基于小波神经网络理论的边坡位移预测

研究边坡位移混沌时间序列的预测,利用混沌系统的相空间重构理论,提出基于小波神经网络的边坡位移预测方法.通过计算表明,该方法与其它方法相比可避免误差曲面局部最小,网络节点少,参数确定较为容易,学习效率高,收敛速度快,自适应性强,精度高等优点,为边坡位移预测提供了一种可行的、新的探索途经.     

基于深部位移的边坡滑动特征分析

在进行边坡稳定性分析时,需利用边坡深部位移来分析边坡的现状和发展趋势.在选择数据过程中,往往选取位移突变的点,即关键点作为分析对象.将滑坡土体分为若干个滑动速度不同的块体,利用深部位移曲线划分块体,并用两个量描述块体的性质:变形位移和滑移位移.研究结果表明,相对于关键点的位移,块体的变形位移能够被用来判断边坡的潜在滑动面的位置,也可以被用来判断边坡的整体发展情况.     

一种改进AFSA-Elman边坡位移预测网络

Elman网络在边坡位移序列预测的应用中,对于网络隐含层神经元个数、阈值的选取没有具体的定论,且收敛速度慢,容易陷入局部解.基于此,将人工鱼群算法与 Elman 网络相结合,建立了改进的 AFSA-Elman 边坡位移预测网络,修正鱼群算法的步长,并利用经改进后鱼群算法强大的寻优能力,对Elman网络的初始权值和阈值进行优化,提高了Elman网络的预测精度和收敛速度.将改进的AFSA-Elman网络与传统Elman网络以及AFSA-BP网络进行对比,并模拟了3种网络的迭代过程,发现改进的AFSA-Elman预测网络较以上两种预测网络具有较高的精度,收敛性更好,更适用于边坡位移的预测.     

混沌时间序列在边坡位移预测中的应用

根据非线性边坡位移时间序列,运用相空间重构理论,建立了加权一阶局域法边坡位移预测模型、基于Lyapunov指数的边坡位移预测模型、基于神经网络的混沌时间序列边坡位移预测模型,对比分析了三个预测模型的特点。新龙寺滑坡预测研究表明,基于混沌时间序列预测方法具有很好的预测精度和广泛的适应性。     

不等时距灰色模型的边坡位移预测及软件化

针对灰色理论传统的等时距GM(1,1)模型存在不能应用于工程实际中常常存在的非等时距的监测时序问题,建立了不等时距的灰色GM(1,1)边坡位移预测模型。鉴于模型建立及应用中的计算比较烦琐,将模型编制成应用软件,支持输入少量历史监测数据预测指定时间的边坡位移。通过实例利用应用软件对边坡位移进行了预测,实际证明其拟合精度较好,预测结果正确可靠,能够反映边坡位移的客观存在与发展态势,且提高了效率,便于实际工程应用。     

ARIMA模型和Holt-Winters方法在边坡土体深层水平位移预测中的比较

边坡土体深层水平位移预测是边坡变形监测的重要内容,对预防边坡安全事故有重要指导意义。典型的两种时间序列预测方法:ARIMA和Holt-Winters,适合预测边坡土体深层水平位移这类是既有随机性增长(或降低)又有时变性波动的非平稳时间序列。选取了648个土体深层水平位移历史数据作为实证分析的原序列,使用ARIMA模型和Holt-Winters方法对其作出了预测,并比较分析预测结果。结果表明:两种方法的短期预测效果都很好,各具特点。     

位移效应对顺层边坡稳定性影响分析

顺层边坡位移对其稳定性有着重要的控制作用.目前顺层边坡演化过程中位移效应对稳定性的影响研究很少,深入研究顺层边坡位移与稳定性的关系能为边坡稳定性分析和治理提供重要依据.通过对摩擦定律的状态分析,研究顺层边坡演化的内在机制.根据平面摩擦行为,建立边坡动态稳定性分析模型,并从模型的动力学特点出发,建立运动学微分方程.对微分方程进行系统的非线性动力学分析研究,探讨位移效应对边坡稳定性的影响.     

