基于因子权重反分析的新近失稳土质边坡稳定性评价云模型

在强降雨等因素影响下,新近失稳土质边坡易再次发生滑动,并对现场救援人员的安全构成威胁。如何对该类边坡的稳定性进行快速、准确地评价,亟须解决。由于古滑坡的滑动面处土体的抗剪强度随着时间的推移有所提高,故无法直接套用古滑坡复活的评价方法。常用的极限平衡条分法或有限元等数值分析法又需要事先进行现场勘察,耗时较长影响救援进度。因云模型评价方法对评价因子的精度要求较低,可弥补上述方法的不足之处。但目前对云模型评价因子权重的研究,仍存在一些不足之处,故提出采用反分析法来计算各评价因子的权重。选取坡高等9个易于获取且是决定边坡稳定性的主要因素为评价因子,参照《地质灾害调查技术要求》和前人的研究成果对各评价因子的稳定分级区间进行划分,利用MATLAB程序语言平台生成相应的综合云模型。根据滑坡前各评价因子的数值反分析其权重的云模型特征参数,建立可方便快捷地对新近失稳边坡进行稳定性评价的云模型,使用Python语言和Qt Designer工具进行应用程序的开发。使用该应用程序对福建省永春县冷水村一新近失稳边坡2016年11月3—8日的稳定性进行评价,得到的结果与现场情况基本吻合,初步验证了该方法准确性。该...     

基于物理模型试验的含多层软弱夹层顺层开挖高边坡变形破坏特征分析

含有多层软弱夹层的开挖边坡具有坡体结构复杂、稳定性评价及治理难度大的特点。以黔西地区现场开挖高边坡为研究对象,建立室内物理试验模型,通过不同的工况开挖,呈现变形破坏演化过程,分析变形破坏模型及形成机理,确定失稳破坏范围。结果显示:开挖边坡裂隙产生由表及里,由上及下,由最初的陡倾短小裂隙扩展延伸,最终贯通,形成近似平行岩层的长大裂缝;缓坡度开挖变形破坏为浅表层,整体稳定性较好,失稳范围及规模较小;陡坡度开挖变形破坏规模大,稳定性较差,以滑移-拉裂深层失稳为主;浅层滑坡滑面以层间泥化夹层剪切为主,基本呈直线状;深层滑坡滑面以层间泥化夹层剪切以及陡倾裂隙组合形成阶梯状。该研究成果对于黔西地区的顺层开挖高边坡设计、稳定性评价、治理措施选择等具有重要的指导意义。     

缓倾角塔柱状危岩压裂损伤-突变失稳预测

陡高边坡灰岩地区缓倾角塔柱状危岩常具有底部压裂诱发整体失稳破坏模式,其损伤-突变失稳机制属于山地灾害关键科学问题之一。以重庆南川区甑子岩W12#危岩崩塌为例,建立了荷载、水致弱化效应耦合下的损伤突变地质力学模型,获得了基于应变等价原理的损伤本构方程及总损伤度演化方程,并将水致弱化函数改进为软化系数的一元三次函数。将地质力学模型概化为等效弹簧模型,通过能量平衡原理建立损伤-折叠突变模型,获得了塔柱状危岩系统压裂失稳判据及临界突变位移特征值表达式。计算表明：W12#危岩压裂失稳时,该系统的控制变量为–0.003 251,小于0,表示该系统进入不稳定状态;计算理论突变位移起始值148.70 mm比实测位移第一拐点值154.34 mm偏小,相对误差约3.65%,偏于安全;理论损伤本构曲线、理论损伤演化曲线与现有文献数值模拟结果趋于一致,所构建的理论预测模型具有较好的适用性。其研究成果可用于预判塔柱状危岩压裂失稳损伤演化过程及突发失稳特征位移值,为灰岩区陡高边坡危岩崩塌监测预警和防灾减灾提供理论依据。     

