考虑级配影响的珊瑚砂最大动剪切模量试验研究

梁珂，岳冲，周正龙，杭天柱; LIANG Ke; YUE Chong; ZHOU Zhenglong; HANG Tianzhu

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梁珂 ¹
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岳冲 ¹
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周正龙 ²
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杭天柱 ²

1. 北京工业大学城市与工程安全减灾教育部重点实验室,北京 100124； 2. 南京工业大学岩土工程研究所,南京 210009

中图分类号： TU441； TU411.8

最近更新：2023-11-10

DOI：10.11835/j.issn.2096-6717.2022.121

摘要

对不同级配的南沙岛礁珊瑚砂进行共振柱试验，测试不同孔隙比e的珊瑚砂在20~300 kPa围压下的最大动剪切模量G₀，分析不均匀系数C_u、平均粒径d₅₀和细粒含量F_c对珊瑚砂G₀的影响，并建立珊瑚砂的G₀经验模型。结果表明：珊瑚砂的孔隙比e普遍大于陆源砂砾土；同一有效围压σ $_{0}^{'}$ 下，珊瑚砂的G₀-e曲线随C_u的增大而降低，随d₅₀的增大而升高，以F_c≈20%为界，随F_c的增大先降低后缓慢升高；陆源砂砾土的G₀经验模型将低估珊瑚砂的G₀值；F_c对G₀影响的本质是不同细粒含量的珊瑚砂具有不同的C_u和d₅₀，C_u和d₅₀对G₀的影响隐含了F_c对G₀的影响。基于Hardin模型给出考虑C_u、d₅₀影响的珊瑚砂G₀预测模型，并引入修正系数A'，以考虑颗粒类型等复杂因素的综合影响，采用不同海洋珊瑚砂的试验数据对G₀预测模型进行验证。

关键词

珊瑚砂; 最大动剪切模量; 共振柱试验; 级配

土的动剪切模量G是场地地震反应分析必需的参数之一，G随剪应变幅值γ_a的增大而衰减。当γ_a小于10^-6时，土体可视为线弹性体，该状态的G称为小应变（最大）动剪切模量G₀。测试G₀的室内试验主要有共振柱试验和弯曲元试验。Yang等^[

1]对比了弯曲元和共振柱试验测试的G₀，弯曲元测得的G₀略大于共振柱试验测得的G₀，但两者误差不超过10%；顾晓强等^{[参考文献 2

百度学术}2]对比了弯曲元、共振柱和循环扭剪试验测得的干砂的G₀，发现3种试验测试的G₀结果具有很好的一致性。现有研究表明，砂土G₀受孔隙比e和有效围压σ

_{0}^{'}

的影响较显著。G₀随σ

_{0}^{'}

的增加呈幂函数增长关系；同一σ

_{0}^{'}

下，G₀随e的增大而减小。Hardin模型^{[参考文献 3-4}3-4]是经典的砂土G₀预测模型。

G_{0} = A \frac{{(b - e)}^{2}}{1 + e} {(\frac{σ_{0}^{'}}{P_{a}})}^{n}

（1）

另一类常用的砂土G₀预测模型修正了Hardin模型中的孔隙比项函数表达式。

G_{0} = A e^{c} {(\frac{σ_{0}^{'}}{P_{a}})}^{n}

（2）

式中：A、b、c、n为与材料有关的试验参数；P_a为大气压，100 kPa。

研究表明，级配曲线、颗粒形状、矿物成分等也是砂土G₀的重要影响因素。级配特征可以通过不均匀系数C_u、平均粒径d₅₀和细粒含量F_c（粒径小于0.075 mm颗粒的质量百分比）等参数来表征。Menq^[

