滑坡滑带土非饱和蠕变特性模型研究

绝大多数滑坡的失稳过程实质为非饱和蠕变过程。在Singh-Mitchell研究成果的基础上,研究了低应力水平下蠕变变形与时间的关系,将蠕变过程划分为衰减蠕变、等速蠕变和加速蠕变3个阶段,并且将基质吸力作为一种新的应力变量反映到模型中,从而建立能够反映应力-吸力-应变-时间的非饱和蠕变模型。以三峡库区千将坪滑坡滑带土为研究对象,根据非饱和三轴蠕变试验数据对模型参数进行求解,并根据参数λ1、λ2与应力水平的关系,参数B、βDR与时间关系对模型进行修正,推导了适用于非饱和土的非线性蠕变模型。采用试验数据对模型进行验证,发现该模型能够较合理地预测滑坡滑带土的蠕变特性。     

库水上升对含软弱夹层滑坡稳定性影响模型的试验研究

为研究库水作用对含软弱夹层滑坡稳定性影响,采用含软弱夹层的滑坡模型进行库水升降作用试验,测量了库水升降过程中滑坡体内土压力、孔隙水压力的变化情况,以及滑坡体内若干部位的位移情况。结果表明:库水位上升时,库水浸泡滑坡阻滑段导致阻滑力降低,滑坡稳定性随之降低,引起滑坡产生位移变形;库水上升过程对滑坡稳定的影响分为稳定、缓慢变形及整体滑移阶段3个阶段,3个阶段表现出不同的力学及变形特征,也反映了滑坡体稳定性随库水上升而下降的过程;滑坡体中软弱夹层为滑坡体内的薄弱部位,是决定滑坡稳定性的关键部位。     

Photoshop创新应用

目前Photoshop是各院校学生的专业基础课,也是民办高校及高职院校计算机相关专业开设的一门主干课程。因此分析在教学过程中和学生在学习过程中普遍存在的问题,探讨如何解决此类问题、正确指导学生学好这个功能强大的软件,激发学生学习兴趣的教学方法,如何提课程教学质量确实是值得深入思考和研究的问题。     

安全监测在大型地下洞室围岩变形中的应用

为了保证大型地下洞室施工期安全,以安全监测为主要手段了解围岩状态,为围岩稳定性评价提供依据.本文以乌东德水电站右岸主厂房7~8号机组段上游边墙变形为研究对象,基于安全监测成果,结合地质及施工等对围岩变形进行分析,利用结论采取相应工程措施,并对措施实施后的效果进行评价.主要结论为:右岸主厂房7~8号机组段上游边墙变形主要发生在第Ⅵ层与下方L3施工支洞贯通开挖期间,爆破开挖导致陡倾顺层岩体切脚,产生向临空面顺层滑移;基于安全监测成果进行措施前后对比分析,措施后围岩变形及应力应变变化速率明显减小,实践证明工程措施有效控制了围岩变形,截至目前,该部位围岩稳定;安全监测成果的应用,有效指导了工程施工,为围岩稳定性评价提供了依据,在大型地下洞室开挖中发挥了重要的应用价值.     

薄层水流冲刷条件下斜坡土体的临界起动

斜坡土体侵蚀是丘陵地区和水库岸坡普遍存在的灾害现象,其主要动力因素是降雨或者波浪上爬产生的薄层水流对土体产生的冲刷剪切作用。为探索水流冲刷作用下的斜坡土体临界起动条件,采用自主研发的冲刷起动试验装置,开展斜坡土体的冲刷起动试验和理论研究。通过颗粒染色和高倍数电子显微等技术手段观测无黏性土颗粒的起动现象,确定了无黏性岸坡土体的起动模式与水流流速的相互关系;探索了不同干密度、不同黏粒含量及不同坡度与黏土斜坡临界起动流速的相互关系,土体的黏粒含量、干密度及坡度对黏性土体的起动流速影响较大,与干密度和土体坡度相比,黏粒含量对黏土斜坡的起动流速影响更为明显。验证了无黏性岸坡土体的临界起动方程,其中滚动起动流速方程具有较强的可靠性;基于黏土的起动模式构建了黏土斜坡的起动力学平衡方程,获得了黏土斜坡半经验半理论的起动流速方程,用试验结果求解了起动流速方程的相关参数,最终确定的起动流速公式与试验结果拟合度较好,同时验证了起动流速公式的可靠性。     

计算机技术在采矿工程中的新应用探讨

在计算机技术快速发展的过程当中,其在多个领域当中得到了应用,并获得了较好的应用效果。在采矿工程生产当中,也需要能够做好计算机技术的结合应用,进一步提升工作开展效果。在文章中,将就计算机技术在采矿工程中的应用进行一定的研究。     

降雨型滑坡浅层滑动对土体含水率变化的响应

降雨是滑坡的重要诱因,以往的研究通常以滑体含水率达到饱和作为滑坡发生的判别指标,实际上多数滑坡发生时仍处于非饱和状态。因此,有必要研究滑坡变形对含水率变化的响应,进一步揭示降雨型滑坡致灾机理。通过野外现场监测、现场模型试验和室内土柱入渗试验等多种手段深入研究土体含水率与降雨型滑坡的相关性。结果表明:①含水率变化速率是降雨型滑坡致灾的关键指标,降雨对滑坡的影响体现在降雨引起滑坡内部含水率增加速率达到峰值进而引起滑坡失稳破坏。②前期降雨过程是含水率变化速率的重要影响因素。久旱后发生高频降雨,易使土体含水率迅速增加。③强降雨是含水率变化速率增大的关键影响因素。在相同初始条件下,降雨强度越大,含水率变化速率越大,且含水率变化速率到达峰值速度越快。     

图数据发布隐私保护的聚类匿名方法

社交网络中积累的海量信息构成一类图大数据,为防范隐私泄露,一般在发布此类数据时需要做匿名化处理.针对现有匿名方案难以防范同时以结构和属性信息为背景知识的攻击的不足,研究一种基于节点连接结构和属性值的属性图聚类匿名化方法,利用属性图表示社交网络数据,综合根据节点间的结构和属性相似度,将图中所有节点聚类成一些包含节点个数不小于k的超点,特别针对各超点进行匿名化处理.该方法中,超点的子图隐匿和属性概化可以分别防范一切基于结构和属性背景知识的识别攻击.另外,聚类过程平衡了节点间的连接紧密性和属性值相近性,有利于减小结构和属性的总体信息损失值,较好地维持数据的可用性.实验结果表明了该方法在实现算法功能和减少信息损失方面的有效性.