露天矿最终边坡角优化设计模拟分析

为了确定合理的露天矿最优边坡角,结合工程经验建立了基于数值模拟的边坡优化循环流程图,该流程图使得边坡的优化设计显得清晰、直观。在工程勘察与岩体试验的基础上,采用三维显式有限差分程序FLAC3D,对矿山在不同开挖边坡角下的位移及塑性区等反应边坡稳定性的多种指标进行对比分析,确定了最终边坡角并以此模拟出边坡潜在滑动面位置;然后,利用国际通行软件Slide对边坡设计方案进行稳定性验算并求得边坡稳定性系数。通过某一露天矿实例证明了该方法是一种切实、有效的边坡优化方法。     

滑坡概率与安全系数应用比较分析

应用滑坡概率法和安全系数法分析边坡稳定性,并比较2种方法应用于边坡稳定性分析的优劣性。选取重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比6个因素作为滑坡因子,结合36个边坡实例,应用逻辑回归模型和确定性系数,采用SPSS软件回归求解各边坡实例滑坡概率。结合各边坡实例安全系数,对边坡实例进行安全系数稳定性等级划分和滑坡概率稳定性等级划分,分析比较应用2种方法所得边坡稳定性等级的差异性。结果表明：滑坡概率法与安全系数法分析所得边坡稳定性等级大体相同,说明2种方法都有较好的适用性和准确性;安全系数法研究较为成熟,偏向于定量评价;滑坡概率法属于定性评价,但研究方法存在不足。     

岩体结构理论在折腰山铜矿边坡工程中的应用

本文以折腰山铜矿边坡岩体结构特征,判别了边坡岩体的稳定性。同时,应用地质力学分类法,推断了边坡岩体结构的稳定坡角。     

基于ANSYS模拟的边坡稳定性影响因素分析

逐一分析边坡稳定性的影响因素,在ANSYS模拟时利用强度折减,得出在仅改变这一参数时相应的安全系数,应用图表直观地反映了安全系数与这一参数的变化情况。并得出以下结果:容重、边坡高度以及边坡角度增加时边坡稳定性降低;粘聚力与内摩擦角增加时边坡稳定性增加;容重、边坡高度、边坡角、粘聚力、内摩擦角这5个参数对边坡的稳定性影响显著;弹性模量与泊松比对边坡稳定性的影响无明显的单调趋势,对边坡稳定性影响较小。     

基于遗传规划的边坡稳定安全系数预测

综合考虑影响边坡稳定性的各方面因素,用边坡的实测数据对网络进行了训练,建立了确定边坡稳定的遗传规划模型,用测试样本对模型进行测试,并应用于工程实例中。研究结果表明：运行结果通过二叉树的形式表达出来,更为直观,定性地确定了边坡稳定的主要影响因素与其安全系数的非线性关系;预测值与实测值是一致的,误差仅为3.48%,在工程允许范围之内,模型的预测性能是令人满意的。     

露天矿边坡稳定性的保证和加大边坡角的途径

通过对具体实例从开采工艺、疏干排水体系、边坡稳定性研究、边坡加固与维护等几个方面对露天矿边坡稳定性的保证和加大边坡角的途径进行了详细的论述。     

BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

对BP神经网络的基本知识进行了简单介绍,并以BP神经网络为基础建立了边坡稳定性预测的数学模型,利用MATLAB的神经网络工具箱模拟了边坡稳定性的预测,结合收集到的边坡实例进行训练。结果表明,BP神经网络对边坡稳定性预测结果与实际符合,能够满足工程需要。表明应用BP神经网络进行边坡稳定性的预测是可行的。     

人工神经网络在边坡稳定性预测中的应用

对人工神经网络及BP神经网络的基本知识进行了介绍,并以BP神经网络为基础建立了边坡稳定性预测的数学模型,利用MATLAB的神经网络工具箱实现了边坡稳定性的预测,通过收集到的边坡实例进行训练。结果表明,利用BP神经网络对边坡稳定性进行预测,预测结果与实际相吻合,能够满足工程需要,说明应用BP神经网络进行边坡稳定性的预测是可行的。     

基于模糊综合评判的露天矿软岩边坡稳定性分析

根据某露天矿边坡特别是软岩边坡的实际条件,应用模糊数学和系统工程的理论与方法,分析影响边坡稳定性的各种因素的复杂性和模糊性,建立软岩边坡稳定性的一级模糊综合评判和多级模糊综合评判模型并采用层次分析法确定各指标的权重。对露天矿软岩边坡的稳定性进行模糊综合评价。结果表明,该露天矿边坡极不稳定。该研究弥补了直观判定的不足,为软岩边坡稳定性的判断提供了一种有效方法。对灾害预测预报及工程治理具有借鉴意义。     