5]通过共振柱试验发现，相同e和σ

_{0}^{'}

条件下，砂土的G₀随d₅₀的增加稍有增大，随C_u的增加而减小。Wichtmann等^{[参考文献 6

百度学术}6]试验发现，相同e和σ

_{0}^{'}

条件下，石英砂的G₀随C_u的增大显著减小，而d₅₀对G₀的影响不明显。Yang等^{[参考文献 1

百度学术}1]试验发现，G₀随d₅₀的增加略有减小。Liu等^{[参考文献 7

百度学术}7]定义复合粒径差Γ_com为砂-细粒混合物中纯砂（clean sand）平均粒径与混合物平均粒径之差，建立了砂-细粒混合物G₀与相应的纯砂G₀的比值与Γ_com的经验模型。毕昇等^{[参考文献 8

百度学术}8]采用共振柱试验研究了F_c对南通某海域滩涂砂土动剪切模量特性的影响，发现σ

_{0}^{'}

和e相同时，以F_c≈10%为界，南通滩涂砂的G₀随F_c的增大呈先减小后增大的趋势。Payan等^{[参考文献 9

百度学术}9]评估了4个陆源砂的G₀模型，发现已有模型的普适性较差，其原因是未考虑颗粒形状的影响，并给出了考虑颗粒形状影响的G₀预测模型。Senetakis等^{[参考文献 10

百度学术}10]通过对比相同级配下石英砂和火山岩砂的G₀试验结果，推断土体的矿物成分对G₀也有一定影响。

珊瑚砂是珊瑚死亡后经过长期地质作用形成的特殊岩土介质,颗粒棱角度高、形状不规则、多孔隙、易破碎、易胶结。梁珂等^[

11]对南沙岛礁珊瑚砂进行了应变控制分级循环三轴试验，发现γ_a<1×10^-4时珊瑚砂动剪切模量衰退特性与陆源砂砾土的差异显著。Ha Giang等^{[参考文献 12

百度学术}12]采用弯曲元测试了Abu Dhabi珊瑚砂的G₀，发现珊瑚砂的G₀比石英砂的大；σ

_{0}^{'}

和e相同时,珊瑚砂的G₀随C_u的增大而减小。Morsy等^{[参考文献 13

百度学术}13]对埃及的珊瑚砂进行了共振柱试验研究，发现珊瑚砂G₀-σ

_{0}^{'}

关系的幂指数n比石英砂的大。

现有研究大多忽略了d₅₀对G₀的影响，F_c的影响研究通常独立于其他级配参数，且鲜有关于珊瑚砂G₀特性的系统性研究。笔者针对中国南沙岛礁珊瑚砂进行了一系列共振柱试验，系统研究C_u、d₅₀和F_c对珊瑚砂G₀的影响，并建立珊瑚砂G₀经验模型。

1 试验材料与试验过程

1.1 试验珊瑚砂

珊瑚砂取自南沙群岛某岛礁，颜色为白色，颗粒比重G_s=2.77。物相分析结果表明，南沙岛礁珊瑚砂的主要矿物成分为文石、高镁方解石和方解石，它们的质量百分比分别为55.5%、41.5%和3.0%。如图1所示，珊瑚砂颗粒形状不规则，棱角度高。为研究级配对珊瑚砂G₀的影响，设计了15组级配（图2），按研究目的分成3组。CU组：珊瑚砂级配仅C_u不同（C_u=2.10~11.20），其他参数一致或接近（d₅₀≈0.53 mm，F_c=0%），主要研究C_u对珊瑚砂G₀的影响；D组：仅d₅₀不同（d₅₀=0.21~2.00 mm），C_u接近（C_u≈2.95），F_c一致（F_c=0%），主要研究d₅₀对珊瑚砂G₀的影响；FC组：主要为不同细粒含量的珊瑚砂-粉混合土，在级配编号为S0的纯砂中分别掺入F_c=0%~40%的细粒，以研究F_c对珊瑚砂G₀的影响，并用于验证珊瑚砂G₀模型。南沙珊瑚砂的具体物理性质见表1。由表1可知，随着F_c的增大，C_u先增大后缓慢减小，当F_c≈30%时，C_u最大；d₅₀随F_c的增大而减小。

