浅论高边坡岩体流变参数的智能识别和长期稳定性研究

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1、摘要岩体的流变是影响高边坡长期稳定性的重要因素之一，因此考虑岩体流变效应的高边坡长期稳定性研究具有重要的意义。当岩体流变试验数据不足时，如何合理地确定现场岩体的流变参数并将其应用到高边坡的长期稳定性分析中，是有待解决的重要问题。本文以龙滩水电站左岸高边坡岩体为工程应用背景，综合三维数值计算和智能方法，提出了“同伦进化神经网络位移反分析”方法，成功地解决了大范围流变参数的智能识别问题，并对龙滩水电站左岸高边坡的长期稳定性进行了研究。具体来说。主要完成了如下的工作：(1)针对岩体流变试验资料不足而造成的参数大范围搜索问题，本文引入了微分拓扑理论中的一种处理欧氏空间非线性河题的有效方法一同伦方法。将

2、其与本课题组已开发出的进化神经网络程序相结合，开发了“同伦进化神经网络”算法，专门解决参数大范围全局快速搜索问题。(2)为了后续研究中大量数值计算的方便，本文采用VC++6．0构建了高性能的大型三维岩土工程数值计算集成系统平台，集成了Ansys、ABAQUS、FLAC30、Hypermesh、Tecplot、AutoCAD等软件的优秀内核，包含12个软件包，合理利用每个大型数值计算软件的优点，充分发挥组合优势，提高计算性能。该系统平台拥有强大快捷的前处理系统模块、良好的求解器模块和丰富的后处理器模块，能够使计算过程的自动化显著提高，在后面的三维建模和计算分析中收到了良好的效果。(3)由于本文研

3、究对象的特殊性，在对龙滩左岸高边坡三维初始地应力场进行反演时，需要对四个模型(3个三维模型，1个平面模型)分别进行计算。若使用传统的二次细分网格法会带来不少繁琐和误差，因此本文提出了一种模型间应力场统一的方法，即不需要进行等参元逆变换和形函数插值，仅通过一次三维初始应力场的反演回归和应力场平衡计算，就可以获得模型间初始应力场的统一，提高了计算效率和可靠性。该方法也被收入集成系统平台中，为论文中的大量计算提供了方便和一致的初始条件。最后，对龙滩左岸高边坡区三维初始地应力场进行了反演回归分析。(4)采用本文构建的“同伦进化神经网络演化有限差分方法”，对处于龙滩左岸高边坡核心区域的72号和21号试验

4、洞围岩体的流变参数进行了反演识别，获取了砂岩体和泥板岩体的流变参数，为龙滩左岸高边坡长期稳定性分析提供了必需的模型和参数。(5)针对龙滩左岸高边坡岩体特殊的反倾向层状结构特点，本文从地质力学的角度，分析了反倾向层状岩体弯曲蠕变的充分和必要条件以及影响这些条件的各种内、外因素，比较系统地对反倾向层状高边坡岩体的弯曲蠕变机理和过程进行了分析，提出了反倾向层状岩体的弯曲蠕交既包括岩石力学性质方面的蠕变，也包括边坡整体结构演化的蠕变，即一种广义上的“蠕变”。把反倾向层状岩体边坡的弯曲蠕变看成是一个动态的和边坡形态演化联系在一起的过程，为后续的龙滩左岸高边坡长期稳定性分析和评价奠定了基础。选取龙滩反倾向

5、层状高边坡核心区域的重点纵剖面一“左岸倾倒蠕变体纵剖面A”为研究对象，采用数值模拟的方法对以上定性分析结论进行了验证，计算结果证明了以上分析结论的正确性。(6)在以上研究的基础上，本文对龙滩左岸反倾向层状高边坡长期稳定性展开了研究。在几种典型的工况下，对边坡开挖施工期、电站蓄水运行期高边坡的稳定性进行了计算分析，并与已有的现场实测数据进行了比较，对未来的变形和稳定性进行了计算预测。在计算结果的基础上，通过采用多种边坡稳定性定量判据进行综合分析，对计算结果进行了初步评价。(7)结合以上对反倾向层状高边坡蠕变机理的定性认识和数值分析结果，从定性与定量相结合的角度对龙滩左岸高边坡长期稳定性进行了综合

6、评价，初步提出了几种加固、治理和长期防护高边坡稳定的措施。关键词：高边坡流变同伦方法进化神经网络智能反演长期稳定性分析IIIntelligentRecognitionofRheologicalParametersandResearchonLong-termStabilityofHighSlopeRockMassesHuBin(GeotechnicalEngineerin酌DirectedbyProfessorFengXiatingAbstract：Rheologyofrockmassesisoneoftheimportantelementsaffectingthelong-termstabil

7、ityofhighslopes，soitisofgreatsignificancetoconsidertheologicaleffectsofrockmassesinthelong-termstabilitystudy．Itisavitalproblemtobesolvedhowtoproperlyidentifytheologicalparametersofinsiturockmassesand