基于复杂网络的岩土颗粒材料分散性失稳先兆研究

岩土颗粒材料在达到Mohr-Coulomb塑性极限之前可能已经发生了没有明显局部损伤的全域准均匀破坏,即分散性失稳。近年来,网络科学工具在颗粒材料环境中的应用为研究其失稳破坏现象提供了有趣新颖的洞见。采用离散单元法对不同初始密实度的颗粒体系进行等体积应变加载路径的数值试验,发现初始状态越松散的颗粒体系越有可能发生分散性失稳;采用网络科学的理论和方法分析颗粒接触网络的拓扑结构特性和演化规律,发现颗粒材料分散性失稳的结构根源是颗粒接触网络完全崩塌。将颗粒体系划分为强、弱接触系统以构建强接触子网络、弱接触子网络和强−弱接触子网络,研究颗粒接触网络及其3个子网络的特征量演化,结果表明：当颗粒材料开始处于不稳定状态时,易受扰动的弱接触系统的部分接触先失效,导致强接触系统失去其稳定支撑作用而降低承载能力。随着加载的继续,系统通过非局部的自组织过程导致接触结构的全面崩塌,最终触发整体分散性失稳。因此,先于整体失稳的部分弱接触的失效,可视为颗粒材料分散性失稳的关键性临界征兆。     

基于统计理论与试验的地铁工程监测数据分析

地铁施工监测数据的不确定性分析对工程决策管理有重要意义,统计推断是使用最广的分析理论。为更加科学地应用该理论,必须明确3个基本问题：（1）统计分析时以什么原则选取监测数据才有科学的统计意义?（2）具有统计意义的监测数据在大多数情况下有怎样的统计特征?（3）实际工程中如何检验监测数据的统计意义与特征?深入结合统计理论与统计试验法,围绕这3个问题展开研究。得到如下结论：（1）获取监测数据的测点必须有相似的工况与受力状态,才可使其满足随机样本的要求,才可能具有科学的统计意义;（2）根据中心极限定理,绝大多数情况下具有统计意义的监测数据应服从正态分布,实际分析中的正态性假定有理论依据;（3）实际分析中应利用游程检验法验证数据的统计意义,利用概率纸与卡方检验法验证数据的正态性,从而基于理论与试验两方面确保对统计推断理论的严格应用。     

裂隙黄土边坡三维稳定性极限分析

黄土边坡中竖直裂隙的发育往往会对边坡稳定产生影响。相对于平面应变机制,建立三维破坏机制下边坡稳定性分析方法更能接近实际边坡失稳情况。基于塑性极限分析上限法,考虑预先存在竖直裂隙的三维黄土边坡不同破坏机制（坡面破坏、坡脚破坏和坡底破坏）,建立能量平衡方程及其无量纲临界高度值γH/c表达式,采用随机搜索法得到了临界高度的上限解。分析了约束宽度、边坡坡度、内摩擦角以及裂隙深度对三维竖直裂隙黄土边坡临界高度值的影响。结果表明：对于坡脚破坏机制,临界高度值随着裂隙深度的增加而减小,减小至临界裂隙深度 (δ /H)_min后,裂隙深度的增加不再影响临界高度值;临界裂隙深度随着坡度β 的增大而增大,随着内摩擦角φ 的增大而减小。当约束宽度B/H<0.8时,大多数破坏机制为坡面破坏。当约束宽度B/H=0.8、内摩擦角φ =10° 及约束宽度B/H=0.6、内摩擦角φ =15° 时,边坡的破坏从坡面破坏机制逐渐过渡到坡脚破坏机制。存在竖直裂隙的黄土边坡比完整边坡具有更小的临界高度,约束宽度及内摩擦角会对三维黄土边坡破坏机制产生影响。     

