现有宏观控制因素作用下对冻土宏观强度的研究主要采用试验手段，在实践中已取得较好的成果。室内外试验普遍存在试验周期长、成本高的特点，随着新技术手段的涌现，探索更为简便的方法和构建预测模型，成为了科研工作者长期努力的方向。同时宏观控制因素对冻土宏观强度的影响借助土体内部特征这一媒介发挥作用。由于超声波是岩土介质物理力学性质等相关信息的良好载体，利用超声波检测具有的无损、快速、简便等特点，可反映土体内部特征。因此，本文从两种思路出发，设计出包含不同类型参数的强度预测模型：思路1，宏观控制性因素到宏观强度特性；思路2，宏观控制性因素到超声波速反映的土体内部特征再到宏观强度特性。基于此，首先通过试验获取不同含盐量土体经历不同冻融循环次数的超声波速和单轴抗压强度作为基本数据，再将思路1参数设置为试验控制变量，将思路2参数设置为纵、横波速构造的超声特征参数群，即联合两思路参数作为模型输入，建立单轴抗压强度的BP神经网络预测模型，并采用缺省因子检验法评估该模型。结果表明，随冻融次数、含盐量增加，单轴抗压强度总体减小；冻融初期波速波动明显，中期趋缓，后期恢复至初始值附近，且控制性因素作用下强度随波速增加...
现有宏观控制因素作用下对冻土宏观强度的研究主要采用试验手段，在实践中已取得较好的成果。室内外试验普遍存在试验周期长、成本高的特点，随着新技术手段的涌现，探索更为简便的方法和构建预测模型，成为了科研工作者长期努力的方向。同时宏观控制因素对冻土宏观强度的影响借助土体内部特征这一媒介发挥作用。由于超声波是岩土介质物理力学性质等相关信息的良好载体，利用超声波检测具有的无损、快速、简便等特点，可反映土体内部特征。因此，本文从两种思路出发，设计出包含不同类型参数的强度预测模型：思路1，宏观控制性因素到宏观强度特性；思路2，宏观控制性因素到超声波速反映的土体内部特征再到宏观强度特性。基于此，首先通过试验获取不同含盐量土体经历不同冻融循环次数的超声波速和单轴抗压强度作为基本数据，再将思路1参数设置为试验控制变量，将思路2参数设置为纵、横波速构造的超声特征参数群，即联合两思路参数作为模型输入，建立单轴抗压强度的BP神经网络预测模型，并采用缺省因子检验法评估该模型。结果表明，随冻融次数、含盐量增加，单轴抗压强度总体减小；冻融初期波速波动明显，中期趋缓，后期恢复至初始值附近，且控制性因素作用下强度随波速增加...
为分析青藏铁路路基高程不规则变形问题，以青藏铁路唐古拉南—安多区间冻土路基沉降变形监控数据为依据，提出一种基于灰色BP神经网络的路基沉降预测模型，利用GM （1,1）模型拟合数据的残差进行BP神经网络训练，并通过训练后的残差序列得到新的路基沉降预测值。研究结果表明：建立隐含层为5层、训练次数为1 000次、训练精度为10-7的灰色BP神经网络模型，对青藏铁路冻土区沉降量进行预测，平均相对误差为1.201 555×10-6，精度较GM （1,1）模型更高，可有效预测路基沉降。基于灰色BP神经网络模型，分别预测3年后、10年后的路基沉降危险点，并提出相关路基养护措施建议。
为分析青藏铁路路基高程不规则变形问题，以青藏铁路唐古拉南—安多区间冻土路基沉降变形监控数据为依据，提出一种基于灰色BP神经网络的路基沉降预测模型，利用GM （1,1）模型拟合数据的残差进行BP神经网络训练，并通过训练后的残差序列得到新的路基沉降预测值。研究结果表明：建立隐含层为5层、训练次数为1 000次、训练精度为10-7的灰色BP神经网络模型，对青藏铁路冻土区沉降量进行预测，平均相对误差为1.201 555×10-6，精度较GM （1,1）模型更高，可有效预测路基沉降。基于灰色BP神经网络模型，分别预测3年后、10年后的路基沉降危险点，并提出相关路基养护措施建议。
为了研究季节性冻土区不同边界条件下低液限黏土冻融作用后抗剪强度指标变化规律，对不同干密度、不同含水率的低液限黏土进行了不同冻结冷端温度、不同冻融循环次数的冻融试验和冻融后的等应变直剪试验。试验结果表明：低液限黏土经冻融作用后黏聚力降低，内摩擦角增大，5～7次冻融循环后，抗剪强度指标基本不变；冻结冷端温度越低，冻融作用对黏聚力和内摩擦角的影响越小，无论是冻融土体还是非冻融土体，随着干密度的增加，黏聚力和内摩擦角均增大，随着含水率的增大，黏聚力和内摩擦角均减少。建立的BP神经网络模型能准确预测土体冻融后的抗剪强度指标，为季节冻土区边坡设计抗剪强度取值提供合理的数据支撑。
为了研究季节性冻土区不同边界条件下低液限黏土冻融作用后抗剪强度指标变化规律，对不同干密度、不同含水率的低液限黏土进行了不同冻结冷端温度、不同冻融循环次数的冻融试验和冻融后的等应变直剪试验。试验结果表明：低液限黏土经冻融作用后黏聚力降低，内摩擦角增大，5～7次冻融循环后，抗剪强度指标基本不变；冻结冷端温度越低，冻融作用对黏聚力和内摩擦角的影响越小，无论是冻融土体还是非冻融土体，随着干密度的增加，黏聚力和内摩擦角均增大，随着含水率的增大，黏聚力和内摩擦角均减少。建立的BP神经网络模型能准确预测土体冻融后的抗剪强度指标，为季节冻土区边坡设计抗剪强度取值提供合理的数据支撑。