基于灰色Verhulst模型对边坡变形预测研究

为了达到研究边坡变形发展趋势的目的,通过应用灰色Verhulst非线性微分动态预测模型,对实际工程中岩质边坡的变形发展进行了预测.研究结果表明:灰色Verhulst反函数预报模型建模思路正确,预报判据理论充分,并且预报精度较高.该方法可用于边坡变形任意阶段数据的预报,且可为类似岩土工程边坡变形预测参考.     

某公路顺层边坡失稳影响因素及破坏机制

顺层边坡开挖形成大量岩体结构复杂、稳定性差的边坡,在工程开挖及降雨的影响下,出现不同规模的变形失稳现象,严重影响工程建设和运营期间的安全。通过某公路顺层边坡在施工过程中产生失稳现象的研究,分析了边坡失稳影响因素,探讨了边坡变形破坏模式。     

高等级公路边坡失稳因素的定量分析方法

简述了层次分析法在边坡失稳和滑坡机理研究中的基本理论和计算步骤，建立了边坡失稳的递阶层次模型，确定了各因素的权值，为边坡失稳和滑坡模型的建立提供了理论依据。     

基于声发射监测的路堤相似模拟破坏过程分形特征研究

路堤边坡的变形甚至破坏是山区公路建设和运营过程中面临的严峻问题,若能在路堤边坡破坏前进行方便、准确的预测和预报,则可以有效避免人员伤亡与财产损失。引入声发射技术进行路堤边坡稳定性监测,进行室内相似模拟试验,分析讨论了不同波导杆杆径与碎石粒径条件下的声发射特征,提出了将声发射分形维数大幅度下降作为路堤边坡破坏的前兆特征,从而为预测、预报路堤边坡破坏提供了一种监测分析手段。     

公路边坡稳定性研究综述

随着我国公路建设的快速发展,因公路边坡失稳导致的路基崩塌事故时有发生。本文针对上述情况,从影响公路边坡的影响因素着手,阐述了公路边坡稳定性的评估方法,提出了公路边坡失稳的防治措施,为公路边坡综合防护设计和研究提供技术保障。     

某高路堑岩石边坡失稳机制及加固措施研究

针对110国道某段路堑边坡开挖引起失稳的具体情况,在对现场边坡进行详细地质勘察的基础上,对边坡出现滑塌和变形破坏的失稳问题进行了研究.采用大型数值计算软件FLAC3D,对含有地质结构弱面高路堑边坡的变形破坏进行了数值模拟分析,揭示了边坡的失稳状态及变形破坏特征,并提出了以预应力锚索为主,辅以框架锚杆、排水、减缓坡率等工...     

非饱和理论下各因素变化对浅层滑坡影响

滑坡是我国数量最多、危害性最大的地质灾害。根据相关数据可知,绝大多数的滑坡是由降雨诱发的。为了更好地监测与预报滑坡的发生,文中运用VG模型和Fredlund提出的非饱和土抗剪强度理论,得到改进的一维非饱和无限边坡稳定性分析模型,通过室内试验改变土体的含水率,计算出土体单个参数的变化对边坡安全系数的影响,然后对单因素进行综合考虑,得出基质吸力与有效黏聚力对浅层滑坡的影响较大的观点。这一观点与土体的饱和理论不同,且验证了一维非饱和无限边坡稳定性分析模型与实际状况基本吻合,为浅层滑坡的防治与失稳预测提供参考。     

基于灰色理论的土质路堑边坡位移预测

土质路堑边坡失稳破坏往往表现为土体位移。以重庆铜合高速公路K22＋770-K22＋965段路堑边坡位移预测为例,对基于灰色理论构建的土质路堑边坡位移预测灰色模型进行介绍,并将预测值与实测数据进行比较,结果表明其准确度高。在此基础上建立位移随监测时间变化的响应函数,其适用性强,可作为土质路堑边坡位移预测的经验公式。     

机场高填方边坡滑移规律与稳定性分析

依托某机场高填方边坡滑移变形工程实例，在原位监测失效的情况下着重分析边坡失稳滑移发展过程数据，辅助刚体极限平衡法计算手段，综合预测边坡整体稳定性，提出表层和深部位移监测预警值，指导滑移过程治理措施设计。通过分析研究成果，为机场工程边坡滑移历史和判断稳定趋势提供有益探索，为边坡稳定性分析预测提出决策依据。     

水对边坡稳定性影响的研究

水是造成边坡失稳的重要因素之一,边坡的失稳一般与地下水、大气降雨有关。降雨入渗导致边坡土体含水量增加,容重增加使土体强度下降,从而引起边坡失稳。应用GEOSLOPE软件对不同高度的地下水位对边坡稳定的影响进行了分析。     

公路边坡变形跟踪预测系统开发及应用

公路边坡变形监测预测是评价公路边坡稳定性的一种有效手段,为提高公路边坡变形监测和预测分析的效率,通过监测信息的自动采集和无线传输,实现边坡变形数据的远程实时存储;针对公路边坡变形破坏模式复杂多样的特点,以系统化和信息化为原则,集成了多种常用时间预测模型,建立了边坡变形预测模型库;采用Visual C+〖KG-*3〗+编程技术,将远程实时监测和预测分析功能集成,开发了边坡变形跟踪预测系统,并成功应用于某公路边坡变形安全监测中。     