土质边坡破坏过程的数值模拟分析

利用基于离心试验原理的RFPA离心加载法对土质边坡的稳定性进行了数值模拟，无需假定破坏面的位置和形状，就可以直观地得到坡体的滑移破坏面，同时求得相应的安全系数。通过对支护前后边坡的破裂模式、安全系数的比较，表明支护措施发挥了很好的作用，对实例的分析说明RFPA离心加载法能够克服传统方法无法考虑土体与支挡结构之间共同作用及其变形协调的问题。证明RFPA离心加载法对于复杂的边坡稳定性分析是实用的．对滑坡的防治也有一定的参考价值，具有较好的应用前景。     

露天矿山岩石边坡岩体稳定性分级

在岩体优势结构面理论与传统岩体稳定性分级的基础上，本文提出并构造了一个微型电脑辅助岩石边坡岩体的稳定性分级系统CSRSS．工程实例表明了这个新型岩体分级系统的实用性。CSRSS系统不仅可用于岩石边坡稳定性初步评价，而且，可以作为边坡稳定性分析专家系统的模块。     

基于类比性思维的边坡稳定性评价

边坡稳定性受多种因素影响,致使边坡稳定性评价成为边坡工程中的一个难点问题。根据类比性思维,对不同边坡之间进行类比,通过比较边坡稳定性的关键影响因素之间的相似性从而评价边坡是否稳定。采用灰色关联分析进行了实例演算,结果显示类比性思维可作为解决边坡稳定性评价问题的一种新的、有效的方法。     

边坡稳定性评价中的改进BP神经网络

根据人工神经网络理论，对BP神经网络的性能进行改进，建立边坡稳定性分析模型，通过对搜集到的边坡稳定性实例进行学习和预测，能够快速准确地对边坡的稳定性进行分析评价。     

基于灰关联熵的边坡稳定性分析评价

以大量的已被认知的边坡实例为实例样本案例库,利用灰关联熵的分析方法评价待认知边坡样本的稳定性.结果表明,灰关联熵方法简单有效且可行,从而为边坡稳定性研究提供了一种新的分析方法.     

基于物元可拓理论的边坡稳定性评价

基于物元可拓理论,将含水率与变形速率考虑到边坡稳定状态的评价指标中,以便考虑更多的影响因素,建立稳定性评价模型,使边坡稳定性评价结果更加可靠。然后结合工程实例进行了边坡稳定性评价,由计算结果得出边坡稳定性等级为二级,属于较为稳定状态,与实际检测结果一致。因此,该物元可拓理论将为边坡稳定性评价提供新的手段,为滑坡预警和安全生产提供更加科学的依据。     

基于GEP的露天矿边坡稳定性预测

为能够准确地预测露天矿边坡稳定性,以国内30多个露天矿边坡破坏实例为研究依据,采用基因表达式编程(GEP)数值计算方法对边坡安全系数进行预测研究,并作为边坡稳定性的评价依据。建立了以岩石容重、内聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度和孔隙压力比6个因素作为输入因子,安全系数为输出因子的露天矿边坡稳定性GEP预测模型。结果表明:边坡安全系数GEP预测结果与实际值相对误差仅为11.63%;边坡稳定性状态预测准确率高达85.7%,预测效果理想。     

随机森林模型在边坡稳定性预测中的应用

为对离子型稀土原地浸矿边坡进行稳定性预测,结合赣南离子型稀土矿山42个边坡实例,选取重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、孔隙压力比5个影响因子作为输入,边坡状态作为输出,通过随机森林算法建立边坡稳定性影响因素与边坡稳定状态之间的非线性关系。利用30组边坡稳定性数据作为随机森林预测模型的训练数据集,进行模型的学习训练;用另12组边坡稳定性数据作为预测模型的测试数据,通过训练好的边坡稳定性预测模型进行测试。结果表明,随机森林预测模型精度高,能够为离子型稀土原地浸矿边坡的灾害防治工作提供指导。     

库岸区岩质边坡稳定性分析研究

通过岩质边坡稳定性各种极限平衡法的对比分析,结合库岸桥址区岩质边坡治理的工程实例,采用Sarma法对边坡在各种工况下的稳定性做出合理的评价。     

露天矿山边坡稳定性评价的定性分析应用

边坡稳定性分析和评价一直是边坡管理工作的核心,是边坡监测预警和工程施工的重要依据。以刚果(金)SICOMINES大型露天矿山为实例,从定性角度分析评价边坡稳定性,得出可靠的边坡稳定性分析结论,用以指导矿山安全生产。     

灰色关联度和BP网络预测边坡稳定性的对比分析

基于灰色系统的灰色关联和BP人工神经网络分析理论，分别选取影响土质、岩质边坡稳定性的一些主要因素，对边坡是否失稳进行了预测。针对重庆地区高速公路一些边坡工程实例进行了分析计算，结果与实际情况符合的很好，说明了利用灰色关联分析方法和BP人工神经网络预测边坡稳定性是可行的。