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抗滑桩在边坡加固工程中应用广泛且效果显著,但在大型滑坡体治理时,往往需要多桩联合作用来加强阻滑效果,此时抗滑作用如何分析缺少理论依据。利用结构单元建立了节点耦合的h型桩与桩间横梁、桩后锚索共同作用模型,并自开发程序识别潜在滑动面形成了基于数值模型的h型桩自动施加方法,并可自动计算桩截面参数,然后利用有限差分法进行变形稳定分析。在此基础上对比分析了降雨工况下h型抗滑桩联合支护与单桩支护对边坡稳定性的影响。研究结果表明:h型抗滑桩联合支护在大型滑坡支护工程中效果明显,桩体能够承受更大抗滑阻力及变形;支护效果受桩体支护高程影响,抗滑桩主体布置在边坡中部时效果最佳,支护位置随着坡底到坡顶,强度折减得到的安全系数呈现先增大后减小的趋势;研究成果可为滑坡体支护工程的实际应用提供参考。 相似文献
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目前,大坝变形预测主要采用的浅层网络结构存在难以挖掘数据序列隐含深层特征的问题．常用的LSTM和GRU等模型虽然具有分析变形序列的时间自相关性特征的特点,但忽略了环境因子序列和变形序列之间的映射关系,且难以克服深度神经网络梯度下降训练易陷入局部最优的问题．针对上述问题,提出了耦合注意力机制大坝变形改进LSTM序列到序列预测模型．利用编码和解码双层LSTM构建序列到序列结构,同步提取输入影响因子和输出变形的序列特征,并耦合注意力机制,动态度量各影响因子对变形的贡献率,以提高预测精度．进一步利用蚁群信息素及双混沌优化改进鲸鱼捕食机制,构建基于改进鲸鱼优化算法的耦合注意力机制的LSTM序列到序列网络模型的无梯度环境,规避早熟收敛,弥补梯度下降本身的缺陷．工程应用结果表明,本文所提模型能够精确预测大坝变形,在各点位测试集上平均MAPE、MAE和RMSE分别为0.125%、0.604 mm和0.865 mm．此外,时效、水位和温度分量对点位变形的贡献率依次为51.93%、30.14%和17.93%．本研究为大坝安全监控提供理论与技术支撑． 相似文献
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