俯冲带地震诱发机制:研究进展综述

俯冲带作为地球循环体系的关键部位,具有构造活跃、地震多发以及地质条件复杂等特征。基于震源位置,俯冲带地震既可划分为板间和板内地震,也可分为浅源、中源和深源地震。俯冲带内的浅源地震包括板间地震和浅源板内地震,而中源和深源地震皆属于板内地震。在地球浅部,温度与压力低,浅源地震是由岩石发生脆性破裂或沿着先存断层发生不稳定摩擦滑移造成的。随着深度增加,温度和压力的增加使得流行于浅部的脆性和摩擦行为在无水条件下被强烈抑制,岩石从而表现为可抑制地震的韧性行为,使得中-深源地震的诱发机制有别于常规的脆性行为。随着研究的逐渐深入,人们了解到中源地震的诱发机制主要是脱水或与流体相关的致脆以及塑性剪切失稳,而深源地震的成因主要是相变致裂。然而,中-深源地震很可能是两种或两种以上机制共同作用的结果。例如,在中源深度既可能是流体相关的致脆导致脱水源区的脆性围岩产生地震,亦可能是脱水的蛇纹岩本身可能在流体孔隙压的作用下作粘滑滑移,而前者比后者更为重要。孕震带宽度大于"反裂隙模型"预测的亚稳态橄榄石冷核宽度的深源地震可能是由第一阶段的相变致裂和第二阶段的塑性剪切失稳诱发,而孕震带的实际宽度与预测宽度相当的深源地震则可能仅由相变致裂引起。只要过渡带内名义无水矿物中的结构水能释放出来,脱水致脆同样可能触发一些深源地震;而塑性剪切失稳不仅能在中-深源地震触发后的扩展阶段起着主导作用,而且还能单独触发一些中-深源地震,因此能够解释大多数反复发生的中-深源地震活动。     

泥沙起动概率的高速摄影测量方法

为了通过实验测量泥沙起动概率,基于封闭槽道内开展的泥沙起动实验,系统论述了基于高速摄影的起动概率测量方法所涉及的起动概率定义、相机采样频率、图像处理方法、起动比例与运动比例的关系等关键问题.根据泥沙在水流紊动猝发作用下起动的物理机制,定义实测起动概率为单个紊动猝发周期内,从一定面积床面上冲刷外移的泥沙比例.根据推移质运动概念模型,提出高速图片拍摄间隔应小于推移质运动的中间时间尺度,以捕获泥沙的每一次起动.在高速图像处理时,通过连续两帧图片之间的灰度差实现运动比例的无偏差提取.进一步分析表明,运动泥沙可处于起动、止动或滑翔状态,运动比例等于起动比例、止动比例和滑翔比例之和,起动比例与运动比例之比等于两张图片之间的时间间隔除以推移质运动的中间时间尺度.基于上述关键技术,将高速摄影测量方法用于泥沙起动概率的测量,结果表明,临界起动水流条件时,床沙处于少量起动现象,对应的临界起动概率与窦国仁所推导的2.28%接近.     

高光谱影像光谱-空间多特征加权概率融合分类

提出了一种基于光谱-空间多特征加权概率融合的高光谱影像分类方法。首先,利用最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)方法对高光谱影像进行降维和特征提取,并以得到的MNF特征影像作为光谱特征,联合灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取的纹理特征、基于OFC算子建立的多尺度形态学特征以及采用连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)提取的端元组分特征,组成3组光谱-空间特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每一组光谱-空间特征进行分类,得到每组特征的概率输出结果;最后,建立多特征加权概率融合模型,应用该模型将不同特征的概率输出结果进行加权融合,得到最终分类结果。为了验证该方法的有效性,利用ROSIS和 AVIRIS影像进行试验,总体分类精度分别达到97.65%和96.62%。结果表明本文的方法不但较好地克服了传统基于单一特征高光谱影像分类的局限性,而且其分类效果也优于常规矢量叠加(vector stacking,VS)和概率融合的多特征分类方法,有效地改善了高光谱影像的分类结果。     

基于双边结构张量的局部自适应图像超分辨率重建

利用超分辨率重建技术可以有效提高图像的空间分辨率,其中先验模型的选取尤为关键。在最大后验概率(MAP)的框架下引入双边结构张量测度,联合像素邻域4个方向的梯度算子提出一种局部自适应先验方法,构建图像超分辨率重建模型,并利用迭代重加权范数(iteratively reweighted norm)对其进行转换求解。基于标准的测试图像进行了实验,并将本方法与拉普拉斯先验、Huber-Markov先验以及BTV先验的重建结果进行对比,验证了该方法的有效性。