黏性細粒土基床系數(shù)影響因素多元回歸分析

鄭 付 濤

(常州市規(guī)劃設(shè)計院，江蘇 常州 213000)

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黏性細粒土基床系數(shù)影響因素多元回歸分析

鄭 付 濤

(常州市規(guī)劃設(shè)計院，江蘇 常州 213000)

考慮了孔隙比、含水率、塑性指數(shù)三種主要內(nèi)在因素對黏性細粒土基床系數(shù)的影響，并建立了其多元回歸方程及標準化回歸方程，分析了基床系數(shù)對各因素的敏感性，為合理確定黏性細粒土基床系數(shù)提供了理論依據(jù)。

黏性細粒土，基床系數(shù)，多元回歸方程

0 引言

常州市地處長江三角洲沖積平原，上覆厚度120 m～240 m的第四紀土層，其中黏性細粒土有著廣泛的分布，實際工程應(yīng)用中也占有較大的范圍?；蚕禂?shù)[1]是城市軌道交通地下工程設(shè)計的重要參數(shù)，其數(shù)值的準確性關(guān)系到工程的安全性和經(jīng)濟性。目前多數(shù)城市均積累了大量成熟的經(jīng)驗，采用室內(nèi)試驗的固結(jié)法求得[1]，設(shè)計使用反饋效果較好。由于影響土的基床系數(shù)指標的因素多且復(fù)雜，就同一種土的基床系數(shù)并不是定值，也同樣隨許多因素影響而改變。因此，本文利用數(shù)理統(tǒng)計的方法來探索黏性細粒土基床系數(shù)的影響因素，為黏性細粒土基床系數(shù)合理確定提供了一定的理論支持。

1 數(shù)據(jù)選取

在工程應(yīng)用中，黏性細粒土的基床系數(shù)指標的影響因素很多。既有內(nèi)在的土體性質(zhì)、類別因素，例如孔隙比、含水率及塑性指數(shù)[3]等；也有外在因素，例如基礎(chǔ)底面積大小、形狀以及基礎(chǔ)埋深等[1]。為此，本文著重考慮了黏性細粒土內(nèi)在因素即：孔隙比、含水率及塑性指數(shù)為主要影響因素，來研究基床系數(shù)與各因素之間的關(guān)系。本次共選取了116組試驗數(shù)據(jù)，土類為黏性細粒土?？紫侗萫=0.667～1.280，含水率ω=23.3%～44.7%，液性指數(shù)IL=0.11～1.20，土的狀態(tài)涵蓋流塑、軟塑、可塑、硬塑，具有一定的代表性。各因素頻次分布見表1及圖1～圖3。

表1 影響因素分布范圍及其頻次表

2 多元回歸分析

根據(jù)選取的數(shù)據(jù)，通過多元回歸的方法[2]進行試驗數(shù)據(jù)的線性回歸擬合，從而建立了水平基床系數(shù)KH、垂直基床系數(shù)KV與含水率ω、孔隙比e、液性指數(shù)IL的函數(shù)關(guān)系如下：

KH=33.7-1.4ω+73.3e-40.3IL，R=0.93

(1)

KV=30.3-1.4ω+74.6e-40.2IL，R=0.92

(2)

式(1)，式(2)的相關(guān)系數(shù)R都在0.80以上，說明基床系數(shù)與各因素之間高度相關(guān)。

為了分析基床系數(shù)對各因素的敏感性，需要再次建立標準化回歸方程，函數(shù)關(guān)系如下：

KH′=-0.583ω′+0.781e′-1.080IL′，R=0.93

(3)

KV′=-0.268ω′+0.370e′-0.501IL′，R=0.92

(4)

其中,KH′，KV′，ω′，e′，IL′分別為數(shù)據(jù)標準化后的水平基床系數(shù)、垂直基床系數(shù)、含水率、孔隙比、液性指數(shù)值，即消除了因變量和自變量單位影響。從式(3)，式(4)可以看出，標準回歸系數(shù)從大到小排列順序均為IL>e>ω，也就是說，基床系數(shù)對內(nèi)在因素的敏感性順序為：液性指數(shù)IL高于孔隙比e，同時孔隙比e高于含水率ω。

3 結(jié)語

影響?zhàn)ば约毩Ｍ恋幕蚕禂?shù)的內(nèi)在因素很多，從敏感性分析可知基床系數(shù)對各因素的敏感程度不同，基床系數(shù)對液性指數(shù)的敏感性最大，即對液性指數(shù)的變化最敏感，對孔隙比次之，對含水率變化最不敏感。根據(jù)多元回歸的方法，提出了水平基床系數(shù)、垂直基床系數(shù)與各主要影響因素的量化關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.93，0.92，具有較好的相關(guān)性。

[1] GB 50009—2001，建筑結(jié)構(gòu)荷載規(guī)范[S].

[2] John A.Rice.數(shù)量統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析[M].北京：機械工業(yè)出版社,2013.

[3] GB/T 50123—1999，土工試驗方法標準[S].

Multiple regression analysis of the influence factors of coefficient of subgrade reaction of clayey fine-grained soil

Zheng Futao

(ChangzhouCityPlanningandDesignInstitute,Changzhou213000,China)

This paper considered the effect of three main factors such as void ratio, moisture content and plasticity index on coefficient of subgrade reaction of clayey fine-grained soil, and established the multiple regression equation and normalized regression equation. This paper also analyzed the sensitivity of coefficient of subgrade reaction to various factors, and provided theoretical support for determining the coefficients of the subgrade reaction of clayey fine-grained soil reasonably.

clayey fine-grained soil, coefficient of subgrade reaction, multiple regression equation

1009-6825(2016)28-0071-02

2016-07-22

鄭付濤(1979- )，男，高級工程師，注冊土木工程師(巖土)

TU431

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