土石混合料填方地基壓實(shí)質(zhì)量快速檢測(cè)方法研究*

余 雄,于同生,王 濤,李 楊

(1.中建五局第三建設(shè)有限公司,湖南 長(zhǎng)沙 410000;2.同濟(jì)大學(xué)土木工程學(xué)院,上海 200092)

0 引言

隨著我國(guó)近年來(lái)基礎(chǔ)建設(shè)的快速發(fā)展,適合直接進(jìn)行工程建設(shè)的良好工程用地越來(lái)越少,因此出現(xiàn)了大量建設(shè)于山區(qū)的工程。對(duì)于此類工程,場(chǎng)平方案大多采用就地取材、削山填谷的方式。就地開(kāi)挖填方的方式不僅節(jié)約材料和運(yùn)輸成本,且挖山得到的填料工程性質(zhì)良好,非常適用于山區(qū)的地基平整工作。該方法具有諸多優(yōu)點(diǎn),但還需要對(duì)填方過(guò)程中的壓實(shí)質(zhì)量進(jìn)行嚴(yán)格把控。規(guī)范中建議采用灌水(砂)法進(jìn)行壓實(shí)度檢測(cè),該方法適用于所有填料的壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè),但隨著填料粒徑的不同需要開(kāi)挖不同大小的試坑,試坑直徑至少為填料最大粒徑的5倍,深度為試坑直徑的1.2倍。對(duì)于公路填方路基來(lái)說(shuō),填料一般為砂土,試坑直徑約取10cm,深度取12cm左右就可以取得較好的檢測(cè)效果。而對(duì)于山區(qū)填方工程,填料為石頭和土的混合材料,盡管在填方前對(duì)大直徑石塊進(jìn)行了破碎,但仍存在大量大直徑石塊(5～15cm),此時(shí)采用灌水(砂)法檢測(cè)的試坑尺寸直徑至少為45cm,深度50cm,經(jīng)試驗(yàn)測(cè)試,包含開(kāi)挖試坑及烘烤土樣時(shí)間,單點(diǎn)檢測(cè)時(shí)長(zhǎng)約在50min。由于填方過(guò)程需要對(duì)壓實(shí)質(zhì)量進(jìn)行逐層檢測(cè),且需要滿足一定的檢測(cè)密度,此時(shí)采用灌水(砂)法檢測(cè)的效率將難以滿足實(shí)際工程需要,亟需尋找一種針對(duì)土石混合料填方地基的壓實(shí)質(zhì)量快速檢測(cè)方法。

針對(duì)上述問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)展了大量關(guān)于土石混合料壓實(shí)質(zhì)量快速檢測(cè)方法的研究。核子濕度密度儀法是一種快速壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè)方法,JTG E60—2008《公路路基路面現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試規(guī)程》中規(guī)定可以將其應(yīng)用于路基的壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè),賴余斌［1］對(duì)其在土石混合料填方地基壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè)中的適用性進(jìn)行研究,結(jié)果表明在含石量較低時(shí),核子密度儀的測(cè)試誤差相對(duì)較小,但當(dāng)含石量較高時(shí),其測(cè)試誤差將無(wú)法滿足工程需要。有學(xué)者提出采用沉降率測(cè)試法檢驗(yàn)填土壓實(shí)質(zhì)量［2-3］,盡管原理層面沉降率(沉降深度/虛鋪厚度)與壓實(shí)系數(shù)可互相轉(zhuǎn)化計(jì)算,但筆者在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)諸多不便之處。首先虛鋪厚度在實(shí)際工程中難以確定,受粒料不均影響,虛鋪厚度很難處于統(tǒng)一標(biāo)高,該參數(shù)的測(cè)量誤差直接導(dǎo)致后期沉降率計(jì)算參數(shù)不準(zhǔn)確;其次填方工程通常為多區(qū)域同時(shí)開(kāi)展,實(shí)際施工過(guò)程中很難做到每個(gè)施工區(qū)域分派1名檢測(cè)人員進(jìn)行實(shí)時(shí)高程監(jiān)測(cè),因此該方法同樣不適用于土石混合料的壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè)。Ji等［4］提出采用CT掃描方法結(jié)合離散元建模的方法確定土石混合料最大干密度和壓實(shí)系數(shù)的方法,盡管該方法在實(shí)驗(yàn)室中有較高的計(jì)算精度,但考慮到CT掃描技術(shù)應(yīng)用于施工現(xiàn)場(chǎng)的局限性,同樣難以應(yīng)用于工程實(shí)踐中。