图1 珊瑚砂颗粒电镜扫描图像

Fig. 1 Scanning electron microscope image of coral sand particles

图2 南沙珊瑚砂级配曲线

Fig. 2 Grain size distribution curves of Nansha coral sand

表1 南沙珊瑚砂物理性能指标、试验工况及最佳拟合参数

Table 1 Properties index of Nansha coral sand, test program and best-fitting parameters of Hardin model

组别	级配编号	物理性质			初始孔隙比e₀	最佳拟合参数
组别	级配编号	C_u	d₅₀/mm	F_c/%	初始孔隙比e₀	A/MPa	n
CU	Cu-2.10	2.10	0.55	0	1.123、1.029、0.943、0.877	104.129	0.446
	Cu-2.47	2.47	0.53	0	1.048、0.947、0.865、0.781	88.453	0.507
	S0	3.27	0.52	0	1.008、0.910、0.799、0.776	93.088	0.524
	Cu-5.99	5.99	0.52	0	0.852、0.772、0.693、0.644	73.332	0.545
	Cu-11.20	11.20	0.52	0	0.816、0.657、0.617、0.603	74.680	0.559
D	D-0.21	3.05	0.21	0	0.967、0.820、0.679	76.500	0.502
	S0*	3.27	0.52	0	1.008、0.910、0.799、0.776	93.088	0.524
	D-1.05	3.35	1.05	0	1.034、0.945、0.826、0.754	94.718	0.498
	D-1.45	2.99	1.45	0	1.081、0.919、0.853、0.742	96.167	0.485
	D-2.00	3.26	2.00	0	1.053、0.947、0.863	102.496	0.454
FC	S0*	3.27	0.52	0	1.008、0.910、0.799、0.776	93.088	0.524
	FC-5	4.40	0.49	5	0.852、0.764、0.673	75.865	0.533
	FC-10	5.95	0.46	10	0.818、0.726、0.561、0.593	69.849	0.527
	FC-15	13.00	0.43	15	0.767、0.694、0.584	67.599	0.551
	FC-20	22.19	0.40	20	0.727、0.653、0.563	65.377	0.562
	FC-30	26.86	0.34	30	0.658、0.588、0.513	63.820	0.582
	FC-40	26.32	0.27	40	0.663、0.573、0.487	68.730	0.532

注： *表示重复土样；不同工况下式（2）中参数c均取-0.924。

如图3所示，南沙珊瑚砂的最大孔隙比e_max和最小孔隙比e_min均随C_u的增大而减小；e_max随d₅₀变化不明显，e_min随d₅₀的增大而缓慢增大；以F_c=30%为界，e_max和e_min随F_c的增大先减小后增大。Menq^[

5]总结了陆源砂砾土的e_max、e_min平均曲线（图3（a）），珊瑚砂的孔隙比远大于陆源砂砾土，主要原因是：1）珊瑚砂颗粒形状不规则且棱角度高，导致珊瑚砂的孔隙比更大^{[参考文献 14

百度学术}14]；2）珊瑚砂含有大量内孔隙，部分内孔隙与外界连通，成为颗粒的表面孔隙，导致珊瑚砂的孔隙比比陆源砂砾土的大。

（a）不同C_u

（b）不同d₅₀

（c）不同F_c

图3 南沙珊瑚砂和陆源沙砾土的最大、最小孔隙比

Fig. 3 Maximum and minimum void ratios of Nansha coral sand and terrigenous sandy and gravelly soils

1.2 试验过程

试验采用美国GCTS公司研制的TSH-100“固定-自由”型共振柱仪，如图4所示，仪器性能指标详见文献[

15]。固结压力通过气压伺服系统控制，试样底部固定，顶部采用全自动悬浮扭转马达进行激振，土样剪应变由顶部马达延长臂上加速度传感器测得。保持激振荷载不变，通过扫频激振方式确定试样剪应变幅值最大时的共振频率f₁，动剪切模量G通过式（3）确定。

