运动学在边坡落石计算中的应用

岩石边坡的落石是一种常见地质灾害,往往会造成巨大的人员伤亡和经济损失.位于辉县境内的宝泉抽水蓄能电站开关站由于处于边坡坡脚处,极有可能被落石破坏,需要对其危险性进行评估.运用运动学原理计算了宝泉抽水蓄能电站开关站周围高边坡的落石速度、动能和弹跳高度.根据计算结果,如果要保证开关站的正常运行,必须进行落石防护,进而提出了防护措施.     

花岗岩深基坑边坡稳定性分析与加固设计

采用有限元数值计算软件ANSYS6．0对某大型花岗岩深基坑边坡工程进行了二维有限元分析，在了解该边坡变形受力规律基础上，为克服过去支护设计中土、岩不分的问题，采用新的国家规范进行了该花岗岩边坡的预应力锚索支护设计，该法与传统支护设计相比可降低成本30％左右，且支护后的变形监测表明该法安全、可靠。     

基于离散元强度折减法的五盂高速公路边坡稳定性分析

采用离散元强度折减方法对岩质边坡的稳定性进行有效分析, 选择滑面位移统计值作为边坡失稳判据。先根据该判据计算一个简单岩质边坡的安全系数, 通过传统强度折减分析方法验证了该判据的有效性。以五台-盂县高速公路边坡作为工程实例, 根据此判据确定了该边坡的安全系数, 即在天然条件下边坡处于欠稳定状态, 而在降雨条件下边坡处于失稳状态。计算结果表明: 基于滑面位移统计值作为边坡失稳判据的离散元强度折减法有效地确定了复杂岩质边坡稳定性, 数值模拟结果与现场监测结果基本保持一致, 进一步验证了基于滑面位移统计值作为边坡失稳判据的准确性。     

降雨入渗条件下无限边坡的稳定性分析

用Iverson解析解描述降雨入渗,并采用Mohr-Coulomb强度准则,对降雨过程中平移模式下无限均质边坡的水平位移进行弹塑性计算,据此分析边坡安全系数和滑坡前坡面水平位移的关系,并探讨土坡的抗剪强度参数、降雨强度和初始应力状态对边坡安全系数和水平位移的影响.结果表明,对于抗剪强度参数较小的无限边坡,在较大的降雨强度作用时,滑坡很快就会发生,且滑坡前的水平位移较小,但初始应力状态对滑坡发生的时间没有影响.     

可信性方法在边坡施工期风险分析中的应用

由于边坡工程事故资料的缺乏以及风险因素的不确定性、复杂性都增加了风险分析的难度,一般的风险分析方法不能较好地评估边坡工程风险,因此,通过工程实例将可信性方法引入边坡风险评估中。首先对边坡工程开挖期的主要风险事故发生概率和后果进行了分级,并采用基于权重的专家权重法进行评估,最后根据可信性风险分析理论得到边坡工程开挖期的总体风险,实例验证该方法切实可行。     

基于正交试验设计的岩坡力学参数反演

对某岩坡Ⅲ区现场勘察后认为,该区为断层破碎带,属碎裂结构,岩体分级为Ⅳ级.由于地质情况复杂、岩体破碎以及边坡开挖引起的应力释放等原因,致使边坡岩体加固的力学参数用常规方法较难确定.运用正交试验设计的方法借助有限差分程序FLAC进行分析,以安全系数作为评价指标,模拟各参数不同水平的各种组合,对影响边坡稳定性的各因素进行了敏感性分析,并对边坡力学参数进行了反演,得出较为合理的力学参数,为边坡治理提供依据.     

边坡工程系统稳定性薄弱部位的预测与控制

基于岩体工程失稳的“突破观点”,采用块体理论方法预测了某复杂边坡工程系统进口顺层边坡的薄弱部位——块体系统分布,在监测分析边坡块体系统动态稳定性的基础上,提出了边坡加固处理方法．根据有限元数值模拟与位移监测分析,预测确定了该边坡系统出口“上硬下软”逆向边坡的稳定性薄弱部位及控制因素,并对这些薄弱部位的加固方法及效果进行了分析．     

自适应蚁群算法及其在边坡工程中的应用

蚁群算法目前多用于求解组合优化问题，为了让蚁群算法能求解复杂的边坡稳定性分析问题，对基本蚁群算法的结构形式和蚂蚁转移概率的计算进行了改进，针对蚁群算法在演化过程中存在停滞和过早收敛的现象，引入一种自适应搜索算子，改变蚂蚁的选择机制，提高蚂蚁选择的多样性，并由此构建了一种新的蚁群算法——自适应蚁群算法(AACA)，研究了AACA在边坡非圆弧临界滑动面搜索中的应用，所给出的算例结果表明：与基本蚁群算法相比，可有效地防止停滞和过早收敛现象，并总能搜索到问题的全局最优解，且搜索效率也有较大的提高。     

岩质边坡稳定性分析方法研究

岩质边坡稳定性研究是一个具有重大现实意义的课题,一直是岩土工程的一个重要研究内容.近年来,随着工程建设数量的增加和规模的加大,岩质边坡失稳破坏的灾害频繁发生,造成的损失也逐年增加.因此,对岩质边坡稳定性进行研究显得越来越重要.介绍了边坡稳定性分析的各种方法,并且简要阐述了各种分析方法的特点,最后对边坡稳定性分析方法的发展趋势作了简要的论述.     

边坡稳定性预测的Bayes判别分析方法及应用

边坡稳定性的分析是一个复杂的系统工程问题.基于Bayes判别分析(BDA)理论并结合工程实际,选用边坡岩体的重度黏聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度及孔隙压力比等6个指标作为边坡稳定性预测的判别因子,建立边坡稳定性预测的Bayes判别分析模型;以32组边坡实测数据作为学习样本进行训练,建立Bayes线性判别函数;以交差确认估计法对判别准则进行评价以检验模型的优良性,以Bayes线性判别函数计算7个待判样品的Bayes判别函数值.研究表明:Bayes判别分类性能良好,与支持向量机方法有较好的一致性,且预测精度高,交差确认估计的误判率较低,为边坡稳定性预测提供了一种新思路.