基于人工神经网络对四川省黑水县公路边坡稳定性评价

边坡稳定性和许多影响因素有关,是一种高度非线性的问题,本文采用人工神经网络方法进行边坡稳定性评价,构建了具有6-19-12网络结构的三层BP网络。用该模型对四川省黑水县渔巴渡至客龙沟公路沿线边坡进行稳定性评价,其结果与传统经验公式计算法所得结果基本一致。     

重庆市建筑开挖边坡稳定性评价及支护措施探讨

山城重庆的建筑用地开挖过程中，通常采用了直立切坡。文章讨论了对于这种典型的岩质边坡，现行支护设计时采用库仑土压力理论计算推力的不合理性，并提出了相应的改进办法，然后通过有限元、拉格朗日差分分析等数值模拟手段对重庆市建筑开挖边坡的稳定性程度、变形破坏方式以及支护处理措施进行了研究。     

用神经网络评价边坡稳定性

影响边坡稳定性因素是复杂且具有随机和模糊特性。神经网络的性能特征使适用于解决非性的边坡稳定性评价问题，本文建立了边坡稳定性评价的复合网络模型，并利用边坡工程的失稳及稳定实例对网络进行了训练和测试，计算分析表明，网络模型对于评价边坡的稳定性有较好的适用性。     

因子分析-概率神经网络模型在边坡稳定性评价中的应用

边坡稳定性分析是一个复杂的系统工程问题,其评价直接影响边坡工程的安全性与经济性。为了实现对边坡稳定性的快速、高效和准确评价,需要考虑边坡稳定性多种评价指标,但指标间或多或少存在一定的相关性,从而导致参量信息重叠。文章提出一种因子分析方法对边坡稳定性相关指标数据进行降维处理,提取3个综合指标对边坡稳定性进行总体评价。因子分析后的指标彼此独立,能够满足概率神经网络（PNN）样本层中采用高斯函数作径向基函数的要求。在因子分析的基础上,建立边坡稳定性评价的PNN模型,将其应用于39个典型的边坡稳定性评价。预测结果表明:5种不同的训练和测试样本个数下PNN模型仍具有良好的预测效果,其正判率分别为100%、94.87%、94.87%、84.62%和84.62%,说明因子分析与PNN模型结合可为岩土工程中边坡稳定性评价提供了一种很好的思路。     

基于交替迭代算法神经网络评价岩石边坡稳定性

目前边坡工程中常用的稳定性分析方法主要分为极限平衡法和数值分析法2大类，文章对它们各自的主要愿理、特点及其优缺点等进行了阐述。首先，根据经典边坡稳定分析方法存在的局限性，提出有必要建立基于人工神经网络的边坡稳定性预报方法。其次，针对经典算法BP网络存在的某些缺陷，提出了一种交替迭代算法神经网络，以提高其非线性映射能力和泛化能力。交替迭代神经网络算法通过解2个阶数比较低的线性代数方程组，逐步求得连接权值的。以此提高收敛速度，且有利于寻求最优解。作者用FORTRAN语言编制了程序。分析了建立边坡岩体稳定性预测网络模型的建立中应该注意的几个方面。最后，基于已有的40个岩石边坡工程实例进行所建立的神经网络的训练和边坡稳定的预报，结果表明文中所建立的边坡稳定性预报方法具有较高的预报准确度。     

基于广义回归神经网络的边坡稳定性评价

边坡失稳是比较常见的地质灾害,判定其稳定性的方法很多,在使用过程中也暴露出了这些方法的缺陷。针对这些问题,构建了适合于边坡稳定性评价的广义回归神经网络模型,并运用Matlab的神经网络工具箱进行了分析和计算,使用了相关数据来训练和测试该模型的可靠性和可行性。结果表明,广义回归神经网络模型在使用过程中需选择合适的光滑因子,而所得出的数据与实际结果较为相符,解决了之前使用的BP神经网络模型的缺点,具有很好的工程运用前景。     

基于突变理论的反倾层状岩石边坡稳定性研究

针对反倾层状岩石边坡的岩体结构特点,以弯曲-拉裂(倾倒)变形的地质模型为基础,基于突变理论建立反倾层状岩石边坡尖点突变模型.从理论上分析了边坡失稳的突变条件,并提出临界失稳深度,在此基础上建立了反倾层状岩石边坡的稳定性评价方法.对工程实例的分析表明,对于反倾层状岩石边坡,该稳定性评价方法是成功有效的.     