G = ρ V_{s}^{2} = ρ {(\frac{2 π h f_{1}}{φ_{1}})}^{2}

（3）

式中φ₁根据式（4）计算。

φ_{1} t a n (φ_{1}) = I_{θ} / I_{t}

（4）

式中：ρ为试样密度；V_s为剪切波速；h为试样高度；I_θ为圆柱试样绕轴线的转动惯量；I_t为顶部所有参振部件的转动惯量。

图4 TSH-100共振柱仪原理图

Fig. 4 Schematic diagram of TSH-100 resonant column apparatus

图5为典型的共振柱扫频激振试验结果，不同激振频率下试样的应变幅值如图5（a）所示，由此获得相应激振剪应变γ_a最大时的共振频率。共振频率下试样的应变时程如图5（b）所示。

（a）扫频结果

（b）共振频率下的应变时程记录

图5 珊瑚砂的典型共振柱试验结果

Fig. 5 Typical test results of resonant column test on coral sand

试样直径50 mm、高度100 mm，制样方法参考文献[

11]。每组级配按不同初始孔隙比e₀配制3~4个试样（表1），联合采用通CO₂、通循环无气水与施加反压（200 kPa）3种方法进行饱和，使B值大于0.95。

由于试验为无损测试，可对同一试样按σ $_{0}^{'}$ = 20、50、100、150、200、300 kPa的次序进行等压固结和共振柱试验，每级固结时间不少于30 min，并记录试样的体应变ε_v，由此计算每级固结后试样的实际孔隙比e。每级固结完成后，均对试样进行激振，测试小应变幅值γ_a（10^-6量级）下的G即为最大动剪切模量G₀。

2 试验结果及G₀预测模型

2.1 试验结果

所有53个南沙岛礁珊瑚砂试样的G₀测试结果如图6所示，图例中试样编号的末位数字为同一级配下e₀从大到小次序的序号。表2总结了部分典型的G₀经验模型^[

5-6,10,12]。采用现有G₀模型对南沙珊瑚砂G₀值进行预测，如图7所示。可以发现：式（2）形式的G₀模型，尤其是Menq^{[参考文献 5

百度学术}5]模型和Senetakis等^{[参考文献 10

百度学术}10]模型预测结果的离散性较小；陆源砂砾土的G₀模型低估了约40%的南沙珊瑚砂G₀值。

（a）不同C_u

（b）不同d₅₀

（c）不同F_c

图6 珊瑚砂的G₀试验结果

Fig. 6 The measured G₀ of coral sand

表2 考虑级配影响的砂砾土G₀经验模型汇总

Table 2 Summary of the G₀ empirical equations considering the effect of gradations of granular soils

文献来源	试验材料	G₀公式	模型参数
文献来源	试验材料	G₀公式	A/MPa	B或c	n
Wichtmann等^{[参考文献 6 百度学术}6]	石英砂	式（1）	$156.3 + 0.313 {C_{u}}^{2.98}$	$1.94 e x p (- 0.066 C_{u}) -$	$0.40 {C_{u}}^{0.18}$
Menq^{[参考文献 5 百度学术}5]	砂砾土	式（2）	$67.1 {C_{u}}^{- 0.2}$	$1 - {(d_{50} / 20)}^{0.75}$	$0.48 {C_{u}}^{0.09}$
Senetakis等^{[参考文献 10 百度学术}10]	天然石英砂	式（2）	$57.01 - 5.88 C_{u}$	$- 0.98 - 0.28 C_{u}$	0.47
	破碎石英砂		$78.15 - 9.45 C_{u}$	$- 0.98 - 0.28 C_{u}$	0.63
	火山砂		$52.02 - 3.04 C_{u}$	$- 0.98 - 0.28 C_{u}$	0.55
Ha Giang等^{[参考文献 12 百度学术}12]	珊瑚砂	式（2）	$115.371 e x p (- 0.107 C_{u})$	$4.416 e x p (- 0.29 C_{u})$	$0.421 {C_{u}}^{- 0.125}$

