變動。黃土滲透特性在凍融循環(huán)作用下，其變化機(jī)理及規(guī)律受多種因素的影響，傳統(tǒng)統(tǒng)計方法一般研究滲透系數(shù)與凍融次數(shù)、含水率等單一變量之間的統(tǒng)計關(guān)系，而實際黃土滲透系數(shù)是同時受到多因素共同影響，因此以單一因素來評價凍融循環(huán)后黃土滲透系數(shù)，則會與實際結(jié)果存在較大誤差。基于此，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為具有多元非線性擬合功能的新方法，便是解決傳統(tǒng)統(tǒng)計方法缺陷的新途徑之一，用其建立多種影響因素對凍融循環(huán)后黃土滲透系數(shù)共同作用的預(yù)測模型[15]。唐曉松等[16]、王雙等[17]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究了碎石土級配對其滲透特性的影響。然而將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型應(yīng)用到凍融循環(huán)過程中滲透系數(shù)變化特性研究上的相關(guān)文獻(xiàn)很少且不夠統(tǒng)一。

基于此，本文通過重塑黃土在凍融循環(huán)過程中的滲透試驗，分析其受多因素影響的變化規(guī)律。同時為了綜合評價多因素耦合作用對重塑黃土在凍融過程中滲透系數(shù)的影響，本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型，對室內(nèi)三軸滲透數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。

1 重塑黃土凍融過程三軸滲透特性試驗研究

本次以陜西省西安市長安區(qū)Q3黃土為研究對象，通過參考大量試驗及文獻(xiàn)可見[18-19]，凍融次數(shù)N、含水率ω、干密度ρd及圍壓σ3是影響重塑黃土在凍融過程中滲透特性發(fā)生變化的4個主要因素。因此，本文通過三軸滲透試驗(見表1)研究4個主要影響因素對重塑黃土滲透特性的變化規(guī)律，并得到試驗數(shù)據(jù)320組。

表1 試樣安排

注：凍結(jié)與融化時間均為12 h，表中符號“-”表示試樣不存在。

1.1 圍 壓

圖1所示為黃土滲透系數(shù)隨圍壓變化的衰減曲線，由圖1變化規(guī)律發(fā)現(xiàn)：隨圍壓增大，黃土滲透系數(shù)以不同幅度下降，且下降幅度逐漸變小，最終保持在一個穩(wěn)定的范圍內(nèi)變化。這是因為隨著圍壓增大，土體固結(jié)度增大，密實度增大，土顆粒間孔隙減小，黃土滲透系數(shù)隨之減小。由圖1可見，在高圍壓(如400 kPa時)作用下，土體固結(jié)度較高，滲透系數(shù)可變范圍受到較大限制，因此當(dāng)土體在高圍壓作用下，不同凍融循環(huán)次數(shù)作用對黃土體滲透系數(shù)差異較小。

1.2 凍融次數(shù)

圖2所示為黃土滲透系數(shù)隨凍融循環(huán)次數(shù)變化的遞增曲線。由圖2可見，隨凍融循環(huán)次數(shù)增加，黃土體滲透系數(shù)逐漸增大，且增大幅度逐漸減小。凍融循環(huán)20次后，滲透系數(shù)趨于穩(wěn)定，其主要原因在于黃土體內(nèi)部水分，在經(jīng)歷凍融循環(huán)作用時，不斷經(jīng)歷低溫凍結(jié)，高溫融化的循環(huán)過程。水分凍結(jié)時，體積膨脹，破壞土顆粒間的聯(lián)結(jié)，冰晶融化時，土顆粒重新排列，不斷的循環(huán)致使土體孔隙率逐漸增大，為滲流提供了良好通道，土體滲透系數(shù)也會因此逐漸變大，直至趨于穩(wěn)定。

