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《岩土力学》2017,(1):221-228
基于开源地理信息系统(GRASS GIS),建立三维极限平衡Hovland模型,研究了边坡稳定性计算方法。采用空间平面投影方法对椭球滑动面中各组成单元面积计算方法进行改进,提高了计算效率。考虑边坡主滑方向与各单元倾向之间的关系,给出了能反映正负变化的滑动面各单元安全系数表达式。通过引入约束Delaunay三角形剖分方法与网格优化算法来生成滑面不规则三角形格网(简称TIN)模型,弥补了Grid模型在滑动面边界准确表达方面的不足。相比Grid模型,在相同网格分辨率条件下,TIN滑动面获得的边坡整体安全系数更加接近正确解,能够有效提升计算精度。通过考题与工程实例,对所提方法与程序模块的正确性进行了验证。结果表明,通过分析滑动面上各单元的安全系数,可以进一步划分不稳定区域与阻滑区,能够为滑坡治理措施的制定提供重要参考。 相似文献
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采矿引起的边坡倾倒滑移变形机理与变形安全性分析研究—以抚顺西露天矿边坡为例 总被引:1,自引:0,他引:1
在矿山开发、水电建设过程中倾倒变形问题日渐突出。倾倒变形边坡一般具有反倾边坡结构,变形的过程和机理比较复杂、涉及的变形岩体范围较大、危害严重。论文以抚顺西露天矿边坡为例,通过岩体位移监测资料的跟踪分析、底面摩擦模拟试验,以岩体力学、松散介质力学原理为理论基础,探讨了采矿影响下边坡倾倒滑移体的变形机理,分析认为采矿引起的倾倒滑移变形问题是在特定的地质构造和采矿工程条件下产生的,并提出了岩体变形安全性分析方法。通过工程实例,验证了方法的实用性,并针对实际问题提出了变形整治对策。 相似文献
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地下采煤通常会引起地表严重开裂,甚至发生滑坡、崩塌等地质灾害,采动坡体的稳定性研究一直是工程实际关心的问题。本文以贵州省都匀市煤洞坡采动坡体为例,在斜坡破坏机制分析基础上,采用组合楔形块体原理构建了采动坡体稳定性系数计算方程,并从实验、经验类比、采空率等方面对采动坡体的强度指标进行了综合取值,计算了采动坡体在天然、饱水及裂隙水作用下的安全系数。结果表明:煤洞坡山体是处于稳定状态的,这与坡体上的裂缝位移监测成果是相符的。但在长时间降雨或暴雨情况下,煤洞坡山体稳定性就会逐渐变差,甚至发生滑动; 坡体稳定性安全系数随内摩擦角的降低而降低,随裂隙水充水高度的增加而降低; 一旦后缘块体挤压前缘块体时,就会存在一个安全系数急剧降低的阀值。从裂缝水柱高度与降雨渗入裂缝的雨水量关系出发,建立了裂缝水柱高与降雨量之间关系式。经计算当降雨量(短时间内)超过192mm,斜坡就会失稳。 相似文献
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夏季抚顺降雨频发且持续时间长,若遇上矿震,边坡极易失稳破坏。为分析雨季矿震作用对抚顺西露天矿的影响,采用极限平衡法整合渗流场,分析边坡稳定性。结果表明:相同雨强,持续时间越长,孔隙水压力等值线越密集,等值线闭合区域越多,边坡的安全系数越低;相同持时,雨强越大,孔隙水压力等值线图变化越快;降雨量相同,雨强越小雨水入渗影响的范围越大;加入水平矿震荷载系数后,随着矿震烈度增加,边坡安全系数降低。边坡降雨存在一个降雨临界值,降雨量未到达临界值时,边坡的安全系数下降缓慢,当到达临界值后,安全系数迅速下降。降雨和矿震对边坡安全影响极大,应当提前对边坡进行加固。 相似文献
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降雨是诱发土质边坡失稳的主导因素之一,研究降雨入渗对土质边坡稳定性的影响有着重要意义。以青海西宁盆地黄土边坡为例,结合野外现场试验和室内直剪试验,研究了降雨入渗对坡体含水量和抗剪强度的影响,采用FLAC2D软件模拟分析了降雨前后边坡的应力、位移分布特征,并通过计算安全系数对边坡进行稳定性评价。研究结果表明,雨水入渗150 min内边坡表层土层含水量急剧增加,150 min后其变化趋势逐步变缓,较深层土层含水量随雨水入渗时间呈持续缓慢增加的趋势。对于同一层土体而言,雨水入渗深度随降雨历时的增大而增加,且表层土体中雨水入渗速度先快后慢。表层土体含水量每增加1.01%,其粘聚力减小13.53 k Pa,土体抗剪强度降低16 k Pa,说明土体抗剪强度对含水量的变化极为敏感。二维有限元模拟和分析结果表明,在自重应力作用和雨水入渗条件下,研究区坡脚处出现应力集中现象,且降雨后边坡位移量、应力集中范围及应力大小明显大于降雨前,而降雨后边坡稳定安全系数比降雨前降低了21.6%,说明降雨入渗对边坡的稳定性影响较大。 相似文献
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本文根据Terzaghi地基承载力理论,针对基坑隆起破坏时土体向基坑一侧滑移失稳的实际情况和地下水渗流对基坑稳定性影响,对Terzaghi法确定基坑抗隆起安全系数做了相应的改进,推导出新的计算抗隆起稳定安全系数方法。对影响基坑抗隆起稳定问题的因素进行了参数分析,并通过工程实例计算分析,证明新的计算方法提高了基坑抗隆起稳定设计的可靠性。 相似文献
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岩质边坡的稳定性评价与参数确定是岩土工程领域的经典难题。基于大数据智能计算的优点,提出了一种结合变量遗忘因子的正则化在线序列极限学习机模型(FOS-ELM)的岩质边坡稳定性评价和参数确定方法。根据收集的1 235例岩质边坡的几何力学与Hoek-Brown模型参数,应用贝叶斯信息准则(BIC)优选基于岩体强度指标(GSI)、扰动因子(D)、岩石材料常数(mi)、单轴抗压强度(σci)、岩体重度(γ)、坡高(H)、坡角(β)的最优输入组合预测边坡稳定安全系数(F),并建立7个模型对最优输入组合进行评价,论证模型的预测精度,结果表明全参数输入组合精度最高,但输入参数并不是越多越好。同经典的极限学习机模型(ELM)相比,该模型具有预测精度高、预测速度快、后期增加边坡数据无须重新训练等优点。并采用不同赋值的全参数输入模型(FOS-ELM-M7)建立边坡参数反演模型,结果表明该模型对边坡单参数和双参数的反演计算速度快、精度高,为获取岩体边坡参数提供了一种快捷的新方法。 相似文献
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