堆积层滑坡垂直位移方向率的数值模拟研究

以长江三峡库区巴东县境内的黄腊石滑坡工程实例为背景，运用大型有限元软件FLAC3D进行数值模拟，引入能反映滑坡位移方向改变的特征参数-滑坡垂直位移方向率作为滑坡稳定状态的评价参数，研究在边坡稳定演化过程中垂直位移方向率时空变化特征，发现了滑坡垂直位移方向率由稳定时的恒定值到失稳时的突然增大或减小的突变规律，得出边坡垂直位移方向率可以作为边坡稳定状态的预测判据。     

基于三维位移插值的边坡滑移面搜索模型

最危险滑移面位置的确定是研究边坡稳定性的一项关键工作,而边坡失稳过程中岩土体位移特性变化是边坡稳定状态最直观的表现.本次研究采用有限元方法对边坡的位移场进行数值模拟,通过编程软件对导入的数值模拟结果进行编程开发,并利用空间位移插值算法,实现对边坡上最危险滑移面的精确、高效搜索.最后通过一个经典的三维边坡算例分析验证该方法和程序的合理性.该方法无需对滑移面形状与位置进行假设,计算结果可靠,并且易于编程.     

卡尔曼滤波在大型深凹露天矿边坡变形监测预测中的应用

为了剔除GPS边坡位移监测过程中的噪声干扰,提高监测数据的有效性,特引入随机线性卡尔曼滤波离散数学模型.以水厂铁矿GPS边坡监测数据为依据,利用该数学模型可以计算出各监测点每期变形量的滤波值和位移速度,并对各监测点下一期的变形量进行估算和预测.经实例验证,卡尔曼滤波变形量与实际变形量有较好的一致性.     

空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用

针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型相比较。结果表明:(a)在空间自相关系数较为显著的条件下,运用空间自回归模型可以较为精确地预测边坡变形状况,且优于传统模型;(b)空间自回归模型相较于传统模型参数更加简洁、考虑的影响因素更全面,可以同时对空间所有测点位移进行估计。     

青连高铁K152+300～K152+470边坡滑坡稳定性预测研究

边坡稳定性是影响高速铁路安全运行的重要因素之一,开展高速铁路边坡滑坡稳定性预测研究对提高高铁运行安全具有一定的工程意义.以青岛-连云港高速铁路K152+300~K152+470边坡滑坡为例,通过设计合理的监测方案开展了边坡地表水平位移和土体深部水平位移监测,总结了滑坡位移规律;基于监测数据采用GM(1,1)模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行了滑坡位移预测,在验证预测效果的基础上基于灰色神经网络模型构建了滑坡位移预测模型,预测了该滑坡未来3年的累计位移并建立了高铁边坡滑坡位移预警方法.研究结果表明:DB2和GY2监测点的地表水平累计位移分别为17.23 cm和21.69 cm,SB2、SB4和GY2监测点的土体深部水平累计位移分别为13.42 cm、16.05 cm和18.37 cm;DB2、SB2、SB4、GY2监测点未来3年的累计位移最大预测值分别为47.05 cm、42.53cm、46.01 cm、52.36 cm(地表)和48.15 cm(深部),该滑坡将继续保持临界稳定状态;根据滑坡累计位移量将高速铁路边坡滑坡位移预警等级分为Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ级.     

抗滑桩加固土坡效果及合理桩位的三维有限元分析

基于ABAQUS有限元软件,采用弹塑性有限元强度折减法对抗滑桩加固的土坡进行三维数值分析.考虑桩-土相互作用,探讨强度折减法中以迭代不收敛和特征点位移拐点作为边坡失稳判据的局限性.对于抗滑桩加固的边坡,提出采用特征点位移拐点并结合水平位移限值作为边坡临界破坏的评价标准,分析边坡潜在最危险滑动面和安全系数随抗滑桩桩位变化的规律,从数值模拟角度探讨边坡加固中桩位的合理设置位置.     

