沪蓉国道主干线边坡稳定性研究

以沪-蓉国道主干线恩施高坪-吉心段付家坡滑坡地段典型断面为研究对象, 运用强度折减系数法,研究了在天然状态和饱水状态下滑坡体稳定安全系数。 指出了在这两种状态下边坡的不稳定性。并与其他几种方法进行了对比分析,结果表明有限元强度折减系数法应用到该断面是可行的,同时也显示该方法相对于其它方法的优越性。     

基于神经网络的地质勘测反分析研究

针对地质勘查中,土的力学参数的确定及土的分类这两类复杂问题,根据反问题理论的基本原理,提出了一种基于回归分析与RBF神经网络结合的新型智能方法,建立了从土的力学参数估计到模型分类的完整智能化分析系统。考虑到土的物理参数测定方法比较简单,且实测变异性小,而力学参数实测变异性大的特点,利用RBF神经网络的数值逼近的特性,建立了神经网络模型来逼近两者之间的函数关系,可以有效地反演力学参数。同时,利用RBF神经网络所具有的模式识别功能,为地质勘察中土层划分提供依据。通过对黄石地区岩土勘查资料的分析与预测表明,该方法简捷有效。     

接触单元对边坡稳定分析影响的仿真研究

在边坡稳定问题的研究中引入了接触单元的概念,基于局部破坏理论,提出了一种新的边坡稳定系数的计算方法。同时与传统方法进行了对比分析,实例计算结果比较准确,结果表明该计算方法是可行的和准确的。从而进一步证明了局部破坏理论的正确性和边坡软弱结构面是控制边坡稳定的关键因素。