基于非线性方法的碎裂结构岩体力学参数分析

采用常规的试验方法对碎裂结构岩体的力学参数进行研究存在一定的局限性,容易受现场条件和尺寸效应的影响,而基于非线性方法的参数分析在一定程度上能够很好地对碎裂岩体的力学参数进行预测。以前坪水库溢洪道碎裂结构岩体为例,在资料收集的基础上建立了岩体力学参数数据库,通过因子分析法将数据库中影响岩体力学参数确定的多个指标进行简化降维后,再结合非线性BP神经网络分析法对工程区岩体的部分力学参数进行预测;在室内外试验数据和现场工程地质条件分析的基础上,运用H-B强度准则对工程区域内不同岩层的岩体力学参数值进行了计算;将预测结果和计算结果进行对比分析后,对工程区的岩体力学参数取值提出了建议。     

基于神经网络与灰色理论的工程岩体分级

建立岩体分级结果与岩石强度、岩体完整度、地下水分布等影响因素间的非线性映射关系,对大型水利水电工程的岩体质量分级工作具有重要意义。以前坪水库坝址区工程岩体为例,采用灰色理论对影响因素及对应结果进行聚类划分,构建灰色理论岩体质量分级体系;以类似工程岩体数据作为输入样本对BP神经网络进行训练,拟合各影响因素与分级结果之间的函数关系,并构造特定网络,最后将研究区岩体数据作为检验样本进行分级。与比传统工程岩体质量分级方法比较表明:新的模型能最大限度利用勘察数据库,且分级结果与传统方法基本一致,少数岩组偏向于经济性。