基于弹性理论的顺层边坡失稳破坏力学模型分析

在分析顺层边坡受力状况的基础上,当边坡的坡脚未被破坏时,将顺层边坡视为弹性地基上的悬臂梁,由此提出其失稳破坏的力学模型。应用弹性理论求出在力作用下悬臂梁的应力状态,并根据摩尔-库伦准则,导出可判定其稳定性的安全系数计算公式,得出了顺层边坡处于极限平衡状态极限长度。同时通过实例计算,将文中方法与应用突变理论所得结果对比,验证了本文方法的可行性。     

岩质边坡锚喷加固应用中的几个问题

锚喷加固岩质边坡应用越来越广泛，但设计与施工尚未规范化，导致实施中存在一些问题。结合工程实例，分析了岩质边坡的破坏特性、锚喷加固机理及设计中存在的一些问题。     

基于尖点突变理论的浆砌块石边坡稳定性研究

根据影响浆砌块石挡土墙边坡稳定性的主要控制变量：挡土墙的垂直度i、挡土墙高度h、填料的内摩擦角 、墙后边坡土的重度 、土对挡土墙基底的摩擦系数 、土对挡土墙墙背的摩擦角 等6个因素变量,利用正交设计原理优化试验设计方案,结合库仑理论与力的多边形法,分析计算浆砌块石挡土墙边坡的安全系数,最后用尖点突变理论的突变级数法进一步判断边坡的稳定性。研究结果表明：影响挡土墙边坡稳定性的6个主要控制变量因素的主次关系为 ;在分析挡土墙边坡稳定性时,采用突变级数法进行计算判断,可以直观地判断边坡的稳定情况,从而弥补工程中运用传统的最小安全系数法进行判断出现的模糊不确定的情况。     

基于粗糙集理论的边坡稳定性评价中因素权重确定方法的研究

为了准确计算影响边坡稳定性的各个因素的权重,应用粗糙集理论对原始数据进行挖掘,在实测数据离散化的基础上,将权重确定问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题,建立了关于边坡稳定性评价的关系数据模型,经过属性值特征化建立了知识系统,在数据分析下通过分析评判方法对评价对象的支持度和重要性,计算出边坡稳定性评价模型的权重。该方法克服了传统权重确定方法的主观性,使得边坡稳定性评价方法更具客观性,从而提高了边坡稳定性评价的精度,通过实例说明该方法更加合理有效。     

考虑突变理论的顺层岩质边坡失稳研究

应用突变理论,以顺层岩质边坡为例,考虑地下水对滑面带介质的应变和水致弱化性质,以及地下水对边坡后缘张裂缝的水力效应,构建了边坡的尖点突变模型,分析了顺层岩质边坡失稳的力学机制：边坡失稳过程主要是内部因素和外部因素共同作用的结果,内部因素主要是地下水通过物理化学作用软化了滑面带岩体,使滑面带岩体刚度比降低,在边坡失稳的过程中起主导的定性作用;外部因素主要是指边坡后缘张裂隙的静水压力,不仅使得边坡的滑动势能增加,还对边坡造成一种扰动的作用,加速滑坡的启动。在突变分析的基础上,推导了边坡后缘张裂缝临界充水高度和临界降水强度的关系式,建立了边坡滑移破坏的水力判据;给出了边坡岩体在渐进软化过程中的位移变化规律,剪切位移并非均匀增长,而是呈现出阶梯状跳跃式上升。同时,进行了室内物理模型试验（当刚度比 ）,在一定程度上验证了考虑突变理论来分析顺层岩质边坡失稳的力学机制和边坡岩体在渐进软化过程中位移变化规律的合理性。并提出了此种类型边坡的处治技术与优化方法建议。     

基于能量原理的露天矿边坡开挖稳定性突变研究

基于边坡系统能量的原理,借助FLAC3D有限差分法内嵌FISH语言进行了三维露天矿边坡模型在开挖过程中能量计算的二次开发。将能量与突变理论相结合,以边坡系统的总耗散能作为状态变量,构建了边坡系统的能量耗散突变判别准则。以大孤山露天矿西北帮边坡为例,通过能量耗散突变分析、塑性区演化分析、安全系数变化分析及关键点位移分析可知,以上分析得到的边坡稳定性演化规律具有一致性,验证了提出的突变判别准则的适用性,研究结果表明：能量突变特征值 是露天矿边坡在第ki步开挖后发生失稳的充要力学条件;当进行至第6～8步开挖时,边坡局部岩体系统发生了失稳,且第7、8、9三个台阶受开挖扰动的影响较为严重,与现场的实际开挖情况相符,为预防露天矿边坡在开挖扰动过程中的局部围岩系统失稳提供了一定的理论支持。     

