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1、路堤边坡冲刷量预测方法研究第6期(总第145期)2003年12月20日华东公路EASTCHINAHIGHWAYNo.6(TotalNo.145)December2003文章编号:1001—7291(2003)06—0024—03文献标识码:B路堤边坡冲刷量预测方法研究李志刚'.刘建民(1.解放军理工大学工程兵工程学院,江苏南京210007;2.河北省石黄高速公路管理处,河北石家庄050031)摘要:影响边坡冲刷的因素很多,而基于模糊感知器建立一个通用的公路边坡冲刷预报模型是一个较好的解决途径.该方法结合了神经网络与模糊方法的优点,它可以模拟影响因素之间复杂的非线性关系,较好地解决了公路边坡
2、冲刷预报中的模糊性和不确定性.模糊感知器网络将冲刷影响因子序列分成学习样本(30rain降雨强度,降雨历时,降雨量,坡度坡长),表示冲刷外因和学习目标样本(土压实度,径流流速,径流流量,土颗粒粘聚力,植被指数),表示冲刷内因.通过模糊感知器特有的算法训练学习样本得到目标样本,最终得出冲刷预报值.为了验证模型,在连徐高速公路路堤边坡用SR型人工降雨设施进行冲刷试验,得到冲刷量实测资料,将通过模型计算的冲刷量值与之比较,显示了模型具有较好的预报效果.关键词:路堤边坡;冲刷;预测方法;模糊感知器1引言公路边坡破坏主要有两种类型:(1)由于边坡本身的稳定性不够,随着时间的推移,边坡产生徐变而最终失
3、稳,形成整体或局部滑塌破坏;(2)边坡本身稳定性满足要求,但边坡因常年暴露于自然环境中,承受着各种自然条件的影响,使边坡发生各种变形,病害甚至破坏,其中水的冲刷破坏作用尤为明显,由于水流对边坡冲刷,浸润,使得边坡土体颗粒之间抗剪能力减少,而造成的失稳现象屡见不鲜.前者可以在设计中充分考虑加以克服,而后者,即雨水对边坡的冲刷产生的表面失稳是无法避免的,所以可以这样说,冲刷机理分析和量化是进行冲刷防护合理设计不可缺少的基础.2边坡冲刷量影响因子分析土的冲刷,主要是由于自然因素与人为因素的作用,士结构被破坏,稳定性削弱,进而从原来位置被侵蚀,搬运到其它位置并沉积的过程,其影响因素一般有:降雨的溅
4、蚀力,径流量的大小,土分离的难易程度,水流冲刷挟带泥沙的能力.这些参数又取决于雨滴动能,雨滴数量及降雨强度,地质,土质类型及结构,坡度,植被,土的含水量以及各种形式的水流因素(如流速,流量)等特征值….目前大量的研究发现,野外测量到的土流失量与降雨量,降雨历时和30min最大降雨强度(I,.)关系密切.而对公路边坡,除了研究雨滴对土的溅蚀及坡面径流冲刷过程外,由于其特有性质,构造物顶{收稿日期:2003-07—18面的汇流作用可使坡面发生强烈沟蚀,使其成为坡面主要的冲刷形式.沟蚀量的大小主要取决于股流量,股流量主要由降雨量和构造物顶面半宽决定.本文把降雨量乘以路面半宽定义为半宽雨量.在寻求
5、边坡土冲刷量与各因子的相关性时,用路面半宽雨量来代替总雨量.而边坡坡度和坡长是最基本的地形因子,描述边坡冲刷,这两个参数不可缺少.因此首选这5个变量作为表示产生冲刷直接外因的参数.当降雨强度大于土壤的人渗能力时,多余的降雨就会转变成地表径流.近年来,国内外多名学者对坡面流的水力学特性进行了详细分析,普遍认为径流影响坡面冲刷量最重要的因素是径流流量大小和流速.因此选用这两个参数作为表示径流冲刷能力大小的影响因素较为合适.边坡土本身陛质比如土颗粒之间的粘聚力和密实程度(压实度),在很大程度上决定了土体分离的难易程度.此外不可忽略植被因素对边坡冲刷的影响,这个参数很难量化,正好适合作隐性参数.由
6、此可见,影响冲刷量的因素是非常复杂而多样的,这使得利用一种或几种影响因子建立的经验公式必然具有一定的局限性.模糊感知器网络为我们提供了一个解决上述问题的新途径,它与一般的统计回归方法相比,有很多优点.能够模拟人类的思考和判断过程,根据已有的历史数据对其中的规律进行总结并对复杂预报问题提供实时的解答,预报时不需要专家的介入或专门的知识.3路堤边坡冲刷量模糊感知器网络预报模型2003年第6期李志刚等:路堤边坡冲刷量预测方法研究一25—3.1模糊感知器定义感知器(Perceptron)是一个具有单层计算单元的神经网络,并由线性阈值元件组成,如图1所示.其算法在解决一些具体问题时,要求有较强的可计
7、算性条件和确定的目标,对那些较为模糊或是不怎么确定的命题,有其局限性,这样大大限制了感知器的应用范围.比如路堤边坡冲刷量预测这样的问题,它允许有一定的误差,不要求也不可能百分之百的正确.为此,将模糊概念引入感知器模型,建立模糊感知器.神经网络与模糊系统都是智能控制与智能自动化学科的重要组成部分,是模仿人的智能的重要技术手段,它们有共性(如都能以任意精度逼近连续实函数),又有各自的优缺点,将二者结合能扬长避短,较好的解决冲
