边坡滑体的位移分析及变形破坏预测

本文从滑坡体运动的动力学原理入手，探讨了滑体的起动，滑动及制动的客观机理，并在此基础上，运用牛顿第二定律，推导出了滑坡时，边坡上任意点的位移与时间的关系，从而揭示了边坡上任意点的位移与边坡几何参数，物理参数间关系的内在规律，以此为基础，提出了滑体位移分析及滑体变形破坏预测的方法，工程应用表明，该方法使用方便，精度较高，在边坡工程吸广泛的应用价值。     

卡尔曼滤波在大型深凹露天矿边坡变形监测预测中的应用

为了剔除GPS边坡位移监测过程中的噪声干扰,提高监测数据的有效性,特引入随机线性卡尔曼滤波离散数学模型.以水厂铁矿GPS边坡监测数据为依据,利用该数学模型可以计算出各监测点每期变形量的滤波值和位移速度,并对各监测点下一期的变形量进行估算和预测.经实例验证,卡尔曼滤波变形量与实际变形量有较好的一致性.     

边坡滑体的位移反分析及变形破坏预测

本文从滑坡体运动的动力学原理入手，探讨了滑体的起动、滑动及制动的客观机理，并在此基础上，运用牛顿第二定律，推导出了滑坡时，边坡上任意点的位移与时间的关系式，从而揭示了边坡上任意点的位移与边坡几何参数、物理参数间关系的内在规律。以此为基础，提出了滑体位移反分析及滑体变形破坏预测的方法。工程应用表明，该方法使用方便，精度较高，在边坡工程中有广泛的应用阶值。     

概率神经网络在隧道变形位移预测中的应用

将概率神经网络(PNN)引入到隧道变形位移预测中,建立了非线性智能预测模型,并采用递推预报误差(RPE)算法对PNN进行训练。以铜黄高速大田连拱隧道施工实地监测数据为样本对网络进行训练与预测分析,仿真结果表明本方法训练速度快且预测值与实测值吻合度较高。     

基于GA-BP神经网络的露天矿边坡变形预测分析

矿区边坡在各种因素的影响下,将会发生变形,但变形超过一定限度时,会对矿区产生很大的危害,开展边坡变形预测分析,能在一定程度上预防灾害的发生。文中在充分考虑BP神经网络初始权值和阈值难以确定,造成模型系统进入局部最小化,导致预测精度不高等问题的基础上,提出GA-BP神经网络预测模型,解决了普通网络模型在权值和阈值上的不足,并以越堡露天矿边坡变形监测点JC31、JC33、JC36为研究对象,分别采用灰色理论模型、BP神经网络模型以及GA-BP模型进行预测,研究结果表明:GA-BP网络模型较灰色模型和BP模型的预测值与实际值更吻合,预测精度更高,其平均相对误差最小,较其他两种方法预测精度提高了10倍以上,表明该方法具有一定的可靠性和可行性。      

灰色理论在边坡预测中的应用研究

传统的GM(1,1)灰色理论模型,一般适用于等时距数据序列的模拟预测。本文针对数据序列本身要满足灰指数规律,当灰数据发生跨越增长的时候,采用传统的GM(1,1)模型预测精度比较差,而且从GM(1,1)模型的建模基础考虑,预测精度受初始值和背景值影响很大,由于客观条件的影响,边坡数据序列的获得有的时候不可能达到严格的等时距的数据序列,从而建立起适合边坡变形值预测的GM(1,1)模型。     

相空间重构理论在边坡位移预测中的应用研究

文中主要对重构相空间中时滞系数和嵌入维数的取值进行了讨论,在重构相空间后利用边坡位移的时间序列建立了位移预测模型,预测出边坡未来的发展变化.最后结合某边坡算例,证明该方法具有一定的精确度.     