因此,土石混合料壓實(shí)質(zhì)量快速檢測(cè)方法,應(yīng)同時(shí)具備準(zhǔn)確性和實(shí)用性兩大特征。JT/T 1127—2017 《公路路基填筑工程連續(xù)壓實(shí)控制系統(tǒng)技術(shù)條件》規(guī)定可通過(guò)在試驗(yàn)段建立振動(dòng)壓實(shí)機(jī)械參數(shù)(壓實(shí)過(guò)程中的加速度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù))與壓實(shí)系數(shù)的相關(guān)關(guān)系式,在實(shí)際施工過(guò)程中通過(guò)壓實(shí)機(jī)械參數(shù)間接推算壓實(shí)質(zhì)量的方法。類似地,采用便攜式落錘彎沉儀(portable falling weight deflectormete,PFWD)同樣可以獲取基于加速度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算得到的動(dòng)態(tài)變形模量值,進(jìn)而建立與壓實(shí)系數(shù)間的相關(guān)性關(guān)系式,實(shí)現(xiàn)間接測(cè)試壓實(shí)質(zhì)量的目標(biāo),經(jīng)測(cè)試該方法在公路路基壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè)過(guò)程中同樣獲得了較好的檢測(cè)效果［5-6］。

由前所述,PFWD方法在路基壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域具備較好的適用性,但公路路基填料大多均勻性較好。但對(duì)于土石混合填料,存在變異性強(qiáng)、填料粒徑大、含水率變化范圍大等特點(diǎn),其適用性還有待探究。因此,針對(duì)這一問(wèn)題,本文結(jié)合工程實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),開(kāi)展了采用PFWD方法間接評(píng)價(jià)土石混合料壓實(shí)質(zhì)量的有效性研究。

1 基于PFWD的壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè)方法

采用PFWD方法進(jìn)行壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè),其簡(jiǎn)要過(guò)程如下：首先通過(guò)預(yù)實(shí)驗(yàn)階段的灌水法與動(dòng)態(tài)變形模量測(cè)試試驗(yàn),建立密度或壓實(shí)度與動(dòng)態(tài)變形模量的相關(guān)關(guān)系;當(dāng)二者的相關(guān)性達(dá)到一定程度時(shí)(一般建立線性關(guān)系),即可在此基礎(chǔ)上通過(guò)動(dòng)態(tài)變形模量的測(cè)試推算土石混合料的壓實(shí)質(zhì)量。同時(shí),為了保證PFWD測(cè)試結(jié)果的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性,需對(duì)同一測(cè)點(diǎn)進(jìn)行至少3次重復(fù)試驗(yàn),當(dāng)結(jié)果相對(duì)穩(wěn)定時(shí),認(rèn)定此次測(cè)試結(jié)果有效。

本文所使用的動(dòng)態(tài)變形模量測(cè)試儀其檢測(cè)深度范圍為檢測(cè)面地表下30～50cm。該設(shè)備的測(cè)試原理是通過(guò)對(duì)承壓板作用1個(gè)確定的沖擊荷載,通過(guò)記錄承壓板位移(加速度)信息,在假設(shè)土體和承壓板協(xié)同變形的條件下,根據(jù)彈性力學(xué)理論,計(jì)算得到土體動(dòng)態(tài)變形模量的過(guò)程［7-9］,其計(jì)算公式如下：

(1)

