基于灰色-进化神经网络的滑坡变形预测研究

滑坡变形位移预测对滑坡灾害治理具有重要的意义。考虑到滑坡位移单调增长的特殊性，根据位移分解原理，采用灰色系统提取位移趋势，用基于免疫进化规划的新型进化神经网络模型逼近位移偏差，从而提出了1种滑坡位移预测的新型智能方法。并用新滩滑坡的实测位移预测研究证明了所提智能预测方法的有效性及可行性     

岩土本构模型识别的仿生算法研究

从岩土材料弹塑性本构模型的通式出发,把本构模型类内识别问题转化成一个典型的参数辨识问题,并采用新近提出的对参数辨识具有良好性能的新型仿生算法--免疫进化规划进行了弹塑性模型类内识别研究,提出了一个新的模型识别进化方法。一个标准算例证明,所提方法具有良好的模型识别效果,能仅在已知量测位移的情况下,得到理想的模型形式,具有潜在的工程应用价值。     

岩土超声波测试研究进展及应用综述

超声波在岩土介质中传播时携带了许多与岩土物理力学性质有关的信息,这些信息可综合反映到声学参数如超声波速、衰减系数、波形、频率、频谱及振幅等的变化上,根据这些参数可反演得到岩土体的物理力学指标及细观结构特征,从而解决一系列的岩土工程问题。首先对超声波无损检测可以解决的岩土工程问题进行了概述。其次系统地阐述了土体和岩石(体)超声试验的研究进展:土体强度参数声学特性的试验研究、土体微结构参数的超声探测、岩石强度参数的超声测试研究、超声波速在岩石破裂方面的应用研究、超声波声波衰减在岩石材料中的应用、超声波速度和衰减各向异性的研究及超声波流体流动试验的研究。最后,笔者将超声波测试拓宽到土石混合体研究领域,探讨了不同含石量试样的波速和衰减规律,以及损伤声学参数对试样在单轴压缩作用下裂纹扩展的细观损伤特性的研究,更进一步说明了土石混合材料即不有别于土也不同于岩的特殊性。在以上研究基础上,基于超声波岩土试验国内外研究动态的总结,对其未来的发展趋势进行了展望。     

土石混合体工程地质力学特性及其结构效应研究

土石混合体是一种土-石混杂、分布广泛、性质特殊的地质体,也是众多山区滑坡的重要载体.复杂的土-石结构组成是此类介质物理力学特性复杂、难以把控的关键.本文通过多尺度宏-微观室内和现场物理力学试验与模拟,对土石混合体的强度特性、变形特性和渗透特性及其结构控制机理展开了深入研究,系统阐明了含石量、块石形状、基质组分、土-石级配等关键结构因子的制约规律,进一步揭示了土石混合体强度和变形特征随机性的土石结构控制规律,提出了不同结构状态下强度参数的正确获取方法;研究了不同含石量土石混合体的非线性渗透特性,获得了非线性渗流计算模型及其抗渗变形优化设计方法,为全面建立基于真实土石结构和非线性本构关系的新一代土石混合体滑坡预测预警体系提供一定的理论支撑.     

基质胶结对土石混合体强度变形特性影响

利用应变控制式静力三轴剪切仪,对具有不同胶结程度和含石量的土石混合体试样进行了固结不排水剪切试验;通过对制备的土石混合体试样的应力-应变关系、孔隙水压力变化、有效应力路径和抗剪强度指标等试验结果的对比分析,探讨了不同胶结程度土石混合体试样的差别及产生原因.试验结果表明:不同胶结程度土石混合体破坏方式可分为剪切带破坏和鼓肚变形破坏两种基本类型;胶结使得土石混合体应力应变关系和孔隙水压力变化与未胶结土石混合体差异明显,胶结作用对土石混合体的剪胀和软化特性影响显著.在块石软硬程度、形状及试样密实度相近的条件下,不论是否胶结或胶结程度如何,土石混合体有效内摩擦角φ'与无量纲粒度分布特征参数D₅₀WBP/D₆₀具有较好的线性相关性.试验结论为确定不同胶结程度土石混合体强度提供了参考.     

