基于自适应遗传算法的路堤边坡稳定性分析方法

基于圆弧滑动面假定,提出了一种用自适应遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的新方法。该方法是一种改进的遗传算法,采用自适应求取适值、动态调整交叉率和变异率、自适应区间收缩。自适应遗传算法有效克服了传统方法易陷入局部极小的缺陷,提高了算法的搜索效率、精度和稳定性。     

用人工神经网络预测高速公路软土地基的最终沉降

采用人工神经网络较强的非线性映射能力和学习能力,提出基于人工神经网络的高速公路软土地基最终沉降量的预测新方法。本方法利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高、简便易行,因而具有广泛的工程实用价值。     

饱和软土三轴剪切特性与微观结构关系试验

天然土体均具有一定的物质组成和内部结构,因而表现出不同的工程特性。为探求软土在剪切变形过程中微观结构的演化规律,研究土体的宏观物理力学性质与微观结构之间的相互关系,对珠江三角洲饱和软土进行真三轴剪切试验和核磁共振试验,获取不同剪切速率条件下不同应变阶段的软土力学响应特征和孔隙微观结构参数。试验结果表明：三轴试验前后软土的孔径均主要集中在1～20 μm区间,经三轴剪切试验后软土的微观结构及其参数均发生了不同程度的变化,如平均孔隙半径减小,孔隙率降低,含水率减少。在剪切过程中,软土的剪切变形存在一个应变阈值（竖向应变4%～5%）,当竖向应变小于应变阈值时,软土的小孔隙的百分数随应变增大而减小,中、大孔隙百分数随应变增加而增加;当竖向应变大于阈值后,孔隙分布随应变的变化趋势则反之。软土的微观结构形态及其微观结构参数变化受剪切速率和土的应变值这2个因素影响较明显;孔隙形状参数（S/V）随土的应力状态（广义剪应力q和应变ε_s）有规律变化。此外,从微观结构层次和分子动力学角度揭示了软土剪切力学行为,软土剪切过程实质是土微（细）观结构不断自我调整的过程,土体的受力变形在微观上主要表现为孔隙大小和形状的变化。     

基于混沌优化-神经网络的水泥搅拌桩复合地基承载力预测方法

分析了BP神经网络和混沌优化的特性,将混沌优化方法和梯度下降法结合起来构成一种新的组合搜索优化方法。结合珠江三角洲实测资料,建立了基于混沌优化—神经网络的水泥搅拌桩复合地基承载力预测模型。实例研究表明,该模型预测精度高,简便易行,为复合地基承载力的确定提供了一条有效途径。     

基于MATLAB的边坡稳定性评价方法

针对边坡变形破坏的复杂性，建立了基于MATLAB的边坡稳定性评价神经网络模型，对面向MATLAB神经网络设计中的若干问题进行了探讨。研究表明基于四种快速算法的边坡稳定性评价模型均可满足工程的要求。     

珠三角地区高速公路改扩建工程征地拆迁问题分析

广佛、佛开高速公路改扩建工程项目地处珠三角经济发达核心地区,土地稀缺,地价高昂,沿线两侧建筑物密集、管线密布,加之原高速公路建设遗留的历史问题较多,征地拆迁工作开展起来困难重重.文中主要阐述广佛、佛开高速公路改扩建工程项目在实施征地拆迁过程中存在的难点问题,以及在实施过程中主要采取的一些措施和看法.