山区灾害滑坡风险非线性预测研究

传统山区灾害滑坡风险预测方法,对山区滑坡风险进行预测与分析同时,存在预测响应滞后以及预测准确率较低问题。提出山区灾害滑坡风险非线性预测研究方法。基于山区灾害滑坡影响因素,构建非线性斜坡系统,对斜坡单元进行量化分析,完成滑坡非线性动力学模型设计。利用该动力学模型与时间序列的研究,对滑坡形态与时间影响进行综合分析,判定危险滑坡源,对其进行空间相分析,完成山区灾害滑坡风险非线性预测。实验数据表明所提非线性预测方法相比于传统预测方法,响应时间提升96.18%,准确率提升48.95%。     

地震作用下滑坡水平运动距离概率预测模型∗

地震诱发滑坡失稳是一种常见的地质灾害。如何预测地震作用下滑坡的水平运动距离对该地质灾害的防治具有重要作用。现有经验预测模型存在不能区分有阻碍滑坡和无阻碍滑坡,依据的案例较少且只能提供滑坡水平运动距离的最优估计值而无法提供其预测误差的局限。针对上述不足,首先建立包含380个案例的地震滑坡水平运动距离案例库,基于最大似然法原理,提出可同时考虑有阻碍滑坡和无阻碍滑坡的地震滑坡运动距离经验模型标定方法。单因素回归分析表明,地震作用下滑坡水平运动距离与滑坡垂直运动距离和滑坡体积具有较高的相关性,与滑坡倾角和滑坡表面长宽比相关性较小。在此基础上,通过逐步回归的方法建立滑坡水平运动距离的多因素预测模型。案例分析表明,提出的模型具有较高的预测精度。提出的地震作用下滑坡水平运动距离预测模型可为地震滑坡危险性评价提供参考。     

基于Gunary模型的侧限条件下土体结构性参数研究

土体的结构性参数研究是岩土工程的难点和重点。利用室内控制应力与控制应变的侧限压缩固结试验,基于Gunary模型应力—应变关系形式与割线模量分析方法构建了土体在侧限压缩条件下形式简单、便于运用的单变量结构性参数模型。通过试验值与计算值的对比分析,得到基于应变考虑的结构性参数计算值与应力的关系符合双参数线型倒数函数形式,基于应力考虑的结构性参数计算值与应变的关系符合二次多项式形式。同时,验证了用Gunary模型研究侧限条件下土体结构性参数的合理性。     

多层钢框架结构的区域震害模拟多自由度模型∗

传统的易损性分析方法难以满足城市区域震害预测的需求。基于非线性多自由度层模型和动力时程分析的城市抗震弹塑性分析方法近年来得到快速发展。为了进一步丰富区域震害模拟的可模拟结构类型,基于城市抗震弹塑性分析方法的流程框架,建立了多层钢框架结构的多自由度剪切模型。通过统计规范中的公式参数和文献中的钢框架推覆结果,对模型的周期、阻尼比、骨架线参数和滞回曲线参数进行了标定,并根据文献和美国 HAZUS 报告给出了多层钢框架结构的损伤判别准则。最后,分别使用文献中的试验结果和文献中设计实例的推覆分析结果对模型进行了验证。结果表明:(1)建立了多层钢框架结构的多自由度剪切模型并进行了参数标定,为区域震害模拟提供了可用模型;(2)对多层钢框架结构的损伤判别准则进行了标定,可以根据区域震害模拟结果评价其破坏状态;(3)在考虑骨架线参数不确定性的情况下,模型精度满足区域震害模拟的要求。     

基于混合高斯隐马尔科夫模型的滑坡发生时间预报∗

滑坡发生时间预报在防灾减灾工作中非常重要,准确的预报能够有效预防灾害发生可能造成的灾难性结果。为解决当前滑坡预报中仅仅实现对滑坡位移等相关参数的预测和估计,而未最终计算出滑坡发生时间的问题,提出采用混合高斯隐马尔科夫模型(MOG‐HMM)建立滑坡发生时间预报模型,即对滑坡灾害演化过程全周期数据利用混合高斯算法计算出宏观信息预报判据,与隐马尔科夫模型中的状态相匹配,建立滑坡演化状态模型,该模型能够反映全周期数据的多个状态,当需要对实时采集的位移数据进行时间预报时,首先利用解码算法对当前数据解码,即计算出其属于滑坡的哪个状态,然后利用Dijkstra最优路径规划算法,计算出从当前状态到达滑坡发生状态的时间,实现滑坡发生时间预报。通过对新滩滑坡和卧龙寺滑坡灾害全周期数据进行仿真验证,结果表明,本文方法能够比较准确地计算出滑坡发生的时间,同时利用评价指标对预报的结果进行测试,符合预报指标精度要求。     