式中：μ為泊松比,取0.21;d為荷載板直徑(mm);σ為平均壓應(yīng)力;s為測(cè)試彎沉值,單位精確至0.01mm。

2 試驗(yàn)方案

土石混合填料最大的特征就是具有不均勻性,即不同位置的填料其含石量、含水率和最大粒徑都存在較強(qiáng)的不確定性。對(duì)于工程實(shí)踐而言,即使有意控制含石量與含水率,但填料性質(zhì)仍具有極強(qiáng)的不確定性。以本工程所在的試驗(yàn)場(chǎng)區(qū)為例,盡管所要求的含石量為40%,但實(shí)際測(cè)得的含石量在20%～70%,含水率也與最佳含水率存在一定偏差［8］。盡管PFWD方法被證明于公路路基壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域具備較好的效果,但其填料與土石混合料有極大差別。公路路基填料相對(duì)均勻,且含水率控制較好,簡(jiǎn)言之對(duì)于待檢測(cè)土體,其變量主要為壓實(shí)度的不同;而對(duì)于土石混合料來(lái)說(shuō),同一場(chǎng)地范圍內(nèi)填料具備極強(qiáng)變異性,最大粒徑、含石量、含水率和壓實(shí)度均不確定,此時(shí)通過(guò)PFWD方法間接計(jì)算壓實(shí)系數(shù)是否仍然有效則需要進(jìn)一步探究。

從理論層面分析,當(dāng)填料均勻,且含石量、含水率均大致相同,僅壓實(shí)度有所差別時(shí),PFWD法檢測(cè)得到的動(dòng)態(tài)變形模量值與填料壓實(shí)系數(shù)一定具備極強(qiáng)的相關(guān)性,公路路基試驗(yàn)的檢測(cè)結(jié)果也從側(cè)面驗(yàn)證了這一結(jié)論。對(duì)于土石混合料而言,若要實(shí)現(xiàn)相同的檢測(cè)效果,則需分別建立多個(gè)含石量、多個(gè)含水率情況下的相關(guān)關(guān)系式,再由此進(jìn)行間接壓實(shí)質(zhì)量評(píng)價(jià)。然而對(duì)實(shí)際工程來(lái)說(shuō),若已知曉待測(cè)點(diǎn)位的含石量和含水率,其壓實(shí)度檢測(cè)工作已完成大部分工作量,此時(shí)再采用PFWD方法進(jìn)行壓實(shí)質(zhì)量評(píng)價(jià)不具備工程意義。

因此,為使研究結(jié)果具備更強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)值,本文將填料巖土種類作為唯一控制變量,即研究填料均挖自同一山包區(qū)域,但并未對(duì)填料含石量、含水率進(jìn)行分類,這對(duì)實(shí)際工程檢測(cè)而言是切實(shí)可行的。整個(gè)試驗(yàn)均結(jié)合實(shí)際工程項(xiàng)目開(kāi)展,選擇某一填方區(qū)域,跟隨檢測(cè)單位人員同步進(jìn)行壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè)。具體測(cè)試方法如下：對(duì)待測(cè)點(diǎn)位首先進(jìn)行PFWD法試驗(yàn),得到該點(diǎn)位的動(dòng)態(tài)變形模量測(cè)試數(shù)據(jù);隨后由檢測(cè)單位在相同位置處進(jìn)行灌水法密度試驗(yàn),并獲取其檢測(cè)濕密度、含水率和計(jì)算干密度數(shù)據(jù)。整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程共跟蹤測(cè)試填方深度為8m,填方層數(shù)16層的填方區(qū),獲得同一填料類型的檢測(cè)數(shù)據(jù)579組。

3 試驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 Evd與密度相關(guān)性分析

現(xiàn)有文獻(xiàn)中建立壓實(shí)系數(shù)與動(dòng)態(tài)變形模量的參數(shù)關(guān)系大多是針對(duì)細(xì)粒土,部分研究結(jié)論顯示動(dòng)態(tài)變形模量與壓實(shí)系數(shù)或干密度之間存在較好的線性關(guān)系。然而針對(duì)土石混合料來(lái)說(shuō),基于本文的試驗(yàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),動(dòng)態(tài)變形模量與壓實(shí)質(zhì)量參數(shù)之間并不存在一定的線性關(guān)系或非線性關(guān)系,這也與張向文等［9］的研究結(jié)論相似。動(dòng)態(tài)變形模量與濕密度、含水率和干密度關(guān)系的散點(diǎn)圖如圖1～3所示,由圖可知?jiǎng)討B(tài)變形模量與3個(gè)參量相關(guān)性均很差,最大相關(guān)系數(shù)僅為0.22左右,顯然無(wú)法建立相關(guān)性方程并應(yīng)用于實(shí)際工程檢測(cè)當(dāng)中。