图7 陆源砂砾土模型预测的南沙珊瑚砂G₀与试验值对比

Fig. 7 The predicted G₀ by the empirical equations of terrigenous sandy and gravelly soils versus the measured G₀ of Nansha coral sand

基于式（2）的形式建立珊瑚砂的G₀预测模型。图8为相同σ $_{0}^{'}$ （150 kPa）下珊瑚砂G₀与e的关系，可以发现：1）双对数坐标中，同一σ $_{0}^{'}$ 下的G₀-e呈直线关系，其斜率即为式（2）中的参数c；2）不同级配的lg G₀-lg e曲线互相平行，说明参数c的取值（-0.924）与级配无关，与Payan等^[

9]的结论一致；3）同一σ

_{0}^{'}

下，珊瑚砂的G₀-e曲线随C_u的增大而降低（图8（a）），随d₅₀的增大而上移（图8（b）），以F_c≈20%为界，随F_c的增大先降低后稍微上移（图8（c））。将G₀按G₀/e^-0.924进行规准化，如图9所示，在双对数坐标中，G₀/e^-0.924-σ

_{0}^{'}

/P_a同样呈直线关系，其斜率即为式（2）中的参数n，σ

_{0}^{'}

/P_a=1.0时对应的G₀/e^-0.924值即为式（2）中的参数A。不同工况下，采用式（2）拟合的参数A和n的最佳拟合结果见表1。

（a）不同C_u

（b）不同d₅₀

（c）不同F_c

图8 G₀与e的关系

Fig. 8 Relationship between G₀ and e of coral sand

图9 珊瑚砂的G₀/e^-0.924和σ $_{0}^{'}$ /P_a的关系

Fig. 9 Relationship between G₀/e^-0.924 and σ $_{0}^{'}$ /P_a of coral sand

2.2 G₀预测模型

通常假设C_u、d₅₀和F_c对砂砾土G₀的影响相互独立^[

9]，则式（2）可改写为

G_{0} = A_{1} (C_{u}) A_{2} (d_{50}) A_{3} (F_{c}) e^{- 0.924} \cdot {(σ_{0}^{'} / P_{a})}^{n_{1} (C_{u}) n_{2} (d_{50}) n_{3} (F_{c})}

（5）

式中：A₁、n₁是与C_u有关的函数；A₂、n₂是与d₅₀有关的函数；A₃、n₃是与F_c有关的函数。

CU组试样的d₅₀几近相同，F_c=0%，参数A和n的变化主要由C_u的变化引起，参数A随C_u的增大而减小，且减小的速率逐渐减慢（图10（a））；参数n随C_u的增大而增大，且增大速率逐渐减慢（图10（b））。参数A₁和n₁的最佳拟合表达式为

A_{1} = 228.85 - 163.37 \times \frac{C_{u}^{2.04}}{0.88 + C_{u}^{2.04}}

（6）

n_{1} = 0.56 \times \frac{C_{u}^{2.04}}{0.88 + C_{u}^{2.04}}

（7）

D组试样的C_u几近相同，F_c=0%，将D组试验结果拟合的A和n分别对A₁和n₁规准化，得到消除C_u影响的A₂（A/A₁）和n₂（n/n₁）。A₂随d₅₀的增大而线性增大（图10（c）），n₂随d₅₀的增大而线性减小（图10（d）），由此，参数A₂、n₂可表示为

