分层地基中附加应力分布研究-矩形荷载作用分析

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0 下载量 3 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 734KB RAR 举报
本文件名为'分层地基-矩形荷载作用下分层地基中的附加应力分布',其标题和描述聚焦于探讨当一个矩形荷载作用在分层地基上时,地基中所产生附加应力的分布规律。该研究对于地质工程、土木工程及建筑领域等具有重大意义。 在土力学和地基工程中,地基可以被视为由不同层状土体构成的介质。每一层土体的物理和力学特性可能不同,这会直接影响到地基对于荷载的响应。当外部荷载作用于地基表面时,除了土体自身的重力外,还会产生附加应力。这种应力是由外部荷载引起的,与土体自身的应力状态相叠加,从而改变地基内部的应力场分布。 矩形荷载是工程中常见的荷载形式,它可以代表建筑物、道路、大型设备等的重量分布。由于其形状规则,在分析时可以采用相对简单的数学模型来进行计算。在分层地基中,矩形荷载作用下的应力分析变得更加复杂,因为需要考虑不同土层之间力学特性的差异,以及它们对于荷载传递和应力分布的不同影响。 为了计算分层地基中的附加应力分布,通常需要应用弹性半空间理论,以及层状介质中应力波传播的理论。现代分析方法包括有限元分析(Finite Element Analysis, FEA)和边界元分析(Boundary Element Analysis, BEA)。这些方法可以有效地模拟荷载作用下的应力和变形状态,尤其是对于复杂土层结构和边界条件。 在本文件'ex1-2.inp'中,很可能是包含了进行有限元分析所需的输入文件。这个文件可能包含了地基土层的几何尺寸、土体材料特性参数、荷载大小和作用范围等关键输入数据。通过模拟软件进行计算后,可以得到地基中任意位置的应力分布情况,从而为工程设计提供科学依据。 此外,附加应力分布的研究还涉及对土体变形特性、渗透特性和长期稳定性分析的理解。这些因素都是设计地基承载结构时必须考虑的重要因素。通过准确评估附加应力,工程师可以预测地基的沉降、倾斜甚至裂缝的发展情况,以确保建筑物的安全和使用年限。 总而言之,本文件所探讨的'矩形荷载作用下分层地基中的附加应力分布'是一个深奥且实用的工程问题,对于确保工程结构的稳定性和安全性至关重要。通过现代数值分析方法的应用,可以更加精确地预测和评估地基在荷载作用下的反应,为工程设计和施工提供科学依据。"

解释这段代码cal_correlation<-function(interaction_tab,ex1,ex2,filter){ cat('calculating correlation\n') if (ncol(interaction_tab)==2){ cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) corr <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { xcor=cor(t(ex1[interaction_tab[i,1],]),t(ex2[interaction_tab[i,2],]), method = "pearson") return(xcor) } ) stopCluster(cl) res<-cbind(interaction_tab,corr) res<-res[abs(res[,3])>filter,] return(res) }else if (ncol(interaction_tab)==3){#abandoned cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) mydata1 <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { cox_all=matrix(nrow = 3, ncol = 1) ce1_1= as.character(interaction_tab[i,1]) ce2_1= as.character(interaction_tab[i,2]) miRNA1= as.character(interaction_tab[i,3]) s1<-cbind(t(ex2[ce1_1,]), t(ex2[ce2_1,]), t(ex1[miRNA1,])) xcor=cor(s1,method = "pearson") cox_all[1,1]=xcor[2,1] cox_all[2,1]=xcor[3,1] cox_all[3,1]=xcor[3,2] return(cox_all) } ) stopCluster(cl) scc<-data.frame(mydata1) scc<-t(scc) res<-cbind(interaction_tab,scc) colnames(res)<-c('x','y','miRNA','x_y','mi_x','mi_y') #post process of corr res<-res[res$x_y>filter,]#select triplets with |pcc|>filter res<-res[abs(res$mi_x)>filter & abs(res$mi_y)>filter & (res$mi_y)*(res$mi_x)>0,] return(res) } }

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