圖1 動(dòng)態(tài)變形模量與濕密度關(guān)系散點(diǎn)圖Fig.1 Scatter plot of dynamic deformation modulus versus wet density

圖2 動(dòng)態(tài)變形模量與含水率關(guān)系散點(diǎn)圖Fig.2 Scatter plot of dynamic deformation modulus versus moisture content

圖3 動(dòng)態(tài)變形模量與干密度關(guān)系散點(diǎn)圖Fig.3 Scatter plot of dynamic deformation modulus versus dry density

PFWD方法在公路路基壓實(shí)質(zhì)量檢測(cè)過(guò)程中動(dòng)態(tài)變形模量與壓實(shí)系數(shù)的相關(guān)系數(shù)均在0.7以上,對(duì)比土石混合料的相關(guān)性較差的結(jié)果,分析其原因可能如下：由于土石混合料的變異性特征,不同點(diǎn)位的含石量、含水率和壓實(shí)度均存在較大的不確定性,僅僅依靠動(dòng)態(tài)變形模量一個(gè)參數(shù)難以建立與多個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系。以動(dòng)態(tài)變形模量與濕密度的相關(guān)性分析為例,處于低壓實(shí)質(zhì)量、高含水率狀態(tài)與高壓實(shí)質(zhì)量、低含水率狀態(tài)可能具備相同的濕密度,但其壓縮性質(zhì)顯然相差極大,即動(dòng)態(tài)變形模量不同。因此,對(duì)于土石混合料填方工程而言,很難通過(guò)動(dòng)態(tài)變形模量間接評(píng)價(jià)地基土壓實(shí)質(zhì)量。

3.2 PFWD位移時(shí)程曲線與密度相關(guān)性分析

由3.1節(jié)分析可知,僅通過(guò)動(dòng)態(tài)變形模量無(wú)法建立與壓實(shí)參數(shù)的相關(guān)性模型。不同測(cè)點(diǎn)采用PFWD方法測(cè)試過(guò)程中典型的位移時(shí)程曲線如圖4所示?？梢钥闯鰞蓚€(gè)測(cè)點(diǎn)計(jì)算得到的動(dòng)態(tài)變形模量值相等,但位移時(shí)程曲線有所差別,相應(yīng)的濕密度分別是2.18g/cm3和2.0g/cm3。根據(jù)式(1)中動(dòng)態(tài)變形模量計(jì)算公式可知,Evd計(jì)算僅體現(xiàn)了位移時(shí)程曲線的最大值。事實(shí)上對(duì)于兩個(gè)密度存在差異的點(diǎn),即使Evd計(jì)算值相同,其位移時(shí)程曲線也會(huì)有所差異,表明位移時(shí)程曲線中可能包含更多關(guān)于壓實(shí)質(zhì)量的信息,即有可能基于此建立與壓實(shí)質(zhì)量參數(shù)的相關(guān)性模型。

圖4 相同Evd不同濕密度時(shí)程曲線對(duì)比Fig.4 Comparison of time course curves for different wet densities for the same Evd

位移時(shí)程曲線記錄了PFWD測(cè)試過(guò)程中111個(gè)時(shí)刻的位移值,常規(guī)的數(shù)據(jù)處理手段難以直接基于此建立曲線與濕密度、含水率和干密度的相關(guān)性模型。然而結(jié)合時(shí)下較為火熱的人工智能技術(shù)則可以較為簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于其良好的非線性映射建模能力已在多行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用,并受益于近年來(lái)計(jì)算機(jī)算力和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,可以極其簡(jiǎn)便地將其應(yīng)用于多參數(shù)的建模過(guò)程中［10-11］。