A_{2} = 0.92 + 0.137 d_{50}

（8）

n_{2} = 1.02 - 0.065 d_{50}

（9）

FC组土样的C_u和d₅₀均随F_c变化（表1）。同样，FC组试验结果拟合的A和n分别对A₁×A₂和n₁×n₂规准化，消除C_u和d₅₀的影响，得到A₃（A/A₁/A₂）和n₃（n/n₁/n₂）随F_c的变化关系。A₃随F_c的增大而略有减小（图10（e）），n₃随F_c无明显变化规律（图10（f））。F_c从0%增加至40%，A₃和n₃的变化均不超过5%。因此，相比于C_u和d₅₀对珊瑚砂G₀的影响，F_c的影响可以忽略。F_c对珊瑚砂G₀影响的根本原因是：F_c变化引起C_u和d₅₀的改变，从而导致珊瑚砂的G₀发生变化，也即，C_u和d₅₀对G₀的影响隐含了F_c对G₀的影响。

（a） A₁-C_u

（b） n₁-C_u

（c） A₂-d₅₀

（d） n₂-d₅₀

（e） A₃-F_c

（f） n₃-F_c

图10 物理性能指标C_u、d₅₀和F_c对G₀预测模型参数的影响

Fig. 10 The influence of properties index C_u, d₅₀ and F_c on the parameters of G₀ prediction equation

现有研究表明：砂类土的G₀和σ $_{0}^{'}$ 的关系与颗粒类型（颗粒形状、矿物特性）有很强的相关性^[

10,12,16]。引入修正系数A'，以考虑颗粒类型等未涉及因素对珊瑚砂G₀的综合影响，则珊瑚砂G₀经验模型可采用式（10）表示。

G_{0} = A^{'} A_{1} (C_{u}) A_{2} (d_{50}) e^{- 0.924} {(σ_{0}^{'} / P_{a})}^{n_{1} (C_{u}) n_{2} (d_{50})}

（10）

3 G₀预测模型验证

图11（a）、（b）对比了基于CU组和D组试验结果建立的G₀预测模型的预测值和试验值。由图可见，预测值的相对误差基本都不超过10%，且散点均匀地分布在45°线两侧。

（a） CU组

（b） D组

（c） FC组

图11 珊瑚砂的G₀预测值与试验值的对比

Fig. 11 Comparison between the predicted and measured G₀ of coral sand

在G₀预测模型式（10）中，F_c的影响是隐式的，FC组的G₀预测值和试验值的对比结果如图11（c）所示，相对误差不超过10%，说明F_c对珊瑚砂G₀的影响确实已隐含在C_u和d₅₀对G₀的影响中。

为验证G₀预测模型式(10)对不同海洋珊瑚砂的适用性，对西沙岛礁珊瑚砂试样也进行了共振柱试验，并获取了文献中其他3个海洋珊瑚砂的G₀试验值^[

12-13,17-18]，相应的物理性质指标见表3。不同海洋珊瑚砂的e_max和e_min具有显著差异，主要原因是不同海洋珊瑚砂的颗粒形状差异较大，且其矿物成分不完全相同，如南沙珊瑚砂主要为珊瑚碎屑，颗粒多为粒状和杆状；而西沙珊瑚砂含有较多的贝壳碎屑，多片状颗粒，颗粒的不规则性强于南沙珊瑚砂。如图12（a）所示，当不考虑珊瑚砂颗粒类型影响时（A'统一取1.0），对不同海洋的珊瑚砂，G₀预测模型式式（10）预测值与试验值的散点不再均匀地分布在45°线两侧，在比例上存在一定差异，需向两侧旋转偏移一定角度，但同类珊瑚砂的G₀预测值与试验值散点的离散程度比较小，说明式（10）可靠地揭示了级配特征对珊瑚砂G₀的影响，只需对G₀预测模型式（10）进行简单修正，即可适用于不同海洋珊瑚砂的G₀预测。