圖1 滲透系數(shù)與圍壓關(guān)系曲線

圖2滲透系數(shù)與凍融次數(shù)關(guān)系曲線

1.3 干密度

圖3給出滲透系數(shù)隨干密度變化規(guī)律曲線。與常規(guī)滲透試驗不同的是，滲透系數(shù)并未隨著干密度增大而表現(xiàn)出單調(diào)減小特征，而是與干密度近似呈拋物線變化關(guān)系，且干密度約為1.6 g/cm3時，滲透系數(shù)最大。分析其原因，干密度較大試樣孔隙比較小，在凍融循環(huán)過程中，土樣內(nèi)部產(chǎn)生的凍結(jié)劈裂作用較大，黃土體結(jié)構(gòu)破壞較嚴(yán)重，因而初始階段隨著干密度增大，黃土體滲透系數(shù)增加；干密度很高時(ρd=1.7 g/cm3)，黃土體初始孔隙比很小，黃土體滲透系數(shù)相應(yīng)減小。

圖3滲透系數(shù)與干密度關(guān)系曲線

1.4 初始含水率

圖4所示為黃土滲透系數(shù)隨初始含水率變化的拋物線型曲線。由圖4可見，當(dāng)干密度、圍壓一定時，隨著初始含水率的增大，滲透系數(shù)先增大后減小。其原因如下：土體內(nèi)部孔隙水在低溫條件下凍結(jié)會形成凍結(jié)劈裂作用，并且會隨著初始含水率的增加，其凍結(jié)劈裂作用會不斷增加，土顆粒間聯(lián)結(jié)作用破壞程度就越大，進(jìn)一步致使試樣孔隙比增大，從而增加滲透系數(shù)。隨著初始含水率的進(jìn)一步提高，凍融作用對土顆粒間的聯(lián)結(jié)作用破壞越嚴(yán)重，因此在給試樣施加圍壓時，試樣的固結(jié)程度很大，導(dǎo)致試樣內(nèi)部孔隙比減小，從而滲透系數(shù)減小。

圖4滲透系數(shù)與初始含水率關(guān)系曲線

1.5 討 論

由以上試驗結(jié)果可見：重塑黃土滲透系數(shù)在凍融循環(huán)過程中，凍融次數(shù)、含水率、干密度及圍壓對其存在較顯著的影響，但是通過前人試驗中所得到的定量公式計算其大小時，準(zhǔn)確度難以達(dá)到預(yù)期的效果。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大優(yōu)勢就是能獲得多因素耦合作用對滲透系數(shù)的影響規(guī)律，通過訓(xùn)練樣本獲得多因素與滲透系數(shù)之間的非線性映射關(guān)系，可靠度較明顯?；诖耍挛幕贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對上述三軸滲透試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，最終建立一種能夠綜合評價多因素影響凍融過程黃土滲透系數(shù)的分析預(yù)測模型。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

在凍融循環(huán)過程中，重塑黃土滲透系數(shù)受凍融次數(shù)、含水率、干密度及圍壓的影響較為顯著，從而將其作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本更具有代表性，較為合適。本文將試驗所得320組數(shù)據(jù)(見表2)一分為二：基于訓(xùn)練樣本數(shù)越多，所得預(yù)測模型結(jié)果越精確，可取前300組試驗數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩余20組用來檢驗該預(yù)測模型的精確性。由于試驗數(shù)據(jù)數(shù)值上均存在大小差距過大情況，為避免較大值與較小值被淹沒，對數(shù)據(jù)歸一化處理則顯得較重要。

歸一化函數(shù)如下：

表2 歸一化黃土滲透系數(shù)試驗數(shù)據(jù)

Xt=ll+(lh-ll)×(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)

(1)