首先以位移時(shí)程曲線與濕密度的相關(guān)模型建立為例,研究二者之間的相關(guān)關(guān)系。輸入?yún)?shù)為位移時(shí)程曲線上按順序排列的位移值(每個(gè)點(diǎn)均取3次測(cè)試結(jié)果的平均值),輸出參數(shù)分別為濕密度、含水率和干密度?？倲?shù)據(jù)量共有579組,以其中500組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),79組作為測(cè)試數(shù)據(jù),需要說(shuō)明的是,每次選擇的500組訓(xùn)練數(shù)據(jù)和79組測(cè)試數(shù)據(jù)均為隨機(jī)選擇,通過(guò)多次重復(fù)測(cè)試的結(jié)果作為評(píng)判神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)。

隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)量為12個(gè)時(shí),79個(gè)測(cè)試點(diǎn)實(shí)測(cè)濕密度與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算濕密度的對(duì)比散點(diǎn)圖如圖5所示。由圖5可以看出,即使是包含多組土石混合料粒徑、含石量和含水率的條件下,整體而言基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所構(gòu)建的濕密度計(jì)算模型誤差較小。濕密度覆蓋區(qū)間從1.9～2.3g/cm3,與工程實(shí)際相符。圖6為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算濕密度誤差從大到小排列的分析圖,最大計(jì)算誤差為9%,平均計(jì)算誤差為2.4%,誤差小于8%的數(shù)據(jù)量為77個(gè),占總數(shù)據(jù)量的97.5%,誤差小于6%的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為74個(gè),占總數(shù)據(jù)量的93.7%,誤差小于4%的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為66個(gè),占總數(shù)據(jù)量的83.5%。且通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),誤差較大的點(diǎn)位主要集中在低密度區(qū)和高密度區(qū),即處于端點(diǎn)位置?？紤]到灌水法進(jìn)行密度檢測(cè)過(guò)程中同樣存在一定的人為誤差,該誤差范圍基本可以被工程實(shí)踐所接受。

圖5 實(shí)測(cè)濕密度與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算濕密度散點(diǎn)圖Fig.5 Scatter plot of measured wet density and BP neural network model calculated wet density

圖6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算濕密度誤差分析Fig.7 Error analysis of wet density calculation by BP neural network

盡管根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算濕密度的效果較好,但通過(guò)多次重復(fù)測(cè)試發(fā)現(xiàn),并非每次測(cè)試結(jié)果均可以達(dá)到的理想效果。如圖7所示為相同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)情況下的計(jì)算效果,由圖7可以看出,在實(shí)測(cè)濕密度較大時(shí),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算誤差較大,且誤差小于4%的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)僅為25個(gè),占總測(cè)試數(shù)據(jù)量的68.4%,相較于之前的83.5%差距較大。多次重復(fù)測(cè)試結(jié)果表明,最終誤差率平均值在2.9%左右,誤差最大值的平均值在12%左右,誤差小于6%的點(diǎn)位數(shù)占總點(diǎn)位數(shù)據(jù)的90%左右,上述分析結(jié)果表明該方法具備一定的可行性,但其魯棒性還有待提高。

圖7 實(shí)測(cè)濕密度與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算濕密度散點(diǎn)圖Fig.7 Scatter plot of measured wet density and BP neural network model calculated wet density

由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在使用過(guò)程中每次權(quán)值和閾值均為隨機(jī)生成,不同的權(quán)值、閾值參數(shù)會(huì)對(duì)最終的計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生一定影響,因此會(huì)影響其計(jì)算結(jié)果的魯棒性。而遺傳算法是一種尋優(yōu)算法,其基本原理是通過(guò)不斷交叉、選擇和變異等操作尋找規(guī)定條件所設(shè)置的最優(yōu)解［12-13］。因此,可以將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合,通過(guò)遺傳算法的尋優(yōu)特性尋找BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算誤差最小的權(quán)值和閾值［12-13］,由于該方法已有較成熟的應(yīng)用,具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程不在此贅述。

基于遺傳算法優(yōu)化后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行濕密度計(jì)算的結(jié)果如圖8所示,對(duì)比之前未經(jīng)改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最佳預(yù)測(cè)效果可以看出,二者之間并無(wú)明顯差異,且從整體誤差來(lái)看,平均誤差為2.5%,誤差最大值為7.7%,誤差小于6%的點(diǎn)位數(shù)占比為96%,誤差小于4%點(diǎn)位數(shù)占比為82%,二者差異性同樣很小(見(jiàn)圖9)。但不同點(diǎn)在于,基于遺傳算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型總能得到類似的計(jì)算結(jié)果,相較于一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,計(jì)算結(jié)果的魯棒性得到了極大提升。

