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Matlab在土工試驗數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

2014-07-25 11:29:01焦艷龍
鐵道勘察 2014年5期

焦艷龍

(鐵道第三勘察設(shè)計院集團有限公司,天津 300251)

Matlab在土工試驗數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

焦艷龍

(鐵道第三勘察設(shè)計院集團有限公司,天津 300251)

土的靈敏度是評價土體結(jié)構(gòu)性的重要參數(shù),其值大小受多種因素影響。以天津某地鐵項目大量試驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),主要考慮孔隙比和塑性指數(shù)兩種影響因素,運用Matlab語言對試驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,得出了天津地區(qū)土體靈敏度與孔隙比、塑性指數(shù)兩種影響因素的函數(shù)關(guān)系,并對試驗數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的異常值進行分析。

土體靈敏度 無側(cè)限抗壓強度 方差分析 回歸分析

土體靈敏度是黏性原狀土無側(cè)限抗壓強度與原狀土結(jié)構(gòu)完全破壞的重塑土無側(cè)限抗壓強度的比值,反映了黏性土結(jié)構(gòu)性的強弱。土體受擾動后,隨著靜置時間的增長,土體強度又逐漸增加,但一般需要較長的時間,而且不能恢復(fù)到原來的強度。因此,在工程設(shè)計和評價時,應(yīng)該充分考慮施工的擾動程度以及擾動引起的土體強度降低。

考慮到孔隙比、塑性指數(shù)兩種因素對靈敏度的影響,利用Matlab軟件對天津某地鐵項目的大量試驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,通過方差分析確定各個因素與靈敏度是否顯著相關(guān),然后通過回歸分析擬合出函數(shù)關(guān)系式。

1 試驗數(shù)據(jù)整理與讀取

1.1 試驗數(shù)據(jù)整理

土工試驗數(shù)據(jù)匯總后,最終生成excel格式的成果報告,從中篩選出具有靈敏度指標(biāo)的樣品。為了便于統(tǒng)計,僅復(fù)制報告號、樣品號、取樣深度、孔隙比、塑性指數(shù)、靈敏度等列的數(shù)據(jù),存放于新建的data.xls(如D盤根目錄下)文件sheet1工作表中。孔隙比取0.45~1.3,間隔0.05;塑性指數(shù)取6.5~22.5,間隔0.5。孔隙比與塑性指數(shù)及相應(yīng)的靈敏度試驗數(shù)據(jù)分別存放于data.xls文件sheet2、sheet3工作表。

1.2 試驗數(shù)據(jù)讀取

Matlab是美國MathWorks公司上世紀(jì)80年代中期的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件,用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級技術(shù)計算語言和交互式環(huán)境,自Matlab6.5(含)以后均支持讀取excel文件,函數(shù)名為xlsread,使用方法為num=xlsread(filename, sheet, range),參數(shù)分別代表文件名、工作表名、單元格范圍。比如num=xlsread(‘d:\data.xls’,’data’),表示將D盤下data.xls文件中data數(shù)據(jù)返回給num 。

2 靈敏度與各影響因素的關(guān)系分析

2.1 地鐵沿線地質(zhì)條件分析

天津地鐵沿線為沉積平原,以陸相沉積為主,受海水漲退的影響,形成海陸交互沉積層。利用scatter函數(shù)繪制取樣深度、塑性指數(shù)及靈敏度的散點分布見圖1。

m=xlsread(‘d:\data.xls’,’sheet1’);

dep=m(:,3); %取樣深度(m)

ip=m(:,5); %塑性指數(shù)

st=m(:,6); %靈敏度

scatter(dep,ip,100,st); %繪制散點分布圖

同理,可繪制取樣深度、孔隙比及靈敏度的散點分布圖。

圖1 取樣深度、塑性指數(shù)及靈敏度散點分布

0~15 m,以黏土、粉質(zhì)黏土、淤泥質(zhì)土為主,局部有粉土,土的觸變性和靈敏度較高,工程性質(zhì)較差;15~25 m,以粉質(zhì)黏土、粉土為主;25~35 m,以黏土、粉質(zhì)黏土為主,局部夾雜有粉砂;40 m以下由黏土、粉質(zhì)黏土組成,由于取樣點較少,代表性有一定局限。

土體靈敏度集中在1~4之間,部分試樣的靈敏度達到了6以上,主要為中、低靈敏土。

2.2 靈敏度與孔隙比的關(guān)系分析

利用單因素方差分析研究孔隙比的不同水平是否對靈敏度產(chǎn)生了顯著影響。在Matlab中輸入以下命令:

m=xlsread(‘d:\data.xls’,’sheet2’);

[p,table,stats]=anova1(m);

得出概率值p=0.001 4<0.01,表明孔隙比的影響高度顯著,極具統(tǒng)計意義。圖2是anova1函數(shù)生成的試驗數(shù)據(jù)箱形圖,靈敏度異常值用“+”標(biāo)注。

圖2 孔隙比與靈敏度試驗數(shù)據(jù)

將異常值剔除,并對各級孔隙比下的靈敏度求均值,得到兩者之間的對應(yīng)數(shù)據(jù),見表1。

表1 孔隙比與靈敏度的試驗數(shù)據(jù)