用于岩土工程位移预测的软科学方法研究

位移预测对岩土工程稳定性具有重要的实用意义，近来软科学方法得到了广泛重视及应用。对常用软科学方法---灰色系统、时序分析及神经网络进行了系统分析研究，指出了它们的优缺点及适用范围，并提出了一种新型软科学预测方法---进化神经网络法。最后，通过工程实例验证了理论分析的结果。     

基于统计强度理论的破裂岩体本构模型研究

借助损伤力学思想,基于统计强度理论,提出一种适用于深部工程破裂区破裂岩体的本构模型建立方法,并通过室内试验和数值试验进行了验证。将破裂岩体划分为无数微元立方体,微元立方体的强度与岩石破裂程度有关,且各立方体强度随机分布,故可用强度反映破裂岩体的破裂程度,据此提出一种破裂岩体本构模型建立方法。其中,根据岩石破裂面间的摩擦力做功等于材料破裂后释放的应变能,得到从力学角度定义的岩石破裂程度变量;另外,假定微元立方体强度分布服从Weibull分布,应力水平满足Hoek-Brown准则。利用泥质砂岩破裂岩体典型三轴试验结果,建立泥质砂岩破裂岩体本构模型,并进行了验证,结果表明模型计算曲线与试验曲线吻合度较好。利用离散元软件PFC进行了补充数值试验验证研究,证明了泥质砂岩破裂岩体理论模型的良好计算效果,进而证明提出的本构模型建立方法的可行性。     

基于蚁群聚类算法的岩石边坡稳定性分析

由于岩石边坡影响因素众多且关系复杂,不能用简单的方法进行分析和判断。在工程类比的基础上,一般采用聚类的方法。但由于边坡工程问题环境的复杂性,岩石边坡稳定分析的聚类问题是一个复杂的模糊、随机优化问题,采用传统方法难免带来很多局限性。为了更好地解决这类问题,首次把蚁群聚类算法这种新近提出的仿生聚类算法引入岩石边坡工程领域,以解决其稳定分析问题,提出一种分析岩石边坡稳定问题的新方法。该方法在分析岩石边坡工程实例资料的基础上,采用蚁群聚类算法,以工程类比的思想判断岩石边坡的稳定状态。工程应用证明,该算法可以自动把岩石边坡分成几种类似的状态,判断准确率较高、计算速度较快,是一种比较实用的岩石边坡稳定分析方法,值得在岩石边坡分析领域推广应用。     

聚丙烯纤维加固软土的试验研究

为了研究聚丙烯纤维加固软土的效果和机制,改善石灰土和水泥土的脆性破坏形式。在试验中将纤维按质量百分比为0.05 %,0.15 %和0.25 %的掺量分别掺入到素土、石灰土和水泥土中,按不同的配比配制了20组试样,进行了无侧限抗压强度试验。试验结果显示：纤维的加入能在小范围内提高素土的无侧限抗压强度,并且强度值随纤维掺量的增加而增加;而在石灰土和水泥土中只要掺入少量的纤维就能使无侧限抗压强度值得到极大的提高,增加了石灰土和水泥土的抗拉强度,改善了它们的脆性破坏形式,并使其水稳性得到改善。     

隧道围岩破坏模式的进化神经网络识别

隧道围岩破坏受很多因素的影响,其破坏模式的识别是一个复杂的非线性系统辨识问题,采用一般方法很难得到好的解答。基于作者提出的免疫进化规划,并把它同神经网络(NN)相结合,提出了一种全新的结构及权值同时进化的进化神经网络(ENN)模型,用于围岩破坏模式的识别研究,用一个试验算例证明了进化神经网络具有解决此问题的良好性能。