基于属性数学和联系数学的边坡稳定性评价模型及应用

鉴于边坡稳定的不确定性,本文将属性数学和联系数学理论引入边坡稳定性评价.建立了基于属性数学和联系数学的边坡稳定性评价模型,并应用于边坡评价,取得了较好的效果,为边坡稳定性评价提供了新的方法.     

主客观权重及其在边坡稳定性综合评价中的应用

目的:探讨综合评价中指标权重的确定. 方法:将客观属性赋权法和主观重要性排序法相结合来确定指标权重, 并应用于土质边坡稳定性的综合评价. 结果:对文中的10个边坡的稳定性做出了正确的评价;结论:主客观权重法既充分利用了样本资料的统计信息, 又反映了专家的理论知识和经验, 可得到较为客观、合理的指标权重, 将此权重用于综合评价, 其结果准确可靠.     

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RS-BPNN理论的边坡稳定性预测及应用

从文献资料中收集并整理了45组各类危险边坡数据实例,结合粗糙集理论的数据挖掘功能和BP神经网络理论的非线性映射功能,建立了基于粗糙集-BP神经网络(RS-BPNN)理论的边坡稳定性预测模型.利用粗糙集对离散化后的数据进行了属性约简,利用神经网络对约简前后的数据进行了网络训练和仿真,并对其中五组边坡的安全系数和稳定状态进行了预测.结果表明,未经约简的BP网络安全系数预测的平均误差率为14.51%,约简后的RS-BP网络预测的平均误差率为7.24%,且经过粗糙集约简后边坡的预测状态与边坡的实际状态更加吻合.     

基于加速遗传算法的投影寻踪评价模型在边坡稳定性评价中的应用

文章针对边坡稳定性评价的多因素问题,建立了基于加速遗传算法的投影寻踪评价模型,并给出了相应的算法和步骤.用加速遗传算法进行投影寻踪方法建模,可以优化投影寻踪方法的计算过程;实例表明该评价模型是有效可行的和通用的,可以应用于其他评价问题.     

基于联系数的大坝结构性态综合评价模型及应用

将集对分析理论应用于大坝结构性态综合评价,建立了一种基于联系数的大坝结构性态综合评价模型,实例应用表明该模型较模糊数学模型、属性数学模型更具客观合理性,且应用方便。     

基于未确知测度理论的矿井通风安全评价

运用未确知测度理论建立矿井通风系统安全评价指标体系,构造了未确知测度模型,计算了各评价指标的未确知测度值.根据置信度识别准则进行等级判定,得出了评价结果.该评价方法能解决矿井通风评价中诸多因素不确定性问题,还能对其进行定量分析.实例表明,用未确知测度评价模型对矿井通风安全进行评价,其计算结果与实际运行情况很吻合.     

基于剩余推力法和优化原理的边坡三维稳定分析

为了探究一种尽可能符合实际破坏模式的边坡三维稳定分析方法,提出了一种新的分析变形的方法. 利用剩余推力法和优化原理建立边坡临界滑动场,实现危险滑动面搜寻和边坡稳定性评价;通过反分析方法,实现在给定安全系数条件下边坡坡角优化设计. 编制了相应的计算分析软件,结合实际矿山工程进行具体计算,其结果符合工程实际,并对工程提出了优化设计方案.     

岩土边坡稳定性分析的模糊综合评判实用方法

依据模糊数学的基本原则和方法,根据影响边坡稳定性主要的内在和外在因子,建立模糊综合评判方案,得到边坡稳定性等级分类指数,据此判断出边坡的稳定性情况.工程实例分析结果表明,将该方法应用于实际工程中,具有较大的可靠性,能节约大量的时间,显示出一定的优越性.表3,参11.     

