肖志勇
- 作品数：21 被引量：155H指数：4
- 供职机构：三峡大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金水利部公益性行业科研专项国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：建筑科学水利工程天文地球更多>>
- 水岩作用下损伤砂岩强度劣化规律试验研究被引量：84
- 2015年
- 针对震后边坡岩体在降雨或库水浸泡作用下易出现变形破坏的现状,选取典型砂岩为研究对象,对岩样先进行循环加卸载损伤作用,再进行浸泡–风干循环水岩作用试验,对损伤砂岩在水岩作用下的劣化效应和机制进行详细研究。结果表明:(1)循环加载作用导致的岩石矿物颗粒界面滑移、局部接触变形和破坏不仅使得岩样产生塑性变形,而且使得岩样内部形成初始损伤;(2)在浸泡–风干循环水岩作用过程中,损伤砂岩的抗压、抗剪强度劣化效应明显,具有明显的时间效应和非均匀性;(3)与完整岩样相比,损伤岩样的强度劣化速度更快,说明水岩作用对损伤岩样的耦合损伤效应明显,这也能较好解释一些震后边坡在经历多个浸泡或者降雨周期后容易失稳的原因。
- 邓华锋肖志勇李建林胡亚运周美玲
- 关键词：岩石力学水岩作用循环加卸载劣化
- 一种岩石质量、体积多功能测试装置
- 一种岩石质量、体积能测试装置包括蓄水桶，蓄水桶上端开口，在开口处设有支架，支架与蓄水桶不相接触，岩石托架通过连接杆与支架连接，连接杆能相对支架移动，支架放置在电子天平称上，岩石托架、及其上放置的岩石、连接杆的重量通过支架...
- 邓华锋周美玲李建林胡亚运肖志勇胡玉
- 一种岩石质量、体积多功能测试装置
- 一种岩石质量、体积能测试装置包括蓄水桶，蓄水桶上端开口，在开口处设有支架，支架与蓄水桶不相接触，岩石托架通过连接杆与支架连接，连接杆能相对支架移动，支架放置在电子天平称上，岩石托架、及其上放置的岩石、连接杆的重量通过支架...
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- 一种节理岩体单轴强度预测方法
- 一种节理岩体单轴强度预测方法，该方法包括以下步骤：1）确定各主要因素；2）组建神经网络学习样本和测试样本；3）设定误差阈值；4）对BP神经网络模型进行循环往复训练，直至输出的预测值与期望值之间的误差小于设定阈值，得到训练...
- 胡安龙王孔伟李建林肖志勇唐芳艳李春波常德龙
- 一种岩石质量、体积多功能测试装置
- 一种岩石质量、体积能测试装置包括蓄水桶，蓄水桶上端开口，在开口处设有支架，支架与蓄水桶不相接触，岩石托架通过连接杆与支架连接，连接杆能相对支架移动，支架放置在电子天平称上，岩石托架、及其上放置的岩石、连接杆的重量通过支架...
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- 一种现场土体直剪试验用土体制备和直剪试验的装置和方法
- 一种现场土体直剪试验用土体制备和直剪试验的装置和方法，包括制备组件和加载组件，制备组件：包括底框、底板、伸缩组件和上切盒，伸缩组件铰接在底框上，底板活动安装在底框内，上切盒位于伸缩组件内，加载组件：包括第一千斤顶、传力架...
- 邓华锋胡亚运肖志勇李建林孙旭曙周美玲胡安龙李春波常德龙
- 基于神经网络的节理岩体单轴强度预测被引量：1
- 2016年
- 基于RMT-150C岩石力学试验系统上的节理岩体单轴压缩试验结果,分析了影响节理岩体单轴压缩强度的因素。节理岩体的单轴压缩强度与节理贯通度、节理倾角、节理个数等因素有关,且是一种复杂的非线性关系。同一贯通度节理岩体在节理倾角为0°时峰值强度最大;同一节理倾角岩体的峰值强度随着贯通度的增大而减小。考虑到多种因素对节理岩体单轴压缩强度的影响,建立了BP神经网络模型,对节理岩体的单轴压缩强度进行预测,然后利用遗传算法优化BP神经网络模型。通过岩石单轴压缩试验样本数据的学习,遗传算法优化的神经网络模型能够很好地预测节理岩体的单轴压缩强度。
- 胡安龙王孔伟邓华锋常德龙肖志勇李春波
- 关键词：节理岩体遗传算法BP神经网络
- 一种现场土体直剪试验用土体制备装置制备土体的方法
- 一种现场土体直剪试验用土体制备装置制备土体的方法，包括制备组件和加载组件，制备组件：包括底框、底板、伸缩组件和上切盒，伸缩组件铰接在底框上，底板活动安装在底框内，上切盒位于伸缩组件内，加载组件：包括第一千斤顶、传力架、固...
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- ANSYS中强度折减法等效DP-MC准则二次开发被引量：2
- 2016年
- 在ANSYS有限元软件中,用有限元强度折减法进行边坡稳定分析时,操作比较复杂,且关于岩土材料,ANSYS软件只有一种屈服准则,计算结果偏于安全。首先对二次开发的理论依据进行说明,然后基于ANSYS的二次开发工具APDL和UIDL,对不同的等效DP-MC准则的有限元强度折减法进行二次开发,最后通过标准边坡模型的分析,证明了二次开发程序的合理性和实用性。
- 黄强黄宜胜肖志勇陈招军龚家伟章朝峰
- 关键词：有限元强度折减法ANSYS二次开发屈服准则边坡安全系数
- 一种节理岩体单轴强度预测方法
- 一种节理岩体单轴强度预测方法，该方法包括以下步骤：1）确定各主要因素；2）组建神经网络学习样本和测试样本；3）设定误差阈值；4）对BP神经网络模型进行循环往复训练，直至输出的预测值与期望值之间的误差小于设定阈值，得到训练...
- 胡安龙王孔伟李建林肖志勇唐芳艳李春波常德龙