圖8 改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算濕密度與實(shí)測(cè)濕密度散點(diǎn)圖Fig.8 Scatter plot of calculated wet density and measured wet density by improved BP neural network

圖9 改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型誤差分析Fig.9 Error analysis diagram of improved BP neural network model

基于遺傳算法優(yōu)化后的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以建立PFWD過(guò)程中位移時(shí)程曲線與濕密度的相關(guān)性模型,且計(jì)算平均誤差僅為3%左右。按照同樣的過(guò)程,對(duì)位移時(shí)程曲線與干密度、含水率間的相關(guān)性模型進(jìn)行評(píng)析?；谖灰茣r(shí)程曲線和改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算干密度、含水率與實(shí)測(cè)值的散點(diǎn)圖和誤差分析如圖10,11所示。由圖10可知,位移時(shí)程曲線與干密度間存在一定的相關(guān)性,但相較于濕密度的相關(guān)性關(guān)系來(lái)說(shuō)較差。其最大誤差為13%左右,平均誤差為4.2%,均大于濕密度計(jì)算過(guò)程中的誤差。由圖11可以看出,基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到的含水率與實(shí)測(cè)含水率間相關(guān)性較差,基本上無(wú)法通過(guò)位移時(shí)程曲線推算填料含水率。

圖10 改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算干密度與實(shí)測(cè)干密度散點(diǎn)圖Fig.10 Scatter plot of dry density calculated by improved BP neural network versus measured dry density

圖11 改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算含水率與實(shí)測(cè)含水率散點(diǎn)圖Fig.11 Scatter plot of calculated water content and measured water content by improved BP neural network

3.3 水分儀測(cè)試含水率可行性分析

由前述分析可知,基于便攜式落錘彎沉儀測(cè)試過(guò)程中得到的位移時(shí)程曲線,結(jié)合遺傳算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以建立得到時(shí)程曲線與濕密度較好的相關(guān)性模型,相比之下,時(shí)程曲線與干密度、含水率之間的相關(guān)性模型誤差則較大。而地基壓實(shí)質(zhì)量評(píng)價(jià)需要干密度計(jì)算壓實(shí)系數(shù),在已知濕密度的情況下,還需要獲取測(cè)點(diǎn)的含水率信息。

含水率的常規(guī)測(cè)試方法為烘干法,主要測(cè)試原理為通過(guò)高溫烘干受測(cè)試土體中的水分,利用烘干前后的質(zhì)量差計(jì)算水分質(zhì)量,進(jìn)而計(jì)算填料含水率,然而該方法對(duì)于土石混合料的檢測(cè)效率卻難以適應(yīng)于工程實(shí)踐。為了保證檢測(cè)速度,本文嘗試一種更為快捷準(zhǔn)確的測(cè)試方法,即水分儀測(cè)試法。

水分儀是一種應(yīng)用于農(nóng)林灌溉領(lǐng)域的測(cè)試設(shè)備,其基本測(cè)試原理如下,通過(guò)觸探鋼針測(cè)試一定土體范圍內(nèi)的電阻率,又根據(jù)電阻率與含水率的相關(guān)關(guān)系,換算得到土體的含水率值。需要說(shuō)明的是,儀器顯示的含水率是體積含水率,而通常巖土工程領(lǐng)域所用的含水率為質(zhì)量含水率,二者還需要進(jìn)行換算,其基本換算公式如下：

ω=θω/(ρ-θω)

(2)

式中：ω為質(zhì)量含水率;ρ為待測(cè)土體測(cè)試狀態(tài)下的濕密度;θω為待測(cè)土體的體積含水率,即水分儀顯示數(shù)據(jù)。土壤傳感器主要測(cè)試構(gòu)件為3根鋼針,鋼針需要與土體充分接觸。由于設(shè)備研發(fā)適用領(lǐng)域主要針對(duì)農(nóng)業(yè),測(cè)試土體為松軟土體,而課題所需測(cè)試土體為經(jīng)壓實(shí)后土體,很難直接插入壓實(shí)后的土體中,且土石混合料中存在部分石料,直接插入極可能對(duì)鋼針造成損壞。通過(guò)不斷摸索實(shí)踐,最終梳理得到以下測(cè)試流程,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)土石混合料中細(xì)粒料成分含水率的測(cè)試。

