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101.
为了更加客观、准确地预测泥石流的危险范围,在前人研究经验和大量野外考察的基础上,选取多项泥石流重要影响因素,对乌东德地区上百条泥石流按照其堆积区规模分组进行多元回归分析,得到不同类型泥石流中各影响因素对堆积区形态参数的预测模型。通过不断改变步长的方式搜索适用于一个地区泥石流危险范围预测的数学模型,运用计算机搜索大量可能的数学模型,通过平均误差计算比较得到最优预测模型。将该方法和文献[3]的逐步回归分析方法一起应用到乌东德地区的实例上进行验证,预测结果显示,后者得到的误差要比本文方法计算的误差大很多,本文方法的预测误差为6.7%~9.2%,文献[3]方法的预测误差为10.5%~29.6%。 相似文献
102.
103.
滑坡危险性评价与预测是滑坡灾害防治中的首要任务,科学合理地评价滑坡危险性十分重要。以岩桑树水电站库区发育的潜在滑坡为例,据其特有的地质环境条件,选取坡体风化程度、斜坡坡度等9个影响因素作为滑坡危险性评价的指标,并建立分级标准将滑坡危险性分为轻度危险、中度危险、重度危险和极度危险4个等级。将突变理论运用到滑坡危险性评价中,从而建立了新的稳定性评判模型。基于突变级数法的滑坡危险性评价方法,综合考虑了各评价指标间的相关性,真实地描绘了滑坡系统的内在机制。实例分析结果表明,该方法评判结果准确率高,可为滑坡的防治提供依据。 相似文献
104.
滑坡治理是一个复杂的非线性问题,影响因素众多,各个因素之间相互制约。传统滑坡支护治理方案存在不同程度的浪费,有必要进行方案细部结构的优化设计。基于退火策略变尺度混沌优化算法,对二密滑坡锚固支护方案的锚索结构进行细部优化设计。针对锚固方案,选取锚索布设道数、锚索水平间距、锚索钢绞线根数、锚索锚固角、锚固孔径5个因素作为优化设计变量,以工程造价作为优化目标,同时保证滑坡稳定安全,进行方案优化分析。经过优化后的设计方案造价比规范法设计方案的造价减少33.17%,并且采用优化的支护方案锚固后的滑坡体稳定系数提高,潜在滑动面稳定系数提高3.31%。经过比较分析,混沌优化设计方案更加科学、合理、经济、安全。 相似文献
105.
岩体结构面优势分组是研究岩体力学性质与水力特性的基础,通常的分析方法是只根据产状进行划分。鉴于结构面其他特征对岩体力学性质的重要影响,考虑结构面倾向、倾角、迹长、张开度、表面形态5个特征参数,提出了基于人工蜂群算法的岩体结构面多参数优势分组方法。以样本总体离差平方和为目标函数,建立岩体结构面多参数优势分组的数学模型,应用人工蜂群优化算法求解,以目标函数值最小时的解作为聚类中心,并自动确定分组边界。对人工生成的结构面数据的计算结果验证了该方法的正确性,该方法的求解精度是令人满意的。最后,将该方法应用于怒江松塔水电站坝址区岩体结构面多参数优势组的划分,得到了较为合理的分组结果,进一步验证了此方法具有较高的运行效率与工程实用性。 相似文献
106.
阜新海州露天煤矿北帮边坡采用预应力锚固措施进行治理。本文为了给预应力锚固参数的选取提供可借鉴的依据,利用正交试验设计对预应力锚固参数(锚索间排距、预应力、锚固角、锚固段长度、锚索长度)进行了敏感性分析。分析结果表明,这5个参数对边坡稳定性系数的敏感性由大到小依次为:预应力、锚索间排距、锚索长度、锚固段长度、锚固角,预应力和锚索间排距是影响稳定性系数的主要因素。 相似文献
107.
对于极不规则的隧道围岩超欠挖轮廓,分形几何无疑是一个新思路。在测量数据的基础上,应用分形几何来定量描述围岩超欠挖轮廓线,表明隧道各类围岩的超欠挖曲线具有自相似性。在此基础上,进一步分析了各类围岩超欠挖曲线的分形维数与围岩类别之间的关系。研究表明,隧道围岩超欠挖曲线分形维数能较为直观地反映围岩类别,但其并不随着围岩类别的变化而呈线性变化;对于洞径一定的隧道,围岩超欠挖曲线的分形维数更能反映岩体结构和洞轴线之间的关系,这为准确预测掌子面前方围岩超欠挖情况奠定了理论基础。 相似文献
108.
利用大尺寸砂槽试验模型模拟了坝基二维渗流全过程,并着重分析了坝基二维渗流场的变化情况。模型槽内土样渗透变形破坏后,取不同区域土样进行颗粒分析试验。根据渗透变形试验所获得的参数,运用GeoStudio 2007软件对坝基渗流场进行数值分析,所得渗流场分布与物理模型试验结果基本吻合,说明该二维渗流场的物理模型试验结果较为合理。结果表明,渗透破坏主要发生在坝体下渗透路径较短的区域内,而坝基上下游基本未产生渗透变形;产生渗透破坏后,渗流路径发生较大改变,导致渗透破坏区域渗流量大幅增加,加速坝基破坏进程。 相似文献
109.
泥石流堆积物作为泥石流发育最终的产物,含有大量与泥石流发生过程和发育特征相关的信息,能够反映泥石流灾害程度和活动强度。研究表明,泥石流堆积物颗粒具有明显的自相似性和无标度区间,运用分形理论,计算泥石流堆积物颗粒分布的分维数。分析分维数与主沟长度、泥砂补给段长度比、主沟平均比降、流域最大相对高差和松散物源量的关系,结果表明分维数与各因素之间存在较强的非线性响应关系。以乌东德库区泥石流实测数据为例,以上述的5个因素作为输入单元,建立了泥石流堆积物分维数支持向量机预测模型,并对分维数进行了预测,其预测结果的最大误差为1.25%,说明预测值与实测值吻合度较高。综合表明支持向量机预测模型能够较好地模拟和泛化数据,是一种行之有效的泥石流堆积物分形维数预测方法,可用于不具备筛析条件的泥石流堆积物粒度分布特征的预测与研究,进而可为研究泥石流的形成机理、类型、危险度和堆积物的形成演化特征及物理力学性质提供一个新思路。 相似文献
110.