基于信息扩散和BP网络的黄土边坡稳定性分析

目的探讨基于信息扩散原理的BP神经网络的黄土边坡稳定性评价模型。方法收集黄土地区24组黄土边坡实例,采用模糊信息优化处理中的信息扩散原理,建立各评价因子与安全系数之间的模糊关系,并在此基础上建立与BP神经网络相结合的评价模型。结果建立的评价模型对4组预测样本的预测结果,效果良好,较好地解决了样本过少或含有矛盾样本的问题。结论该模型在黄土边坡稳定性评价中比普通神经网络具有更高的实用性和有效性。     

不同力学参数及工况对边坡稳定性影响的相关分析及模糊评判

通过研究力学参数及不同工况作用下，对小石岭边坡稳定性进行了探讨，同时分析了不同工况情况下与边坡坍塌失稳的相关关系，以及用模糊数学方法来判定工况的有效性。     

基于参数模糊性分析的边坡稳定性研究

岩土工程参数中的各种信息都存在模糊性。通过对岩土样本力学参数试验值的研究，提出样本统计特征分析时应该充分考虑模糊不确定性因素对参数特征值的影响。在确定的参数隶属函数基础上，推导了岩土样本国学参数模糊统计特征值的计算公式。应用实例表明，由于文中提出的计算方法考虑了参数模糊性的影响，其计算结果比按常规统计方法得到的结果更具合理性。采用模糊均值和方差对边坡进行分析后的结果表明，边坡稳定性模糊分析方法是一种更为可靠的分析方法。     

基于神经网络的边坡稳定性分析

为了评价边坡的稳定性,利用神经网络对样本进行训练。由于传统的BP神经网络存在不足,利用了自适应步长的BP神经网络和Levenberg-Marquardt法,并与传统的BP神经网络进行比较。结果表明,这两种方法在提高计算速度和泛化能力具有优势,其中自适应步长的优点更加明显。在考察训练样本预测的准确性方面,3种BP网络的结果相近。     

基于Fuzzy-AHP的露天矿边坡稳定性分析

对边坡进行稳定性分析是治理边坡工程的基础,正确确定露天矿边坡稳定性对于露天矿山工程具有非常重要的意义。在分析国内外大量露天矿边坡稳定性研究成果的基础上,引入边坡坡度等主要影响边坡稳定性的11个因素,在建立评价指标体系的基础上,将层次分析法和模糊数学理论结合起来,运用AHP法确定评价指标的权重,采用Fuzzy教学方法对边坡的稳定性进行综合评价,得出评价结论。应用该评价模型对某露天矿边坡的稳定性进行分析评价,结果表明,该模型简便可行,结论可靠,具有一定的工程实用性。     

基于神经网络的多参数露天边坡稳定性分析

针对分析露天边坡稳定性的参数的不确定性和不完备性,精确分析方法在表达边坡系统各组成部分之间的非线性关系上有其局限性问题,依据神经网络建立的数学模型,采用神经网络的学习方法,对露天边坡进行稳定性评价。计算结果表明:边坡实际状态和预测结果十分相近,因此运用神经网络模型评价黄土地区边坡的稳定性有较好的适用性,该方法对露天边坡稳定性预测预报具有重要的理论意义和实用价值.     

海州露天煤矿非工作帮边坡稳定性分析

本文对海州露天矿深部技改设计所设计的非工作帮最终边坡进行了稳定性分析。通过对稳定计算结果的分析研究，划分出该边坡的三个潜在不稳定区，并就各潜在不稳定区对露天生产的影响及其各区潜在不稳定的诱发因素进行了分析，进而提出了非工作帮边坡滑坡防治的具体措施     

海州露天煤矿西南帮边坡稳定性分析

建立了层状岩体边坡稳定性分析的几何和力学模型,提出了层状岩体边坡最危险组合滑面的确定方法,编制了相应的计算机程序(JCIRCLE).对海州露天煤矿西南帮边坡进行了稳定性分析,提出了保证边坡稳定和生产安全应采取的预防措施.研究结果表明:所提出的层状岩体边坡稳定性分析方法是可行的,具有可操作性;海州露天煤矿西南帮边坡潜在破坏模式为组合滑面破坏,边坡处于极限平衡状态,应采取建立排水系统和监测系统及改变采矿工程顺序和使用特殊生产爆破技术等滑坡预防措施.     

基于模糊综合评判的边坡稳定性分析

在考虑影响边坡稳定性的10个主控因素基础上,进行模糊数学分析并建立一级模糊综合评判模型和二级模糊综合评判模型,最后采用可视化的编程语言Visual FoxPro6．0编程,根据具体边坡的实际情况将主控因素的隶属度输入到主界面上,得到该边坡的稳定性评判结果．研究表明,两种模糊综合评判模型的评价结果与现场情况吻合,并且二级模糊综合评判模型优于一级模糊综合评判模型．     

基于能量守恒对三维边坡稳定性的分析

本文介绍了一种从能量角度出发,依据能量守恒原理,对边三维坡稳定性安全系数的求解方法,此方法把滑体看成一个不变的刚性体,模拟一根弹簧连接,当滑体处于稳定状态,依据势能最小原理求得滑体的位移,然后求得滑体所受的抗滑力和下滑力,进而求得安全系数,该方法不用考虑滑体内部作用,不用对滑体进行划分,安全系数可以直接求得。     