利用plot函數(shù)繪制孔隙比與靈敏度關(guān)系曲線圖,見圖3。由圖3可知,當(dāng)孔隙比小于1時,靈敏度隨著孔隙比的增大而減??;當(dāng)孔隙比大于1時,靈敏度隨著孔隙比的增大而增大,形成一條拋物線。

利用regress函數(shù)擬合出兩者之間的回歸方程。程序代碼如下:

m=xlsread(‘d:\data1.xls’,’sheet1’);%表1中的數(shù)據(jù)存放于data1.xls文件sheet1工作表,首列存放孔隙比,次列存放靈敏度。

e=m(:,1);st=m(:,2);

x=e.*e;

y=[ones(length(e),1),e,x];

[b,bint,r,rint,stats]=regress(st,y);

孔隙比與靈敏度的回歸方程為

其相關(guān)系數(shù)為0.825,概率值p<0.01,回歸模型成立,結(jié)果顯著。

圖3 孔隙比與靈敏度關(guān)系曲線

2.3 靈敏度與塑性指數(shù)的關(guān)系分析

對塑性指數(shù)與靈敏度試驗數(shù)據(jù)進行單因素方差分析,得出概率值p=5.74e-09<0.01,表明塑性指數(shù)的影響高度顯著,極具統(tǒng)計意義。圖4是anova1函數(shù)生成的試驗數(shù)據(jù)箱形圖。

圖4 塑性指數(shù)與靈敏度試驗數(shù)據(jù)

剔除異常值后求均值,得到塑性指數(shù)與靈敏度的試驗數(shù)據(jù),見表2。

利用plot函數(shù)繪制塑性指數(shù)與靈敏度關(guān)系曲線圖,見圖5。由圖5可知,當(dāng)塑性指數(shù)小于17時,靈敏度隨塑性指數(shù)的增大而減?。划?dāng)塑性指數(shù)大于17時,靈敏度隨塑性指數(shù)的增大而增大,形成一條拋物線。

表2 塑性指數(shù)與靈敏度的試驗數(shù)據(jù)

利用regress函數(shù)求得回歸方程的系數(shù),塑性指數(shù)與靈敏度的回歸方程為

其相關(guān)系數(shù)為0.807,概率值p<0.01,回歸模型成立,結(jié)果顯著。

圖5 塑性指數(shù)與靈敏度關(guān)系曲線

3 靈敏度異常值分析

箱形圖中標(biāo)注出的靈敏度異常值大部分在4.0以上,分析這些試樣的物理指標(biāo)可知,試樣屬于稍濕或濕的密實粉土,或者摻雜粉土的粉質(zhì)黏土,應(yīng)力—應(yīng)變曲線具有極大的相似性,見圖6。

圖6 靈敏度異常值應(yīng)力-應(yīng)變曲線

由圖6可知,無論是原狀土還是重塑土,剪切過程中均出現(xiàn)明顯的峰值;剪切峰值出現(xiàn)在5%軸向應(yīng)變附近;原狀土的剪切峰值一般大于100 kPa。

塑性指數(shù)接近于10的粉土或者粉質(zhì)黏土,粉粒間往往被黏粒充填,細(xì)小顆粒表面形成黏性水膜,土粒與土中水相互作用明顯,這時土具有一定的粘滯性和結(jié)構(gòu)性,力學(xué)強度高。土樣剪切和重塑過程中,往往不可避免地造成水份蒸發(fā)流失,重塑試件變得松散,土顆粒間的聯(lián)結(jié)作用降低,加之試件四周無外加約束應(yīng)力,重塑試件的抗剪強度主要由顆粒間的摩擦力組成。

4 結(jié)論

考慮了兩種影響土體靈敏度的因素,確定了天津地區(qū)土體靈敏度和孔隙比、塑性指數(shù)的關(guān)系。

當(dāng)孔隙比小于1時,靈敏度隨著孔隙比的增大而減?。划?dāng)孔隙比大于1時,靈敏度隨著孔隙比的增大而增大,形成一條拋物線;當(dāng)塑性指數(shù)小于17時,靈敏度隨塑性指數(shù)的增大而減??;當(dāng)塑性指數(shù)大于17時,靈敏度隨塑性指數(shù)的增大而增大,形成一條拋物線。

建立土體靈敏度和孔隙比、塑性指數(shù)回歸方程

St=2.445 8e2-5.190 4e+4.621 1

St=0.019 5Ip2-0.664 6Ip+7.241 3

其相關(guān)系數(shù)分別為0.825和0.807,回歸方程具有較好的相關(guān)性。

受土的天然特性以及人為因素的影響,部分土的靈敏度實測值偏大,試驗過程中應(yīng)注意區(qū)分,必要時進行補做。土體靈敏度的定義針對的是黏性土,考慮到非黏性土擾動失水或者液化后,結(jié)構(gòu)強度大大降低,而且短期內(nèi)很難恢復(fù),在工程設(shè)計和評價時,更應(yīng)考慮靈敏度異常值的影響。

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DataanalysisofgeotechnicalexperimentusingMatlab

JIAO Yan-long

2014-08-18

焦艷龍(1981—),2005年畢業(yè)于蘭州交通大學(xué)測控技術(shù)與儀器專業(yè),工程師。

1672-7479(2014)05-0042-03

TU411.6

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