1)第1步 取一固定容積的容器,可以是水杯等器皿,挖取測(cè)點(diǎn)位置處的細(xì)粒土放置于水杯中,并將水杯內(nèi)的土體輕輕用手壓實(shí)至較緊密狀態(tài)。

2)第2步 稱量容器+土的質(zhì)量,減去容器質(zhì)量得到其內(nèi)土體質(zhì)量,再由事先知曉的容器體積計(jì)算得到杯中土體濕密度。

3)第3步 將水分儀鋼針插入器皿內(nèi)的土體中,讀取測(cè)試數(shù)據(jù),重復(fù)3～5次,取平均值,根據(jù)式(2)計(jì)算得到土體的質(zhì)量含水率。

幾個(gè)測(cè)點(diǎn)重復(fù)測(cè)試過(guò)程中體積含水率測(cè)試結(jié)果如表1所示,可以看出,水分儀測(cè)試效果具有良好的穩(wěn)定性,從低含水率到高含水率的重復(fù)多次試驗(yàn)結(jié)果可以看出,數(shù)據(jù)始終保持在某個(gè)狹窄區(qū)間范圍內(nèi),表明基于該儀器的測(cè)試結(jié)果是有效并且可信的。

表1 水分儀測(cè)試效果Table 1 Results of moisture meter tests

由于采用水分儀測(cè)試含水率會(huì)影響測(cè)點(diǎn)完整性,影響后續(xù)進(jìn)行灌水法試驗(yàn)結(jié)果,因此設(shè)置以下兩個(gè)試驗(yàn)驗(yàn)證采用水分儀進(jìn)行土石混合料含水率測(cè)試的有效性。

1)試驗(yàn)1 從工程現(xiàn)場(chǎng)隨機(jī)挖取部分土石混合料,篩分得到粒徑2cm以下土樣,采用加水或烘干的方式獲得不同含水率土樣,隨后分別采用前述水分儀測(cè)試法和烘干法測(cè)試相同對(duì)照組土樣的含水率。

2)試驗(yàn)2 在進(jìn)行灌水法試驗(yàn)時(shí),將土石混合料根據(jù)粒徑篩分為不同粒徑組,并測(cè)試每個(gè)粒徑組的質(zhì)量和含水率,并逐一采用烘干法測(cè)試含水率,由此可以得到細(xì)粒土和土石混合料的總含水率?？偤视?jì)算公式如下：

(3)

式中：ωz為填料的總含水率;Ni為第i個(gè)粒徑組的質(zhì)量百分?jǐn)?shù);ωi為第i個(gè)粒徑組的含水率。

土體水分儀測(cè)試含水率與烘干法測(cè)試含水率的散點(diǎn)圖如圖12所示。由圖中數(shù)據(jù)可以看出,二者盡管不是完全相等,但存在極強(qiáng)的線性關(guān)系,相關(guān)系數(shù)均在0.95以上,表明可通過(guò)水分儀測(cè)試細(xì)粒料含水率。細(xì)粒料含水率與混合料整體含水率的散點(diǎn)圖及相關(guān)性曲線如圖13所示,二者相關(guān)系數(shù)可以達(dá)到0.95以上,也就是可以通過(guò)測(cè)試細(xì)粒料含水率推算得到混合料整體含水率。由此,通過(guò)預(yù)實(shí)驗(yàn)階段的相關(guān)性分析,就可以直接建立水分儀測(cè)試含水率與土石混合填料整體含水率的相關(guān)關(guān)系式,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)快速測(cè)試含水率的目標(biāo)。

圖12 水分儀含水率測(cè)試結(jié)果與烘干法結(jié)果對(duì)比Fig.12 Moisture meter moisture content test results compared to drying method results

