滑坡堆积体滑带土强度参数反算研究

根据滑坡堆积体的特点,提出一种新的反算滑坡堆积体滑带土强度参数的方法—差分进化支持向量机方法.该方法在滑面位置已经查明的情况下,建立堆积体稳定性计算模型,根据堆积体变形情况确定计算剖面的稳定性评价指标.利用均匀设计方法,构造2因素25水平的计算方案,采用极限平衡分析计算出各剖面在不同c、φ值下的安全系数,将其作为学习样本.通过支持向量机学习,建立参数与安全系数之间的非线性映射关系,基于这种关系,利用差分进化算法搜索滑带土强度参数.以溪洛渡水电站左岸谷肩堆积体为例,采用基于极限平衡法的差分进化支持向量机方法反算滑带土强度参数,利用反算出的强度参数,对堆积体的稳定性进行分析.研究表明,计算出的安全系数与稳定性评价指标误差较小,说明该方法效果良好,适用于反算滑坡堆积体滑带土强度参数,对工程具有指导意义.     

江坪河水电站高陡边坡落石运动分析及防护措施

针对江坪河水电站厂房后边坡陡岩临空面倾角接近垂直、节理裂隙发育,可能发生崩塌落石灾害以至于威胁河谷部位地表厂房安全问题,在进行地质勘察的基础上,选取典型剖面建立落石运动分析模型,采用经验计算法定量分析落石运动特征,并以基于概率的运动学原理对落石进行数值仿真,探讨落石的落点分布、弹跳高度、运动速度及动能分布问题.计算结果表明,陡岩发生崩塌落石对电站厂房安全威胁巨大,需采取必要的落石防护措施.     

基于LM-BP和SVR的倾倒变形体变形预测

为了深入了解黄登水电站1号倾倒变形体的变形趋势,采用LM BP神经网络和SVR进行变形预测研究。基于倾倒变形体的实际变形监测资料,对位移、降雨、库水位、温度等资料进行分析,以库水位、降雨量、温度、时间作为输入参数,以位移变形作为输出参数,构建LM BP神经网络模型和SVR模型,对部分监测数据进行（先行学习）训练,对后续的监测数据进行验证预测,预测预报了研究测点的变形情况。分析结果表明,2个模型精度都比较高,LM BP神经网络模型的最大误差为2.53%,SVR模型的最大误差为4.35%,预测方法有效。     

微生物追踪固结技术在堤防防渗中的应用

利用微生物固结对岩土体进行防渗加固,在安徽滁州大洼水库黏性土堤防3个区段开展防渗试验,通过培养巴氏芽孢杆菌对尿素进行水解产生大量碳酸根离子并和钙镁离子结合生成碳酸钙沉积,从而堵塞坝体内部孔隙/裂隙。利用坝体内部测压管对内部水头进行监测,同时监测渗漏部位的渗漏量,试验结果表明,该技术能迅速降低黏性土堤防坝段渗透系数2个数量级。整个试验过程中,试验段微生物固结过程分为3个主要阶段:0~80 h为微生物固结发展期; 80~120 h为高峰转折期; 120 h以后为封闭拖尾期。处理后土体渗透系数为10-5~10-6cm/s,同时土样平均强度提高约13%(不固结不排水剪切试验结果)。利用电子显微镜和EDS能谱仪对土体孔隙内部生成物进行成分检测,结果表明碳酸钙是其主要组成物质。     

浅析交通分配理论

交通分配理论属于交通规划理论范畴,是传统和现代的交通规划方法中重要的组成部分。目前,实现交通分配理论的交通分配模型可分为两大类:静态交通分配模型和动态交通分配模型,它们都有各自的优缺点。动态交通分配虽然目前从算法上和实际应用上尚未发展成熟,但却是未来交通分配理论的发展方向,也是未来交通规划模型的研究方向。