基于突变理论的边坡安全系数自动搜索方法及应用分析

为解决搜寻强度折减系数与边坡位移关系曲线突变点数值计算量大、主观性较强等问题,基于尖点突变理论,提出边坡安全系数自动搜索方法,以Fortran语言和FLAC 3D数值计算软件为平台,开发了适用于自动搜索边坡安全系数的计算程序。将该方法应用于边坡实例的稳定性研究,讨论了各种评判标准所得安全系数的大小差别,并与极限平衡法计算的安全系数进行对比分析。结果表明:自动搜索边坡安全系数的计算程序能快速定量找到边坡临界稳定的突变点,提高了边坡稳定性分析的准确性和计算工作效率;计算结果与边坡规范推荐的极限平衡法所得的结果对比误差较小,并且对于未知滑动面边坡,极限平衡法得出的滑动面位置与该方法所得安全系数下对应的塑性区贯通区域基本一致。文中方法为边坡稳定性评价提供了有益借鉴。     

基于GA-BP算法的岩质边坡稳定性和加固效应预测模型及其应用研究

针对岩质边坡稳定性预测及加固效应具有的非线性和非明确性等特征,为了准确的预测稳定安全系数和加固效应,采用在实际工程中较为常见的二折线滑动面边坡概化模型,以边坡潜在滑块高度、上下滑动面倾角、坡面倾角、滑块面积,以及上下滑动面的黏聚力和摩擦系数作为影响因素,进行基于强度折减法的数值计算获得安全系数,得到足够数量的样本。然后利用遗传算法GA优化BP神经网络的权值和阈值,建立边坡稳定性的安全系数GA-BP预测模型,将其预测结果与标准BP神经网络进行对比分析。在此基础上,建立混凝土置换加固和锚索加固的方案优化方法。最后,将该方法应用于白鹤滩水电站泄洪洞出口边坡典型剖面在天然和开挖状态下的安全系数预测,并分别对混凝土置换加固和锚索加固进行了方案优化。结果表明:GA-BP神经网络模型精度更高,收敛速度更快,比使用标准BP网络模型的效果更优。研究成果对边坡稳定性评价和加固方案优化具有参考意义。