小样本数据下三维地应力反演分析

对于地下矿山等工程,初始地应力场的有效获取意义重大,但由于地质情况复杂,实测数据不足等原因,小样本数据下的三维地应力反演分析不易进行。本文在进行现场应力测量的基础上,提出了一种以边界荷载法为基础,结合反向传播神经网络（back propagation neural network,BP）的Flac3D地应力反演改进方法。以建个元高速公路五老峰隧道为示例,首先通过建立反演区域的三维地质模型,通过边界荷载法试算各边界条件的大致范围,再利用BP神经网络的非线性特征建立反演参数与地应力之间的函数关系,最后进行正算反推求解反演最佳边界条件。实测值与反演值进行对比,误差在可接受的范围内,证明了该方法在复杂地质体地应力反演中的可靠性与实用性。     

基于模糊动态贝叶斯网络的公路工程施工安全风险动态评价研究

针对以往有关公路工程施工安全风险研究中缺乏动态性的不足,构建了基于模糊动态贝叶斯网络（FDBN）的公路工程施工安全风险动态评价模型.在收集资料和事故案例分析的基础上,构建了包括人员风险、技术风险、管理风险和环境风险4个方面共39项指标的公路工程施工安全风险评价指标体系;运用故障树模型对指标体系进行表示,并进一步映射到动态贝叶斯网络;将改进的相似聚合法与模糊集理论引入动态贝叶斯网络,构建风险动态评价模型;通过该模型的反向推理功能可得到各个基本事件的后验概率,确定关键风险因素.最后,通过实例分析验证了该模型的有效性,并识别出安全生产教育培训制度不完善等5个关键风险因素,并提出预防措施,为公路工程施工安全风险评估与决策提供依据.