简析细粒细粒含量和围压影响下尾粉砂力学特性试验及工程运用科技

论文导读：试样，通过数值试验拟合物理试验的应力-应变曲线，得出模拟中的细观参数，并采取该参数进行数值试验探讨。基于模拟结果可知，数值试验基本重现了物理试验中的鼓胀破坏，且揭示了不同细粒含量、不同围压下尾粉砂变形破坏的细观机制。（4）利用人工神经网络的强大非线性映射能力，采取不同细粒含量的室内三轴试验所获得的强度参数样本
摘要：由于尾矿坝数量的不断增加、规模的不断增大，导致了逐渐频发、灾害性加剧的尾矿坝事故，给尾矿库及其周边生态环境、人民生命财产带来严重危害。以组成尾矿坝的物质材料上看，尾粉砂较为常见，其物理力学性质对于尾矿坝稳定性评价及病患治理具有十分重要的基础性作用。本论文以室内颗分试验、物理性质试验、三轴压缩试验和颗粒流数值试验为手段探讨不同细粒含量、不同围压对尾粉砂力学特性的影响，结合人工神经网络建立起尾粉砂的强度参数预测模型，并对该模型进行工程运用和讨论，具体探讨内容如下：（1）设计六种细粒含量（10%、20%、30%、40%、50%、60%）的尾粉砂试样，通过颗分试验探讨尾粉砂的级配特点、物理试验测试其比重和孔隙比，通过试验表明：细粒含量为40%时，级配良好，含量增大或减小，级配都呈逐渐变差走势；比重和孔隙比随细粒变化则未发生显著的转变，基本呈随细粒含量增加，略微增大的走势。（2）基于以上尾粉砂试样和四种围压情况（100kPa、200kPa、300kPa、400kPa），采取室内三轴压缩试验探讨其力学性质，并以试样破坏方式、应力-应变曲线特点、屈服强度、峰值强度、残余强度、初始模量和切线模量7个方面对不同细粒含量、不同围压影响尾粉砂力学性质变化的特点和理由进行浅析。（3）通过PFC3D颗粒流数值试验技术，生成以上六种细粒含量的尾粉砂数值试样，通过数值试验拟合物理试验的应力-应变曲线，得出模拟中的细观参数，并采取该参数进行数值试验探讨。基于模拟结果可知，数值试验基本重现了物理试验中的鼓胀破坏，且揭示了不同细粒含量、不同围压下尾粉砂变形破坏的细观机制。（4）利用人工神经网络的强大非线性映射能力，采取不同细粒含量的室内三轴试验所获得的强度参数样本，对神经网络模型进行训练，并将得出的神经网络强度参数预测模型进行尾粉砂强度参数估算的工程运用，通过预测结果表明，该模型基本可以满足相关的工程运用。关键词：尾矿坝论文尾粉砂论文细粒含量论文数值试验论度参数论文
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ABSTRACT4-9
1 绪论9-19

1.1 选题依据与探讨作用9-10

1.2 国内外探讨近况及有着的不足10-16

1.2.1 细粒含量对尾粉砂力学特性影响的探讨近况10-12

1.2.2 围压对尾粉砂力学特性影响的探讨近况12-15

1.2.3 细粒含量对尾粉砂强度参数影响的探讨近况15-16

1.2.4 目前探讨所有着的不足16

1.3 探讨内容与技术路线16-19

1.3.1 探讨内容16-17

1.3.2 技术路线17-19

2 细粒含量和围压影响尾粉砂力学特性的物理试验探讨19-41

2.1 室内三轴压缩试验概况19-21

2.

1.1 试验仪器和设备19-20

2.

1.2 试验材料及试样制作20

2.

1.3 试验主要步骤20-21

2.2 尾粉砂试样颗粒级配和物理性质21-23

2.3 不同细粒含量对尾粉砂力学性质影响浅析23-31

2.3.1 试样破坏方式23-24

2.3.2 应力-应变曲线特点24-27

2.3.3 屈服强度27-28

2.3.4 峰值强度28

2.3.5 应变软化曲线的残余强度28-29

2.3.6 初始模量29-30

2.3.7 切线模量30-31

2.4 不同围压对尾粉砂力学性质影响浅析31-38

2.4.1 试样破坏方式31

2.4.2 应力-应变曲线特点31-34

2.4.3 屈服强度34-35

2.4.4 峰值强度35-36

2.4.5 应变软化曲线的残余强度36-37

2.4.6 初始模量37

2.4.7 切线模量37-38

2.5 本章小结38-41

3 细粒含量和围压影响尾粉砂力学特性的数值试验探讨41-63

3.1 PFC3D颗粒流技术基本原理41-50

3.

1.1 基本假设42

3.

1.2 计算循环42-44

3.

1.3 力-位移联系和运动定律44-46

3.

1.4 边界条件与初始条件46-47

3.

1.5 PFC3D模拟的基本步骤47-50

3.2 PFC3D数值实验50-54
3.

2.1 模型边界的建立50

3.

2.2 尾粉砂数值试样50-53

3.

2.3 细观参数53-54

3.3 PFC3D数值论文导读：概况70-734.3.2基于估算模型的强度参数探讨734.4本章小结73-755结论与展望75-775.1结论75-765.2主要革新点765.3展望76-77致谢77-79参考文献79-83附录83A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录83B.作者在攻读硕士学位期间参与的主要科研项目83上一页12
实验结果浅析54-60

3.1 不同细粒含量数值实验结果浅析54-58

3.2 不同围压数值实验结果浅析58-60

3.4 本章小结60-63

4 细粒含量影响下的尾粉砂强度参数及工程运用63-75

4.1 细粒含量作用下的尾粉砂强度参数63-66

4.2 基于人工神经网络的尾粉砂强度参数估算模型66-70

4.

2.1 人工神经网络原理66-69

4.

2.2 强度参数估算的神经网络模型69-70

4.3 强度估算模型在德兴铜矿 4#尾矿坝中的运用70-73
4.

3.1 工程概况70-73

4.

3.2 基于估算模型的强度参数探讨73

4.4 本章小结73-75
5 结论与展望75-77

5.1 结论75-76

5.2 主要革新点76

5.3 展望76-77

致谢77-79
参考文献79-83
附录83
A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录83
B. 作者在攻读硕士学位期间参与的主要科研项目83