式中：X為輸入向量；Xmin為變量X中的最小值；Xmax為變量X中的最大值；ll和lh分別是歸一化的下限和上限；Xt為歸一化值。

2.2 BP網(wǎng)絡(luò)檢驗及結(jié)果分析

預(yù)測模型通過訓(xùn)練與學(xué)習(xí)后，需對該模型進(jìn)行驗證。驗證方式就是通過提前保存的20組同類型數(shù)據(jù)作為輸入層導(dǎo)入該模型，預(yù)測結(jié)果見表3和圖5。預(yù)測結(jié)果顯示，在凍融過程中黃土滲透系數(shù)預(yù)測值與其試驗值變化趨勢較吻合，兩者之間存在誤差范圍均保持在10%以內(nèi)，符合誤差允許的范圍，因此利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型預(yù)測凍融過程重塑黃土滲透系數(shù)較為可靠，具有很好的泛化能力。通過比較預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，該模型能夠較準(zhǔn)確的預(yù)測凍融條件、土性參數(shù)及圍壓對黃土滲透系數(shù)的影響規(guī)律。

表3 滲透系數(shù)預(yù)測結(jié)果

圖5典型數(shù)據(jù)樣本滲透系數(shù)預(yù)測結(jié)果

3 結(jié) 論

基于試驗數(shù)據(jù)結(jié)果，凍融次數(shù)、含水率、干密度及圍壓均對重塑黃土滲透系數(shù)影響顯著。通過建立凍融次數(shù)、含水率、干密度及圍壓各因素與滲透系數(shù)之間的關(guān)系預(yù)測模型，試驗結(jié)論如下：

(1) 重塑黃土滲透系數(shù)變化規(guī)律：隨圍壓增大，其值逐漸減小，且減小幅度先快后慢；隨干密度和初始含水率增大，其值先增大后減??；隨凍融次數(shù)增加，其值逐漸增大，且上升幅度先急后緩。

(2) 由預(yù)測結(jié)果可見，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立的黃土滲透系數(shù)預(yù)測模型，得到的試驗值與預(yù)測值之間存在較小誤差，能夠較準(zhǔn)確的預(yù)測凍融條件、土性參數(shù)及圍壓對黃土滲透系數(shù)的影響規(guī)律。

基于此，可以通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，利用收集的有關(guān)在凍融循環(huán)過程中黃土滲透系數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行培訓(xùn)，從而為季節(jié)凍土區(qū)黃土滲透系數(shù)取值提供參考。

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PermeabilityofRemoldedLoessDuringFreezing-ThawingProcessBasedonBPNeuralNetwork

XU Jian, FENG Can, WANG Zhangquan

(Xi'anUniversityofArchitectureandTechnology,SchoolofCivilEngineering,Xi’an,Shaanxi, 710055,China)

The variation regularity of loess permeability caused by freezing and thawing cycles is very complicated. However, the traditional method based on only one factor is difficult to determine the quantitatively statistical relationship between the permeability coefficient and multi factors. This paper firstly carried out triaxial permeability test to get the permeability coefficient index data of Xi'an Q3remolded loess under different dry density, moisture content, confining pressure and freeze-thaw times. Then a prediction model for the relationship between permeability coefficient and multi factors was obtained by training testing data by using BP neural network. The results show that the loess permeability variation coefficient decrease with the increasing of confining pressure, and decreases soon after the first slow; with the dry density and initial water content increased, the value increased first and then decreased; with the freeze-thaw cycles increases, its value increases gradually, and rise after the first emergency relief. The relative error of prediction value of permeability coefficient compared with experimental data is little, which indicates that BP neutral network forecasting method has better accuracy and can describe the quantitative relationship between permeability coefficient and factors.

remoldedloess;freezing-thawingaction;permeabilitycoefficient;BPneuralnetwork

10.3969/j.issn.1672-1144.2017.05.009

2017-05-12

2017-06-20

國家自然科學(xué)基金資助項目(51478385；51208409)

許 健(1980—)，男，山東泰安人，博士，副教授，主要從事寒區(qū)巖土工程研究工作。 E-mail：xujian@lzb.ac.cn

TU411.4

A

1672—1144(2017)05—0051—06