时变参数模型用于滑坡位移量预测的研究

滑坡的位移量发展受地质条件、气候环境以及人类活动等多种因素的影响,变化复杂,通常难以用固定参数的数学模型准确表达。时变参数模型的模型参数随时间变化,能够描述更为复杂的函数关系。将时变参数模型应用于滑坡位移量预测,通过对比发现,时变参数模型有望提高滑坡位移量的预测精度。     

岩土参数转换模型的贝叶斯校准方法

本文基于随机场理论建立了一种空间贝叶斯方法来校准转换模型。该方法主要包含3个要素:(1)三维各向异性随机场理论;(2)观测数据与误差分类体系,以及岩土工程勘察数据的不确定性传播规律;(3)转换模型未知系数和误差的贝叶斯校准方法。考虑土的变异性,把大量的CPT锥尖阻力数据表示为空间随机场变量,这类数据被归为直接数据。而诸如压缩模量在内的一些实验室试验数据被定义为间接数据。基于上述两类数据,同时考虑岩土材料的内在不确定性,测量误差等认知不确定性,转换模型本身的先验知识不确定性,统计参数的计算不确定性,利用贝叶斯反演方法对转换模型中的未知系数和误差进行校准。通过示例研究表明,本方法采用随机场理论,校准了CPT数据与常规岩土参数之间的转换模型。并将经过校准后的转换模型与经典线性回归模型进行对比分析,然后将其应用于背景工程的三维场地特征描述。     

不确定密度聚类分析算法的滑坡危险性评价

针对雨量值无法有效刻画及聚类算法难以适用地质地貌较复杂的大范围滑坡危险程度评估模型建立等问题,采用UM-Chameleon算法建立区域滑坡危险性评估模型,并对延安宝塔区进行评估,试验结果表明,评估结果与实际一致,体现出区内滑坡灾害发育的整体特点,证明该模型的有效性及研究区适用范围的宽广性;其滑坡预测成功率比M-Chameleon算法高,证明该模型能有效刻画雨量值,从而能有效地提高滑坡危险性预测精度。     

考虑经验模型不确定性的基坑开挖贝叶斯更新

基坑开挖工程中,最大地表沉降的预测及其失效概率的评估一直是工程师所关心的关键问题。以往在利用经验模型对最大地表沉降进行预测时,模型误差通常被忽略或者视为常数,与实际情况不符。本文提出了一种能够考虑经验模型不确定性的贝叶斯更新方法,将模型偏差系数视为随机变量,并利用现场观测数据对其进行不断更新,更新结果可用于后续阶段的基坑开挖最大地表沉降和失效概率的预测。以台北TNEC基坑开挖为例,将所提方法应用于Peck模型、Ou模型、KJHH模型等3种经验模型。结果表明:3种模型一般都会高估最大地表沉降,其中Peck模型偏差最大,KJHH模型次之,Ou模型最小,而KJHH模型偏差比Ou模型的变异性更小,通过所提方法可以有效考虑模型不确定性的影响;随着开挖的进行,基于KJHH模型的计算结果相比其它2个模型更加准确;在所研究的算例中,监测数据随着开挖的进行而增加,使得模型偏差系数和土体参数的不确定性降低,最终导致基坑失效概率的降低。     

基于剪切波速的土体液化概率判别法∗

采用极大似然法对确定性剪切波速液化判别模型进行了标定，在此基础上提出了基于剪切波速的土体液化概率判别模型。结果表明，由对数正态分布、正态分布、最小耿贝尔分布以及最大耿贝尔分布获得的液化判别曲线在液化概率为5%和15%时有一定差异，在液化概率为35%时区别不大。根据贝叶斯信息准则，由最小耿贝尔模型标定的模型修正系数与液化案例数据库符合程度最好。Andrus和Stokoe液化模型修正系数的均值为0.879，说明该模型获得的安全系数从平均意义上小于真实安全系数；变异系数为0.387，表明该模型具有一定程度的模型不确定性。本文所建立概率模型的液化判别曲线与文献中基于贝叶斯映射函数获得的液化判别曲线较为一致，与文献基于逻辑回归方法获得的液化判别曲线在高循环应力比区域有较大差异。