浸润线缓慢上升对滑坡剩余推力的影响规律

地下水浸润线变化对滑坡下滑力、抗滑力和剩余推力的影响甚大。基于传力系数法,建立了浸润线缓慢上升时剩余推力改变量的计算模型,探讨了滑面倾角、浸润线角度和滑面内摩擦角与倾角正切比对浸润线缓慢上升前后滑坡剩余推力改变量的影响规律;将浸润线缓慢上升时剩余推力由增大到减小的分界点称为剩余推力变化临界点,分析了剩余推力变化达到临界点时的浸润线倾角分布规律;提出了剩余推力变化的临界线,确定了浸润线缓慢上升时剩余推力的增大区域和减小区域。     

平面滑动型涉水岩质滑坡速度计算模型研究

很多大水库有大量的库岸滑坡涉水,水阻力无疑是涉水滑坡运动速度的一个最重要影响因素.将水中运动块体迎水面所受的总阻力分为静水阻力和运动阻力两部分,基于块体水下运动阻力实验,分析了不同运动速度和不同涉水深度对水下运动块体迎水面所受到的水阻力的影响,确定了水下运动块体迎水面的水阻力计算模型；以平面滑动型涉水岩质滑坡为模型,分析了水下部分静水压力的计算模型,结合滑坡运动的动力学和运动学方程,提出了平面滑动型涉水岩质滑坡运动速度计算模型.     

基于经验模态分解和神经网络的滑坡变形预测研究

受岩土体性质和多种诱发因素(降雨、地震、库水位等)的影响,滑坡的位移演化必然包含着多层次的信息,难以采用单一的灰色预测、神经网络、时间序列等模型进行有效、准确的预测.本文引入信号分析中的经验模态分解(EMD)方法,同时结合对非线性函数具有很强的逼近能力的BP神经网络,建立了滑坡变形预测的EMD-BP神经网络模型,并以三峡库区树坪滑坡为例,应用该模型对ZG88监测点的累积位移进行了预测,最后将其预测值与实际监测值以及其他模型预测结果进行了对比分析,结果表明该模型的预测值与实际监测值基本一致,且模型预测精度比单一的BP神经网络和GM(1,1)模型要高,从而验证了该模型具有一定的适用性和较高的预测精度.     

基于因子分析和BP神经网络的滑坡抗剪强度参数取值

滑坡抗剪强度参数取值是一直困扰滑坡防治工程设计的一大难题,目前其研究方法主要有试验法、反分析和统计分析法,但都没有考虑其他基本物理力学参数的影响。为此,提出了以某一区域工程地质条件相似的滑坡基本物理力学参数为基础,采用SPSS数学分析软件分析滑坡各基本物理力学参数与抗剪强度的相关性,筛选出对滑坡抗剪强度影响较大的因子;然后采用BP神经网络模型研究区域滑坡抗剪强度与影响因子的网络结构,并以建立的神经网络结构对该区域的滑坡抗剪强度参数进行估算;最后以万州区滑坡为例进行分析和验证。研究结果表明,采用神经网络计算的结果与滑坡试验得到的结果误差基本都在5%左右,精度较高。