基于克里金模型的边坡稳定可靠度分析方法

边坡工程的复杂性不仅表现为各岩土参数的变异性和非确定性,而且还在于其极限状态功能函数的非解析性及隐式性。以Janbu 法为例,研究了隐式功能函数下易于执行的边坡工程稳定可靠度计算方法。首先,调用边坡极限平衡模式获得岩土基本参数,并利用拉丁超立方试验设计抽取影响边坡稳定性基本参数的适量初始样本。其次,采用地质统计学中的克里金（Kriging）各向异性关联映射方法,将边坡功能函数值表述为随机过程。然后,结合主动学习方法,基于搜索规则调整训练样本,通过反复迭代循环确定满足实际工程精度的随机过程所表示的边坡功能函数。最后,调用随机过程函数通过验算点法（JC法）获得边坡的失效概率。工程算例分析表明,文中方法的求解精度与蒙特卡洛模拟方法相当,但计算过程简明,效率高,更具工程实用性。     

突变级数法在边坡稳定综合评判中的应用

边坡的稳定性受地质、工程等众多因素影响,且其变形破坏机理复杂,危害巨大,因而边坡稳定问题分析研究一直是理论和实践研究的热点。引入突变理论对边坡的稳定性问题进行研究,利用突变数学和模糊数学结合引出的突变级数法,提出边坡稳定性评判指标--突变级数, 从而建立了新的稳定性评判模型。基于突变级数法的边坡稳定性评判法,综合考虑了边坡各种要素对其稳定性的不同影响程度,真实地描绘了边坡系统的稳定状态。实例分析结果表明,该方法评判结果准确,精度较高,具有良好的实际应用价值。     

Assessing model of highway slope stability based on optimized SVM

Considering the geological hazards attributed to the highway slope, using a common simple model cannot accurately assess the stability of the slope. First, principal component analysis (PCA) was conducted to extract the principal components of six factors (namely, bulk density, cohesion, internal friction angle, slope angle, slope height, and pore water pressure ratio) affecting the slope stability. Second, four principal components were adopted as input variables of the support vector machine (SVM) model optimized by genetic algorithm (GA). The output variable was slope stability. Lastly, the assessing model of highway slope stability based on PCA-GA-SVM is established. The maximal absolute error of the model is 0.0921 and the maximal relative error is 9.21% by comparing the assessment value and the practical value of the test sample. The above studies are conducive to enrich the assessing model of highway slope stability and provide some reference for highway slope engineering treatment.     

基于PSO-SVM的边坡稳定性组合预测方法研究

为利用不同边坡稳定预测方法的特征信息,改进预测质量,提出了一种基于微粒群优化--支持向量机(PSO-SVM)的边坡稳定性非线性组合预测模型。该模型能够利用边坡的特征参数快速预测出边坡的稳定性,且在建模过程中可对不同建模方法的特征信息进行整合,避免了单一方法的偶然性。为提高SVM的学习、泛化能力,采用混合核函数,并用具有并行性和分布式特点的PSO算法优化选择SVM模型参数。利用该非线性组合预测模型对73个边坡实例进行学习,对另外10个边坡实例进行推广预测,研究结果表明,该模型较好地整合了不同建模方法的特征信息,较单一模型、加权组合模型和BP网络组合模型具有更高的预测精度和更小的峰值误差,为边坡稳定性评价提供了一种新的途径。     

考虑变形机制的边坡稳定预测模型

选择开挖卸荷、爆破振动、岩体流变以及降雨作为影响边坡施工期变形的4个主要因素,深入分析不同影响因素对边坡变形的作用机制,结合边坡位移实测资料,建立了考虑变形机制的边坡稳定预测模型。在弹性理论的简化下推导边坡回弹变形公式计算开挖卸荷分量,基于Burger模型的蠕变本构方程计算流变分量,采用已有的经验公式计算爆破分量和降雨分量;综合4个变形分量形成考虑变形机制的边坡稳定预测模型,该模型可体现各影响因素对边坡变形的作用和相关程度,更加科学合理地解释边坡变形产生的力学机制。通过对锦屏一级水电站左岸边坡外观测点TP5变形监测资料的统计回归分析表明：相对于传统的统计模型,该模型的回归方程显著,方差比和复相关系数较大,预测误差较小,具有工程应用价值。