MATLAB在矿山边坡变形监测中的应用

本文首先介绍变形监测的重要意义以及产生因素,根据规范建设监测点和基准网,之后介绍间接平差的原理,再以大孤山地区铁矿边坡为例,结合测量平差原理利用MATLAB语言把数学迷行写出之后对基准网进行平差。     

BOTDR技术在边坡表面变形监测中的应用

针对普通监测手段和技术应用上的不足.采用BOTDR技术监测坡体表面变形发展.分析了监测实施过程中光纤传感器的固定及温度补偿问题,介绍了BOTDR在浙江省龙丽高速公路官家滑坡中的铺设手段.根据官家滑坡的工程环境特点,在坡体上采用植入式固定方式;前缘坡面布设光纤时,引入准分布式监测理念,使用专用夹具定点固定光纤.现场监测结果表明:植入式固定方式,宜选用外径较小的紧套光纤,能使其较好地保持同步协调变形,且光纤因护套影响小而灵敏性较高;定点固定方式,易选用外径较大的光纤,适宜于坡面监测环境.植入式固定方式.若坡体内温度场变化较小,可不进行温度补偿;若坡面温度变化较大,可选取与监测环境温度场相似区布设松套光纤进行温度补偿.对监测过程中实施光纤的固定及温度补偿手段进行了改进讨论.     

露天边坡变形位移函数自动辨识的遗传规划方法

以时间序列实测数据为基础,提出了科学发展露天边坡变形位移函数的遗传规划方法。该方法具有极好的通用性,只需一次编程。即可确定任何条件下的边坡变形位移函数。     

测量机器人地表位移监测系统在露天矿边坡监测的应用

露天边坡的稳定是露天矿山安全高效开采的关键因素。穆利亚希北露天矿在生产过程中,多处边坡发生不同程度塌方,对生产造成了较大影响。采用测量机器人地表位移监测系统对露天矿边坡进行监测,通过合理布设机器人和棱镜位置,设定监测频率及安全预警阈值,实现露天矿边坡的全方位监测,对矿产资源的安全、高效、可持续开采具有重要意义。     

GA-BP神经网络模型在稀土矿边坡位移监测中的应用

离子型稀土原地浸矿工艺改变土体力学特性,导致山体滑坡风险提高.针对现有研究在预测稀土矿边坡位移时存在精度不高和误差较大等问题,利用遗传算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,构建一种新的稀土矿边坡位移预测模型.以江西龙南某离子型稀土矿为研究对象,在矿山布置了位移计实时监测稀土矿开采全过程的位移变化.首先利用125组位...     

深凹露天矿GPS边坡变形监测

结合水厂铁矿边坡变形GPS监测,围绕监测点的确定及监测网的优化设计进行了论述.并以6个监测点的9次变形监测数据为依据,结合现场情况及监测经验,创建水平位移趋势玫瑰花图,对监测结果进行简要分析.监测结果与现场状况相吻合,说明GPS完全能达到矿山变形监测的精度和要求.     

基于位移反分析的岩质边坡稳定性分析

通过工程现场获得边坡位移量等信息,并基于正交试验设计和FLAC3D建立训练样本和测试样本,运用BP神经网络建立起边坡位移与待反演参数之间潜在的映射关系.利用粒子群算法的参数优化功能优化BP神经网络,然后再用粒子群算法从全局空间上搜索出BP神经网络中预测位移与实测位移最接近的一组参数组合,最后采用FLAC3D计算出边坡的安全系数来评价其稳定性.研究表明将BP神经网络与粒子群算法相结合,进行位移反分析是可行的;通过位移反分析得到的参数结果,进行稳定性分析将更准确.     

某金矿主厂房区边坡变形破坏分区及治理分析

在矿山建设中,由于场地条件所限,挖方、卸载和构筑物加载等工程活动显著影响了主厂房区人工坡体的稳定性。根据形成人工边坡的工程地质条件,分区研究了边坡稳定性;应用理正岩土软件,重点计算了强风化、全风化砂岩层边坡的安全系数;通过治理方案对比分析,确定有利于工程稳定性的设计施工方案;综合计算结果,提出了相应的工程处理措施。     

基于Hoek-Brown准则的Morgenstern-Price法在边坡稳定性分析中的应用

针对目前边坡稳定性计算中破坏准则均为Mohr-Coulomb破坏准则的情况,根据相关准则和原理,推导了基于Hoek-Brown准则的Morgenstern-Price法计算公式.该法克服了一般岩体边坡稳定分析中岩体强度参数纯经验取值的缺点,使计算更为精确、合理.采用具体算例进行对比,探讨了不同准则下边坡稳定性计算的差异原因,并运用基于Hoek-Brown准则的Morgenstern-Price法对安家岭露天矿北端帮滑坡进行了分析.