基于直觉模糊层次分析法的公路边坡稳定性评价模型

为了能够处理具有模糊性信息的公路边坡预警系统,完善边坡稳定性评价方法。首先建立公路边坡稳定预警评价指标体系,并分别按照成本型和效益型进行数据标准化处理,转换为区间模糊数。其次通过直觉模糊层次分析法确定各指标因素权重。最后提出转换公式,将不同指标监测值转化为直觉模糊数,并利用直觉模糊加权相似度排序进行稳定性评价。研究成果不仅完善了边坡稳定评价模型,也为交通部门提供了决策参考。     

边坡稳定性分析研究及工程应用

边坡稳定性问题一直是岩土工程界的一个重要研究内容,它涉及矿山工程、土木工程、铁路公路工程、水利水电、港口、废渣及垃圾处理等诸多工程领域,以及山坡、岸坡等自然领域。本文介绍了边坡稳定性分析中比较常用的方法——极限平衡法的基本原理,并且以某煤矿坡建筑场区为例说明了其应用,并给出相应的支护加固方案。     

基于BP神经网络和遗传算法技术的边坡稳定性评价

本文将BP神经网络和遗传算法技术应用于边坡的稳定性评价,通过对标准BP算法进行改进,提出了用遗传算法优化神经网络的GA-BP算法,这样既发挥了神经网络的广泛映射能力和遗传算法的全局搜索能力,实现了两者的优势互补,也加快了网络的学习速度,综合提高了整个学习过程中的逼近能力和泛化能力。     

基于多级模糊综合评判法的高速公路边坡稳定性分析研究

本文引用模糊数学的理论与方法,建立了二级模糊评判模型。结合陕西省某高速公路K230＋900～K570＋100段边坡实例,通过地质调查,总结了4类20项主要影响该边坡稳定性的因素,作为进行模糊综合评判的评价因子,并分为2个层次。利用对比法分别确定各个变量的隶属度,通过模糊评判模型计算得到了公路边坡稳定性的预测结果。计算结果表明该评价方法能更全而地考虑实际边坡问题的非确定性属性,评价分析结果与实际相吻合,对实际工程有一定的参考价值。     

边坡稳定性分析方法的最新进展

概述了边坡稳定性分析方法取得的一系列成果,具体表现为极限平衡理论、数值分析方法、图解法、复合法等确定性分析方法的发展和随机分析方法、模糊分析方法的举详细分析了边坡稳定性分析方法的最新进展,指出边坡稳定性分析应加强实验研究,进上步完善确定性分析方法,并大力发展随机分析方法和模糊分析方法。     

西南某工程场区边坡稳定性分析

边坡的稳定性是工程中的重要问题,其确定取决于坡型、所处地质环境以及不同部位的差异性.结合工程实例,通过对勘察资料的分析,详细研究了某场区边坡岩体的结构特征,分析了开挖边坡的边界条件,在此基础上采用极限平衡法对边坡的稳定性进行演算分析.     

基于自组织神经网络与遗传算法的边坡稳定性分析方法

将自组织(SOM)神经网络、误差反馈(BP)神经网络和遗传算法(GA)三者结合起来,应用于边坡稳定性分析中.首先推导了基于高斯函数的SOM神经网络过程简化权值求解公式,并采用SOM神经网络对收集到的边坡样本进行归类,降低了学习样本的噪声;然后设计了适用于边坡工程的神经网络结构编码模式;再将GA用于优化BP神经网络结构;最后对优化后的BP神经网络进行了计算.计算结果证明,优化后的BP神经网络在安全系数的拟合以及样本的误差分布方面均有明显的改善.同时,通过与其他类型的神经网络相比较,优化后的BP神经网络准确度较高,用于计算边坡的安全系数误差较小.     

岩石工程系统理论在边坡稳定性评价中的应用

现有的边坡稳定性评价方法不能考虑参数间的作用机理，和施工对整个边坡岩体天然性质的影响。而岩石工程系统理论将整个岩石工程视作一个系统来处理，能考虑岩石工程中各种不同因素，及其因素间的相互影响和施工对工程状态的影响。鉴此，在岩石工程系统理论的基础上，运用智能方法并结合样本，生成一个动态的网络结构，建立各边坡样本的岩石工程系统矩阵，然后求解各矩阵，并得出稳定状态边坡与非稳定状态边坡矩阵解的规律，以此提出边坡稳定性指数的概念。最后，利用此方法对福建紫金山金矿露天边坡稳定性进行了评价，并与极限平衡法得出的结果进行比较，得到一致的结论。     

基于GEO-Studio软件对排土场边坡稳定性的分析

本文基于GEO-Studio岩土分析软件,运用极限平衡原理,使用Bishop,Janbu,Morgensterm-price法,对排土场边坡进行稳定性数值模拟分析,得出排土场边坡最小滑移面,稳定安全系数以及各种方法之间的区别。     

黄土边坡稳定性的多级模糊模式识别分析

针对黄土边坡稳定分析中影响因素众多、而且具有不确定性的特点 ,采用多级模糊模式识别进行黄土边坡稳定性的分析 ,充分考虑了多种因素的影响 ,对于不同的影响因素赋予不同的权重 ,并应用实例进行对比分析 ,以说明其方法的合理性