融合观测信息的降雨诱发斜坡失稳机理及可靠度分析

目前降雨诱发滑坡机理及可靠度研究不仅很少同时考虑土体水力参数和抗剪强度参数空间变异性的影响,而且忽略了“天然工况下斜坡基本上不会发生失稳破坏”这一客观事实。以无限长斜坡模型为例,融合观测信息提前对空间变异抗剪强度参数进行概率反演分析,再建立非平稳随机场模型模拟土体渗透系数的空间变异性及非平稳分布特征,在蒙特卡洛模拟框架下评估不同降雨历时下斜坡失效概率及最危险滑动面分布特征。在此基础上,探讨同时考虑土体水力参数和抗剪强度参数空间变异性的降雨诱发斜坡失稳机理。结果表明：利用概率反演获得的抗剪强度参数后验信息,计算的斜坡失效概率由先验的28.1%降至7.2%。不同降雨阶段斜坡失稳的诱因不同,如果忽略“天然工况下斜坡不会失稳破坏”这一观测信息,将会造成对降雨诱发斜坡失稳机理和失效概率的错误估计,特别是在降雨初期。     

基于监测时序分解再重构的混凝土拱坝位移预测组合模型

针对混凝土拱坝变形机理的复杂性与测值的高度非线性,为提升模型的预测能力,提出了一种融合残差有效成分的混凝土拱坝变形预测组合模型。鉴于统计模型无法有效联系筑坝材料性能演变对大坝变形的影响,结合有限元方法计算水压分量进而构建混合模型;同时,考虑到混合模型残差序列的混沌与周期性特征,应用集合经验模式分解(EEMD)将其解构为具有不同时域特征的本征模态分量,进一步综合粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)和季节性差分自回归积分滑动平均模型(SARIMA)模型对所解构的高频与低频信号分别建模预测,据此构建了变形组合预测模型。工程实例分析表明,较常规监控模型,所建组合模型拟合与预测能力更优,有效验证了所建模型的合理性与可行性,可为大坝变形监测数据分析与预测提供新的技术支撑。