【摘 要】
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利用人工神经元网络模型和可靠度理论,对大量的液化和未液化场地标准贯入试验基本数据进行了分析,给出了地震时饱和砂土的极限状态函数和失效概率函数.对于重大工程可以利用
【机 构】
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中国建筑科学研究院,北京,100013江苏省淮安市建设局,淮安,223001;
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利用人工神经元网络模型和可靠度理论,对大量的液化和未液化场地标准贯入试验基本数据进行了分析,给出了地震时饱和砂土的极限状态函数和失效概率函数.对于重大工程可以利用这两个函数来确定场地的液化概率,并进行液化风险设计决策.但对于一般工程,通常是根据液化判别标准来估计其液化势.本文将提出一个新的建立液化判别标准的方法,根据这个途径并考虑我国建筑抗震规范中设计地震分组的有关规定,就一般工程场址给出具有明确概率的液化判别标准.这个途径与通常的方法相比,其优点是非常明显的.
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