岩质边坡稳定性 SVM 预测模型的新型核函数应用

导致岩体破坏的影响因素复杂多样,一般分为几何因素和物理因素。目前针对均质体的岩质边坡物理参数取值方面的研究较多,而关于改进的二折线岩质边坡模型的影响因素分析还处于起步阶段,且寻找能够解决各因素之间非线性关系的分析方法是十分必要的。基于二折线边坡计算模型,引入能够解决高维非线性问题的支持向量机方法,通过重要参数的敏感性分析,提出一种新型的综合核函数,论证该方法在岩质边坡稳定性预测分析中的可行性。通过各因素的敏感性分析可知,关于边坡的几何因素,采用RBF核函数所建预测模型精度较高,Sigmoid核函数适用性较差;关于边坡的物理力学因素,采用Linear核函数所建预测模型精度较高,Polynomial核函数和Sigmoid核函数适用性较差。经核函数矩阵组合得到一种新型综合核函数,并与4种常规核函数进行预测效果对比,结果表明,采用新型综合核函数所得岩质边坡稳定性预测精度最高,绝对误差不超过0.010 3,相对误差不超过2.83%。研究结论可为岩质边坡稳定性分析提供一种新思路。     

降雨诱发残积土坡失稳的模型试验

为了研究降雨条件对残积土坡坡体内部变形特征及边坡失稳机理的影响,结合自制监测系统、人工降雨试验及数字照相量测技术,开展不同位置、不同坡度、不同密实度边坡的地质力学模型试验,分析雨水入渗对坡体变形、吸力的影响。指出失稳预警因子应从降雨诱发滑坡失稳机理出发,着重考虑边坡关键位置的力学物理量变化。基于坡体变形和吸力时变规律,提出边坡变形发展的3个阶段;基于不同条件下边坡的失稳破坏过程,揭示降雨诱发残积土坡的失稳模式。试验结果表明：边坡上部土体吸力和变形变化幅度较大,速度较快,而下部土体变化幅度较小,速度较慢;陡坡和高密实度边坡抵抗降雨入渗引起的变形能力强于缓坡和低密实度边坡,由于小孔隙结构发生破坏所需的能量远大于大孔隙结构,导致低密实度、缓坡坡体中部产生的变形大于坡体上部;边坡变形发展阶段为初始蠕变阶段、加速发展阶段、滑动破坏阶段;无支护的边坡,失稳预警因子可选择边坡关键位置处的基质吸力;有支护的边坡,应根据支护结构受力（变形）和边坡关键位置处吸力变化特征来选择预警因子;土坡的失稳模式为坡表冲刷→冲沟、切沟侵蚀→坡脚局部坍塌→破坏范围纵横发展→整体失稳,滑动面深度为1～3 m,该类滑坡应注重坡脚防护,尽可能降低边坡渐进累积破坏的可能性。研究结果可为构建东南沿海地区降雨诱发滑坡预测模型提供重要依据。     

降雨条件下道路边坡地下水渗流分析

降雨是影响道路边坡稳定的主要因素之一,根据岩土饱和-非饱和渗流理论,考虑降雨入渗的影响,利用有限元方法,对强降雨条件下公路边坡地下水渗流场动态进行了数值模拟,得到了降雨过程中边坡地下水压力水头、总水头变化、流速的变化规律,研究结果为道路边坡的稳定性分析和滑坡预测提供重要的分析数据。     

梅河高速公路类土质高边坡设计研究

通过梅河高速公路类土质边坡的现场调查研究,阐述了类土质高边坡的坡体结构特征和主要坡坏形式;并以工程实例为基础,对类土质边坡工点的设计过程进行分析,研究了类土质高边坡设计思路和方法,工程实践证明,边坡处于稳定状态。     

影响落石距离相关因素分析及预测研究

通过室内模型试验,研究了不同落石形状、质量、边坡覆盖层厚度对落石水平距离的影响程度。结果表明:形状对落石距离影响最大,质量无明显影响,边坡覆盖层在减少落石距离的同时也增加了变动区间。用偏移比公式对落石距离进行处理得到建议偏移比取值为0.3。将边坡平均坡度、边坡高度、坡面条件、落石质量、落石形状作为输入因子,运用BP神经网络模型进行预测,预测结果表明,该模型能很好地预测落石距离。     

上硬下软岩质边坡破坏特征及加固措施

为了探讨龙源电厂场区道路工程中,上硬下软结构边坡破坏特征和加固措施,运用数值模拟分析了边坡开挖对此类坡体结构坡体变形及坡体应力的影响,并结合工程实例分析此类边坡变形特征和加固措施。结果表明:①上硬下软的坡体结构以及上部硬岩结构面的发育是坡体变形失稳的主要内在因素。坡体开挖后临空面的形成是坡体变形失稳的必要条件;②为防止坡体结构为上硬下软的边坡破坏,必须加固软岩,防止软岩变形,稳固坡脚。     

融河高速公路炭质岩特性与路堑边坡防护对策

对广西融水至河池高速公路沿线路堑边坡炭质岩工程特性进行研究，阐述了炭质岩的物质组成、物理力学指标，分析其强度变化与路堑边坡破坏机理关系。进行有机硅固化剂封闭坡面和喷混植生防护试验，固化剂对降低炭质岩的亲水敏感性和保障边坡稳定具有一定效果，较传统防护措施更容易实现生态修复。     

基于逐类组合支持向量机的边坡稳定性预测研究

首次采用逐类组合支持向量机（TCSVM）方法,用于解决边坡稳定性预测的问题。模型是先用支持向量分类机（SVC）对边坡状态进行判识,然后用支持向量回归机（SVR）建立边坡安全系数预测模型,再用建好的模型对未知边坡的稳定性进行判别和安全性系数预测。利用模型对71个边坡实例中的61个进行学习,10个进行检验。结果表明:TCSVM对边坡安全系数的预测结果均优于SVM和PCA-SVM。表明逐类组合支持向量机方法提高了安全性系数预测的准确率,对边坡稳定性研究具有积极意义。