基于模糊数学和Geo-Studio的滑坡稳定性综合评价

在滑坡的稳定性评价中一般均存在不确定因素,如力学参数的选取、滑坡影响因素以及主断面的选择等,通常单一方法很难综合考虑这些因素。本文在对三峡库区某滑坡体地质及工程地质条件系统分析基础上,采用模糊数学综合评价对其稳定性进行了分析,考虑模糊数学方法中的隶属函数以及权重确定具有主观性特点,是一种半定量-定性评价。因此,采用Geo-Studio数值模拟软件对其进行稳定性定量分析。综合研究结果表明:采用模糊数学方法评价且根据最大隶属度原则,得出该滑坡处于欠稳定状态;数值模拟表明该滑坡在天然状况下稳定性系数最大,处于欠稳定状态,降雨和地震状况下的稳定性系数均会降低。两种方法得到的结果具有一致性,并与现场勘查的工程实际相吻合,表明这两种评价方法的综合运用更加合理可行。     

基于GA-ANFIS的边坡稳定性评价

自适应神经模糊推理系统将模糊推理的可解释性和神经网络的自适应、自学习的能力结合起来,克服了边坡岩体的不确定性问题带给边坡稳定性分析的巨大困难,同时针对模糊推理系统内部参数设定的合理性问题,建立了基于遗传算法的自适应模糊推理评判模型。结果表明,GA-ANFIS评判模型结果与现场监测情况吻合,从而使其成为边坡稳定性评价的一种有效方法。     

公路边坡稳定性的二级综合评判

为了准确评价公路边坡的稳定性,针对影响公路边坡稳定性因素的模糊性和随机性,选择影响公路边坡稳定性的10个主要因素,并分为两个层次．利用模糊数学综合评判方法,采用专家方法和经验公式法赋予影响因素的隶属函数和隶属值,建立公路边坡稳定性分析的二级综合评判模型,得到公路边坡稳定性的预测结果。将该模型应用于工程实际,结果证明了该方法的切实可行性和有效性。但对影响因素的选择还需要进一步完善和标准化。     

用熵权模糊层次分析法综合评价边坡稳定性

为准确评价露天矿边坡的稳定性,提出了模糊层次分析法和组合熵权法相结合的综合评价方法。首先根据经验建立以地形地貌、岩土性质、水的影响、震动影响及其他影响为一级指标的评判因素集,再运用模糊层次分析法求解各因素的权重,然后运用组合熵权法对因素集样本数据进行关联性分析,并进一步修正权重系数,最终得到边坡稳定性的综合评价结果。该方法考虑了实际数据分布,修正了权值不均衡问题,评价结果优于单一层次分析法,为露天矿山的实际生产和管理提供了有益参考。     

土的结构性参数与强度的关系及其在边坡稳定分析中的应用

在合理评价土结构性变化规律的基础上,建立结构性参数与强度之间的关系,进而基于强度折减法对边坡的稳定性进行分析。研究结果表明:结构性参数与凝聚力呈近似的双曲线变化规律,而内摩擦角基本不变;当结构性参数为1时(正常固结土),凝聚力为0;边坡的稳定性与结构性参数密切相关;当强度折减系数达到一定值时,在滑动面附近结构性参数显著减小,并形成一个贯穿区域,此时,折减系数即为边坡的安全系数,贯彻区域即为临界滑动面。     

露天矿边坡稳定性的模糊综合评判

针对露天边坡稳定性问题，分析了影响露天矿边坡稳定性的主要因素，根据模糊数学的基本原理和方法，建立模糊综合评判方案模型，得到边坡稳定性等级分类指数，以此判断出露天矿边坡的稳定性，并进行了工程实例分析，为边坡安全稳定性评价提供了一种有效的方法。     

基于人工蜂群算法的岩土边坡稳定性测度分析

传统算法存在对初值选择敏感或者容易陷入局部最优的弊端,求解准确性较差。为此提出一种新的基于人工蜂群算法的岩土边坡稳定性测度分析方法。针对某研究岩土边坡,将坡脚看作坐标原点,构造直角坐标系,计算边坡稳定性系数。针对若干圆弧滑动面,构造优化数学模型,将其看作适应度函数,通过人工蜂群算法对其进行求解。在寻找最优解时,形成含若干解的初始种群,不同蜂群首先对解进行一次邻域搜寻,把新得到的解和之前解比较,保留适应度更高的解。人工蜂群算法随机因子多,在寻优后期,收敛速度过快,影响收敛准确性。为此,引入细菌趋化思想对其进行改进,在蜂群密度较小的情况下,蜂群开始吸引操作,在种群密度较大的情况下,蜂群开始排斥操作,引入自适应步长,增强蜂群全局搜索能力。经实验验证,所提算法可搜索获取全局最优解,有效完成岩土边坡稳定性测度分析。