【摘 要】
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滑坡是发生最频繁、损失最严重的地质灾害之一。不论从我国防灾减灾、一带一路建设的国家需求,还是从滑坡灾害防治理论与技术创新考虑,建立边坡多场监测和预测系统,加强边坡
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滑坡是发生最频繁、损失最严重的地质灾害之一。不论从我国防灾减灾、一带一路建设的国家需求,还是从滑坡灾害防治理论与技术创新考虑,建立边坡多场监测和预测系统,加强边坡稳定性研究,都将具有重要的理论和现实意义。论文首先介绍了边坡监测的现状和边坡稳定性分析方法,分析了人工神经网络理论应用于边坡多场分析的可行性,然后围绕库岸边坡多场信息获取和分析这一中心课题,结合三峡马家沟边坡监测,建立了边坡多场光纤监测系统,获取了库岸边坡多场信息数据;在此基础上,建立了库岸边坡多场信息的BP神经网络模型,采用了关联规则方法分析了多场之间的关联性;最后,通过BP神经网络模型的训练,对影响坡体稳定性的因素进行了敏感性分析,并构建了边坡多场间的非线性映射关系。论文主要取得如下成果:(1)成功地将人工神经网络理论引入边坡稳定性的多场分析中,并论证了该方法应用于边坡稳定性分析的可行性和优势,展现了这一方法的应用前景。(2)总结了相关分布式光纤感测技术(DFOS)的基本原理,分析了DFOS技术的优越性,在此基础上,建立了基于DFOS的库岸边坡多场监测系统,提出了边坡变形场、温度场、渗流场和应力场的监测方案。(3)建立了基于Clementine软件的边坡多场数据BP神经网络分析模型,介绍了该模型用于边坡稳定性分析的一般步骤,为边坡稳定性分析提供了一种新方法。(4)引入了数据挖掘中的关联规则方法来分析和处理边坡多场信息数据,挖掘出了库水位高低和涨落影响边坡变形速率的规律,确立了边坡的渗流场、温度场、应力场与变形场之间紧密的关联性。(5)结合三峡库区马家沟边坡监测项目,建立了BP神经网络分析模型,对边坡稳定性进行了敏感性分析,定量地计算出了库水位的影响系数是0.558,说明马家沟边坡变形类型属于库水位主导类型;通过对模型的评估,预测变形量符合目标变形量,据此建立了边坡温度场、渗流场、应力场和变形场之间的非线性映射关系。
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