露采边坡变形监测分析

根据实际铝土矿露天开采边坡工程的特点,选取具有代表性的断面进行边坡深部位移监测,结合数值计算技术并对监测结果进行比较分析,反映出边坡在开挖过程中的实际状态.监测数据与数值计算结果表明:经济、合理的位移监测方案对边坡施工过程中的稳定性评价具有指导作用,能得出边坡在开挖过程中的变形趋势,工程监测、数值计算与现场调查相结合的技术手段可为边坡工程的稳定性评价提供借鉴.     

层状边坡岩体结构稳定性位移判据

根据边坡岩体渐进性破坏机理,分析了层状边坡岩体结构屈曲和后屈曲的实际变形和整体破坏过程;以其地质背景及力学作用机制为依据,考虑边坡的材料、变形特点及结构特征,抽象出实际工程中常见的满足岩梁简化条件的各种力学模型.应用后屈曲能量准则,进一步研究结构分叉后平衡路径的演化途径,给出不同约束条件下以边坡上部滑动位移、剪切滑动的极限长度等为控制变量的边坡溃屈和剪切滑动的位移判据.研究表明:该判据真实反映了层状边坡岩体结构由分叉点后屈曲性态到极值点后屈曲性态转化的耦合过程,补充了已有的岩体结构稳定性位移判据理论,可使边坡位移理论的研究进一步工程化.     

边坡稳定分析有限元强度折减法失稳判据探讨

有限元强度折减法目前广泛应用于复杂条件下边坡稳定安全度的求解,其边坡失稳判据主要有有限元计算不收敛、位移拐点及塑性区贯通等.相应存在的问题有:收敛性受非线性求解方法制约、位移曲线的拐点有时并不明确、在滑动面未知的情况下塑性区贯通判据难以准确把握临界点等.针对一经典边坡,讨论不同迭代算法的影响,提出边坡位移曲线的双拐点概念,从另一角度分析各判据,根据其特点建议联合采用位移出现拐点与塑性区全部贯通作为边坡失稳判据.     

边坡位移的神经动力学模型研究

边坡位移的神经动力学模型研究冯夏庭，王泳嘉提出了边坡位移建模及预测的新方法一边坡位移神经动力学模型．该方法是利用神经网络对已测得的边坡位移进行学习，建立神经动力学模型．然后进行推广，预测出此边坡岩体的后一段位移值．将本文所建议的方法用于某边坡的位移建...     

深部水平位移监测在基坑边坡工程中的应用

介绍了采用测斜仪对基坑工程和边坡工程进行深部水平位移监测的原理和方法，结合几个工程实例说明位移监测在基坑变形和边坡稳定分析中的重要性.     

大断面隧道施工对洞口边坡稳定性的影响

以兰州市九州隧道为研究背景,以ADINA有限元软件建立前处理模型,采用FLAC3D有限差分程序进行后处理计算,对隧道进口段进行三维动态施工分析.基于全断面法及短台阶法开挖,探究不同开挖方式对洞口未支护及已支护边坡的位移、稳定性安全系数及塑性区域分布的影响.研究结果表明:隧道开挖对边坡竖向位移影响较水平位移强烈,水平位移波动较大的区域位于一、二级边坡的中下部;隧道开挖导致边坡稳定性安全系数降低,采用全断面法与采用短台阶法分别降低29.8%、19.8%;塑性区域分布集中于边坡的坡肩、坡趾及隧道的左拱肩、右拱脚附近区域,应对相关区域进行加固处理.     

基于多段式开挖的全尺模型边坡位移分析

根据现场勘察发现,底部开挖对边坡稳定性易产生不利影响,从而引起滑坡等地质灾害的发生。本研究对全尺寸模型边坡下部多段式开挖进行实验分析,建立了一种基于位移分析的边坡稳定性评估方法。模型实验中在边坡的上部和下部共计6个点测量边坡向上和垂直于坡面的位移,研究结果表明:在所有测量点都崩塌前,沿坡面方向会位移迅速增加;坡面垂直方向上多点的位移趋于定值,但也存在单调增加的点;研究中使用坡向和垂直向位移作为分矢量,再进行合位移分析,出现了边坡开挖后从发生蠕变至坍塌的过程中,坡向位移增大而合位移几乎不变的结果。综上所述,相对于单纯坡向位移,合位移的变化量是分析挖掘引起边坡失稳的重要指标。