考虑颗粒分布的不确定性,在排列熵计算过程中引入蒙特卡罗(Monte-Carlo,简称M-C)方法,用以表征排列混乱程度.为探究粗粒土剪切过程中排列熵的演化规律,以粗颗粒含量P5为指标,设立4种不同类型的粗粒土结构为研究对象,结合常法向应力下的...考虑颗粒分布的不确定性,在排列熵计算过程中引入蒙特卡罗(Monte-Carlo,简称M-C)方法,用以表征排列混乱程度.为探究粗粒土剪切过程中排列熵的演化规律,以粗颗粒含量P5为指标,设立4种不同类型的粗粒土结构为研究对象,结合常法向应力下的剪切试验(CNL)试验结果,运用Image Pro Plus等图像处理软件,同时通过室内剪切试验和数值模拟双向验证所揭示规律的可靠性.在206 kPa的法向应力下对4种结构的粗粒土进行剪切试验,以一组骨架密实结构数据为算例,利用多项式拟合试验结果,对比分析数值模拟和室内剪切试验排列熵变化结果.研究结果表明:剪切初期,粗粒土的排列熵随剪应力的增加呈先增大后减小的趋势,在达到峰值后随着剪应力的缓慢减小表现为先增大后减小的趋势.随着粗颗粒含量的升高,粗粒土结构发生变化,排列熵值增大,同时其排列分布的有序性受剪切作用的影响越大.展开更多
文摘考虑颗粒分布的不确定性,在排列熵计算过程中引入蒙特卡罗(Monte-Carlo,简称M-C)方法,用以表征排列混乱程度.为探究粗粒土剪切过程中排列熵的演化规律,以粗颗粒含量P5为指标,设立4种不同类型的粗粒土结构为研究对象,结合常法向应力下的剪切试验(CNL)试验结果,运用Image Pro Plus等图像处理软件,同时通过室内剪切试验和数值模拟双向验证所揭示规律的可靠性.在206 kPa的法向应力下对4种结构的粗粒土进行剪切试验,以一组骨架密实结构数据为算例,利用多项式拟合试验结果,对比分析数值模拟和室内剪切试验排列熵变化结果.研究结果表明:剪切初期,粗粒土的排列熵随剪应力的增加呈先增大后减小的趋势,在达到峰值后随着剪应力的缓慢减小表现为先增大后减小的趋势.随着粗颗粒含量的升高,粗粒土结构发生变化,排列熵值增大,同时其排列分布的有序性受剪切作用的影响越大.