圖13 細(xì)粒土含水率與整體含水率關(guān)系Fig.13 Water content of fine-grained soils in relation to overall water content

3.4 土石混合料壓實(shí)質(zhì)量快速檢測(cè)方法

總結(jié)上述分析成果,得到最終的壓實(shí)質(zhì)量快速檢測(cè)方法流程：①第1步 選取試驗(yàn)區(qū)同時(shí)開(kāi)展灌水法密度試驗(yàn)、PFWD試驗(yàn)和水分儀測(cè)試試驗(yàn);②第2步 建立PFWD檢測(cè)過(guò)程中位移時(shí)程曲線與灌水法結(jié)果中濕密度的映射模型;③第3步 根據(jù)同測(cè)點(diǎn)的水分儀測(cè)試含水率、細(xì)粒料含水率以及整體含水率數(shù)據(jù),建立水分儀測(cè)試含水率與整體含水率的計(jì)算關(guān)系式;④第4步 待驗(yàn)證相關(guān)模型計(jì)算誤差滿足工程需求后,后續(xù)施工過(guò)程中直接進(jìn)行PFWD和水分儀測(cè)試法,并根據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù)快速計(jì)算測(cè)點(diǎn)壓實(shí)質(zhì)量情況。

雖然在使用該方法前仍需要進(jìn)行幾百組的灌水法、動(dòng)態(tài)變形模量測(cè)試試驗(yàn)以建立濕密度與位移時(shí)程曲線的映射模型,但相較于動(dòng)輒上萬(wàn)個(gè)測(cè)試點(diǎn)位的土石混合料填方工程,這樣的測(cè)試數(shù)據(jù)量尚在可接受范圍內(nèi),整體檢測(cè)效率相較灌水法得到了極大幅度的提升。且對(duì)于變異性較弱的土石混合料其訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的數(shù)據(jù)量還可能進(jìn)一步減少。現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用過(guò)程中,PFWD技術(shù)測(cè)試數(shù)據(jù)、水分儀測(cè)試數(shù)據(jù)均可實(shí)時(shí)上傳云端,基于這些數(shù)據(jù)采用預(yù)先訓(xùn)練好的模型實(shí)時(shí)計(jì)算測(cè)點(diǎn)濕密度、含水率和壓實(shí)系數(shù),可在第一時(shí)間給出測(cè)點(diǎn)壓實(shí)質(zhì)量結(jié)果,從而進(jìn)一步提高該方法的可行性。

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)和理論分析的方法得到一套完整的土石混合填料壓實(shí)質(zhì)量快速檢測(cè)方法,主要結(jié)論如下。

1)動(dòng)態(tài)變形模量難以直接與濕密度、干密度和含水率等壓實(shí)質(zhì)量表征參數(shù)建立相關(guān)關(guān)系,二者相關(guān)性較低。

2)PFWD檢測(cè)過(guò)程中的位移時(shí)程曲線與填料濕密度存在較強(qiáng)的相關(guān)性,可以通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立二者聯(lián)系,并且基于遺傳算法可以進(jìn)一步提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射模型的穩(wěn)定性,通過(guò)預(yù)實(shí)驗(yàn)階段訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以在后期施工階段采用PFWD技術(shù)快速得到測(cè)點(diǎn)濕密度。

3)通過(guò)水分儀測(cè)試得到的細(xì)粒料含水率與烘干法得到的含水率具備極強(qiáng)線性關(guān)系、同時(shí)細(xì)粒料含水率與填料整體含水率同樣具備強(qiáng)線性關(guān)系,借助上述關(guān)系可以簡(jiǎn)單建立水分儀測(cè)試含水率與測(cè)點(diǎn)整體含水率的相關(guān)關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)快速檢測(cè)含水率的目標(biāo)。

4)本文總結(jié)得到的土石混合填料壓實(shí)質(zhì)量快速檢測(cè)方法基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來(lái)源于工程實(shí)踐,所有分析數(shù)據(jù)均為現(xiàn)場(chǎng)隨機(jī)選取,不受限于填料類型、含石量和含水率,具備較高的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)用價(jià)值,可有效解決傳統(tǒng)檢測(cè)方法效率低的問(wèn)題。