表3 不同海洋珊瑚砂的物理性能指标

Table 3 Index properties of coral sands from different seas

名称	G_s	C_u	d₅₀/mm	F_c/%	e_min	e_max	A'
Dabaa^{[参考文献 13 百度学术}13]	2.79	2.40	0.31	8.75	0.75	1.04	0.94
Abu Dhabi (S)^{[参考文献 12 百度学术}12]	2.79	3.46	0.73		0.90	1.33	1.00
Abu Dhabi (VS)^{[参考文献 12 百度学术}12]	2.79	5.43	0.43		0.51	0.96	0.86
Abu Dhabi (S1)^{[参考文献 12 百度学术}12]	2.79	1.86	0.23		0.93	1.47	0.89
Abu Dhabi (SVS)^{[参考文献 12 百度学术}12]	2.79	5.43	0.43		0.65	1.13	0.95
Puerto Rico (CR)^{[参考文献 17 百度学术}17]	2.86	2.10	0.38		1.34	1.71	1.44
Puerto Rico^{[参考文献 18 百度学术}18]	2.87	1.75	0.13	<5	1.34	1.75	1.87
西沙（本文）	2.80	3.27	0.52		0.99	1.72	1.42

根据图12（a），颗粒类型修正系数A'的取值列于表3。由图3可知，极限孔隙比e_max和e_min与颗粒级配、颗粒形状等特征具有显著相关性。Yilmaz等^[

19]、Chen等^{[参考文献 20

百度学术}20]采用极限孔隙比作为综合表征土体物理特征内在物理量，并用于评估饱和砂砾土的液化敏感性。笔者参考上述研究，同样采用极限孔隙比综合反映土体级配、形状、矿物类别等因素，评估G₀模型的系数A'，并进一步发现A'随珊瑚砂e_max和e_min的增大而增大，可采用式（11）估算。

A^{'} = 0.95 + 0.032 \times {(\frac{e_{m i n} + e_{m a x}}{2})}^{7.10}

（11）

根据式（11）估算A'，式（10）计算的不同海洋珊瑚砂G₀预测值与试验值的对比如图12（b）所示，除个别数据点外，G₀预测模型式（10）对不同类型珊瑚砂G₀的预测误差小于20%，且散点也均匀地分布在45°线两侧。对于G₀的预测，这样的误差在工程实践中是可以接受的。这表明G₀预测模型式（10）具有较好的普适性。

（a） A'=1.0

（b）按式（11）估算的A'

图12 不同海洋珊瑚砂的G₀预测值与试验值的对比

Fig.12 Comparison between the predicted and measured G₀ for coral sands from different seas

4 结论

通过15组不同级配的南沙珊瑚砂的共振柱试验，研究了孔隙比e、平均有效围压σ $_{0}^{'}$ 、不均匀系数C_u、平均粒径d₅₀和细粒含量F_c对最大动剪切模量G₀的影响，主要结论如下：

1）陆源砂砾土的G₀经验模型低估了约40%的珊瑚砂G₀值。

2）同一σ $_{0}^{'}$ 下，珊瑚砂的G₀-e曲线随C_u的增大而降低，随d₅₀的增大而升高，以F_c≈20%为界，随F_c的增大先减小后稍微增大。

3）F_c对G₀影响的本质是不同F_c的珊瑚砂具有不同的C_u和d₅₀，C_u和d₅₀对G₀的影响隐含F_c对珊瑚砂G₀的影响。基于Hardin模型，提出了与C_u、d₅₀相关的珊瑚砂G₀预测模型。

4）引入与e_max和e_min有关的修正系数A'，以考虑G₀预测模型建模过程中未涉及的颗粒类型等复杂因素的综合影响。采用南沙、西沙及文献中其他3类的珊瑚砂对模型进行验证，结果表明，G₀预测模型适用于不同海洋的各类珊瑚砂。

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考虑级配影响的珊瑚砂最大动剪切模量试验研究 PDF

摘要

关键词

1 试验材料与试验过程

1.1 试验珊瑚砂

1.2 试验过程

2 试验结果及G0预测模型

2.1 试验结果

2.2 G0预测模型

3 G0预测模型验证

4 结论

参考文献

2 试验结果及G₀预测模型

2.2 G₀预测模型

3 G₀预测模型验证