首页--工业技术论文--建筑科学论文--土力学、地基基础工程论文--土力学论文--土动力学与振动地基论文

砾钢渣抗液化特性及抗液化措施研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第14-26页
    1.1 研究背景和研究意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-22页
        1.2.1 液化研究现状第15-17页
        1.2.2 钢渣研究现状第17-18页
        1.2.3 废旧轮胎颗粒研究现状第18-19页
        1.2.4 格珊研究现状第19-21页
        1.2.5 废弃钢渣与其他废弃物混合的新型土工填料研究现状第21页
        1.2.6 动三轴试验研究现状第21-22页
    1.3 研究内容与技术路线第22-26页
        1.3.1 本文主要研究第22-23页
        1.3.2 本文创新点第23-24页
        1.3.3 技术路线第24-26页
第2章 试验设备和试样制备第26-34页
    2.1 试验设备第26-28页
        2.1.1 DSZ-2型振动三轴仪第26-27页
        2.1.2 液化标准和破坏准则第27-28页
    2.2 试验材料第28-31页
        2.2.1 试验钢渣第28-30页
        2.2.2 废旧轮胎橡胶颗粒第30页
        2.2.3 土工格珊第30-31页
    2.3 试样制备第31-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第3章 砾钢渣抗液化特性试验研究第34-51页
    3.1 试验原理和试验方案第35-37页
    3.2 结果与分析第37-49页
        3.2.1 试验时程曲线第37页
        3.2.2 考虑围压的影响第37-41页
        3.2.3 考虑振动频率(f)的影响第41-45页
        3.2.4 考虑固结应力比(K_c)的影响第45-49页
        3.2.5 与传统砂土的抗液化强度比较第49页
    3.3 本章小结第49-51页
第4章 含砾量对砾钢渣抗液化特性的影响第51-67页
    4.1 试验方案第51-53页
        4.1.1 试验材料第51-52页
        4.1.2 试验方案第52-53页
    4.2 结果与分析第53-66页
        4.2.1 时程曲线图第53-56页
        4.2.2 疏松状态下的影响第56-59页
        4.2.3 中密状态下的影响第59-61页
        4.2.4 密实状态下的影响第61-64页
        4.2.5 抗液化强度曲线第64-66页
    4.3 小结第66-67页
第5章 废旧轮胎颗粒改良砾钢渣的抗液化特性试验研究第67-89页
    5.1 试验材料和试验方案第67-70页
        5.1.1 试验材料第67页
        5.1.2 试验方案第67-70页
    5.2 试验结果分析第70-87页
        5.2.1 橡胶-砾钢渣混合物的密度第70-71页
        5.2.2 砾钢渣试验时程曲线第71-72页
        5.2.3 考虑橡胶颗粒掺入比的影响第72-78页
        5.2.4 考虑围压的影响第78-83页
        5.2.5 考虑振动频率的影响第83-85页
        5.2.6 考虑液化强度的影响第85-87页
    5.3 与传统材料抗液化强度对比第87页
    5.4 小结第87-89页
第6章 格珊加筋砾钢渣的抗液化特性研究第89-99页
    6.1 试验材料及试验方案第89-90页
        6.1.1 试验材料第89页
        6.1.2 试验方案第89-90页
    6.2 加筋层数对砾钢渣抗液化特性的影响第90-96页
        6.2.1 动应变曲线第90-92页
        6.2.2 孔压曲线第92-93页
        6.2.3 滞回曲线第93-95页
        6.2.4 抗液化强度曲线第95-96页
    6.3 与传统加筋砂砾料的抗液化强度比较第96-97页
    6.4 小结第97-99页
第7章 结论与展望第99-103页
    7.1 主要研究成果与结论第99-101页
    7.2 研究展望第101-103页
参考文献第103-111页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第111-113页
致谢第113页

论文共113页,点击 下载论文
上一篇:基于信息交互的建筑室内环境控制系统设计方法研究
下一篇:融合词性和位置信息的增强词向量学习模型研究