基于分形理论的岩质高边坡监测资料分析

以小湾水电站高边坡典型位置的位移数据为依据,引入分形理论对监测数据进行分析.通过对数据的Hurst指数和分形维数的讨论,得出岩质高边坡是一种复杂的非线性动态系统,在外界性态和自身结构不发生重大改变的情况下,边坡的Hausdorff维数不随外部环境量和时间跨度的改变而改变,并且测点之间也存在着随深度变化的正相关关系,具有很强的自相似性.分形维数可以从整体上描述边坡系统的动态变化特征以及建立复杂岩质高边坡的时间序列监控体制.     

一种可用于极端流态溃坝过程中水流冲刷力测量装置的研发

"缓蓄快放"是一种模拟溃坝以增大流速冲淤的技术,针对目前"缓蓄快放"冲淤效果理论计算不成熟、试验测量不准确的特点,研发了一种新型的水流冲刷力测量装置,并进行了室内模型试验。试验结果显示,该装置具有结构简单、设计科学、测试快速、数据可靠、结构稳定性强的特点,为极端流态溃坝过程中水流冲刷力测量提供了新的工具。     

交叉基础节点力调整的必要性及调整方法

针对现今交叉基础节点力计算方法存在的问题,给出了合理的调整方法及计算公式,并通过算例对节点力调整前后的基底反力及内力的变化进行了对比,表明了调整的必要性.     

滑坡体监测数据的改进变维分形-人工神经网络耦合预测模型

滑坡体变形预测对滑坡灾害治理具有重要的意义。根据边坡的演化特性,在研究得到滑坡是一个非线性动态系统,其监测数据具有分形特征的基础上,利用改进变维分形预测模型对滑坡体的监测数据时间序列趋势项进行预测,并引入人工神经网络对时间序列的偏离项进行纠偏优化,从而建立滑坡体监测数据的改进变维分形-人工神经网络（IVDF ANN）耦合模型,并以茅坪滑坡体的实测位移为例进行预测。预测结果证明,该模型充分利用分形理论的自相似性和人工神经网络的自学习能力,具有良好的抗噪性,对小数据量的监测数据能够达到较高的预测精度和较好的预测长度,为滑坡体安全监控预测提供了新的参考方法。     

饱和粘性土任意固结度的不排水剪强度指标推求方法

饱和粘性土任意固结度的不排水剪强度规律常在工程中涉及，当需某种固结度的不排水剪强度指标时，一般通过试验测定，工作量较大。本文给出了推求任意固结度不排水剪强度指标的理论解答。     

土体灵敏度简易测定方法

借助微型贯入仪,提出了一种既简便又准确的测定土体灵敏度的方法,并将本方法的测试成果与原有方法进行了对比分析,结果是满意的。     

建筑物加层时的地基承载力计算

已有建筑物需要加层时,地基承载力的确定非常困难,根据有效应力原理,提出了确定地基承载力的理论依据,给出了合理的计算方法。     

基于BP神经网络的拱坝温度监测数据预测模型

实时监控拱坝的温度对工程进度和坝体安全具有重要意义。以白莲崖碾压混凝土拱坝温度监测数据为研究对象,建立基于MATLAB的拱坝温度监测反向传播（BP）神经网络预测模型,用原型观测数据对其进行校核和检验,并引入灰色理论中的GM（1,1）模型、混沌模型（最大Lyapunov指数法）与预测结果进行比较。结果证明,用人工神经网络建立坝体变形的神经网络模型对大坝变形能够进行较高精度的预测,具有良好的应用前景。     

微型贯入仪测定界限含水量的试验研究

<正> 1.问题的提出目前,国内各部门测定界限含水量的方法较多,但没有统一的标准,因而限制了各部门对土的工程性质的交流。并且这些测定方法在定义含水量时,均采用土体处于两种稠度状态之间的界限含水量值。如液限含水量W_L是土体处在流动状态和可塑状态之间的界限含水量值。然而,两种稠度状态的界限只是一种模糊的概念,没有一个定量的标准。实际上粘性