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1.
建立了独立式、连系梁式及承台式微型桩支护体系模型,探讨了不同布置形式及桩间距下,各类型微型桩体系的受力特性.研究结果表明,相同荷载下承台型微型桩抗滑效果好,其最大桩身弯矩分别为独立式和连系梁式微型桩的1.36倍和1.35倍;梅花形布桩形式下,同类型微型桩的桩身最大弯矩约为矩形布桩形式微型桩的1.02倍;桩间距取1.5~2.0m更有利于微型桩体系抗滑效果的充分发挥;最佳的微型桩布桩形式为承台式微型桩呈梅花形布桩,桩间距为1.5~2.0m.  相似文献   
2.
基于模糊粗糙集的公路地质灾害影响因子的权重分配   总被引:1,自引:0,他引:1  
地质灾害影响因子权重分配是地质灾害区划的关键,以贵州省三凯线地质灾害调查数据为实例,于公路沿线随机选取非灾害点,选择高程、坡度、河流切割密度、地层岩性4个地质灾害主要属性,形成属性决策表,根据相关知识采用不同的三角模糊隶属度函数,确定模糊粗糙集地质灾害要素权重分配模型,计算各属性与地质灾害之间的依赖度,建立模糊粗糙集地质灾害属性权重确定方法,该权重应用于因子叠加方法进行公路地质灾害区划,研究表明:用模糊粗糙集确定的地质灾害影响因子权重,相比传统专家打分所确定的权重具有较高的精度.  相似文献   
3.
为了研究在全断面岩石隧道掘进机(TBM)作用下节理岩体的变形破坏特征,采用DSCM方法,通过对加载过程中试件表面数字散斑图像进行计算分析,获得刀具侵入作用下临界状态不同节理参数(倾角和间距)试件表面的位移场以及应变场分布特征。研究结果表明:节理参数的不同对试件表面位移场和应变场分布有着明显的影响,节理的空间位置控制着试件表面变形局部化特征,进而影响裂纹的扩展模式。试件达到临界破坏状态时,其应变场的分布特征能够很好地反映损伤局部化的特点。  相似文献   
4.
浅层压力注浆法加固风化岩质边坡及加固效果分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
阐述了采用浅层压力注浆法加固强风化岩质边坡和岩堆的成功工程实例,借助弹塑性有限元分析方法,研究了岩质边坡实施浅层压力注浆后,边坡中的位移场变化、边坡的安全系数、岩土体强度参数的增长程度以及压力注浆法取得显著加固效果的原因.分析结果表明,经注浆加固后边坡表层岩土体的力学性质得到了明显改善,同时改变了边坡失稳时潜在滑动面的位置,提高了边坡稳定安全系数;经注浆加固后岩土体的强度指标明显增长.  相似文献   
5.
从宏观方面,针对滑坡易发性区划,选择高程、坡度、岩性、地质构造、铁路建设和年均降雨量6个致灾因子及其二级指标建立滑坡敏感性区划研究体系,以主客观综合权重方法为原型构建滑坡敏感性区划GP模型,并发布为网络服务,在WebGIS系统中调用该服务自动编制滑坡敏感性区划图.从微观方面,针对单体边坡,使用地理力学方法对边坡的稳定性进行计算与分析.然后根据已有监测数据,运用预测模型,判断滑坡所处阶段,确定滑坡预警级别.该文将地质灾害宏观区划与单体边坡稳定性分析以及监测预警相结合,运用到公路边坡信息管理系统中,从而实现对公路边坡的危险性分析和灾害预警.  相似文献   
6.
基于模糊综合评价的地质灾害危险性分区   总被引:1,自引:0,他引:1  
选择地形地貌、易滑岩组、地质构造复杂程度、河流切割密度、年平均降雨量及地质灾害分布密度作为评价因子,每个因子分成四级,其权值由黄金分割法确定,用模糊综合评价的方法对贵州省区域地质灾害危险度分为:灾害密集发育区、灾害中等密集发育区、灾害偶发区、灾害基本不发育区。分区结果表明:灾害密集发育区和灾害中等密集发育区主要分布在贵州省西南部及东北部的部分地区;在雨季地质灾害危险性明显增加,黔东地区尤为值得关注。  相似文献   
7.
土石混合体渗透性能的试验研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
土石混合体属于典型的多孔介质,其渗透特性与砾石的体积分数关系密切.通过自制的常水头渗透仪,测定了不同含砾量时土石混合体渗透系数值,研究发现含砾量与土石混合体渗透系数之间存在指数关系;基于幂平均法,提出了土石混合体复合渗透系数的计算公式,并通过试验结果验证了该式的正确性,为土石混合体渗透系数的理论计算提供了一个简明有用的计算工具.  相似文献   
8.
降雨型滑坡现场模拟试验研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过现场模拟人工降雨条件下诱发滑坡,在整个过程中,对坡面裂隙、土体深部位移、孔隙水压力、地表径流等进行实时监测,探求在降雨情况下的滑坡成灾特征及机理.试验得出了土体抗剪强度指标、滑动面形态特征等物理力学参数.降雨使土体吸水饱和,渗透性降低,抗剪强度降低,进而产生边坡失稳.通过数值模拟,得到降雨入渗过程中边坡稳定性、应力场和位移场的变化趋势.流一固耦合情况下边坡稳定系数比非耦合时降低5%,说明动水力对降雨型滑坡具有影响作用.  相似文献   
9.
Boosting集成支持向量回归机的滑坡位移预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
支持向量回归机(SVR)在实际的学习应用中,由于数据时空的复杂性和算法本身的参数选择,学习模型难以达到预期的效果.针对这个问题,提出了基于Boosting集成的支持向量回归机方法.通过在原始数据集加权采样的基础上,进行多次迭代子SVR机器学习,不断调整样本权值再采样,优化机器学习模型,然后对迭代所得的每级支持向量回归结果按某种组合方法进行集成,得到最终的回归函数形式.应用该方法进行了仿真试验和滑坡变形时序预测研究.结果表明:使用集成的SVR进行回归预测较之单一的SVR具有更高的准确性和更好的泛化性.对Boosting与Bagging 2种不同的集成SVR,进行了比较研究,试验结果表明,2种算法性能相差不大,总体上前者强于后者.  相似文献   
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