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时间:2019-11-21
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1、2008重庆市工程勘察与地质灾害防治技术研讨会学术报告滑坡灾变预测与安全保障新技术报告人张永兴2009、1、12重庆1、概论2、滑坡灾变智能预测3、支护结构的健康诊断4、锚固失效对边坡稳定性的影响5、边坡岩土锚固安全性评价指南提纲1、概论造福研究意义支挡结构失稳形成滑坡对城市及基础设施产生直接威胁灾难研究意义研究意义技术路线滑坡灾变预测与安全保障新技术无支护结构的滑坡预测支护结构的健康诊断和安全保障技术研究滑坡灾变预测模型研究滑坡灾变判据研究滑坡灾变示范区灾变预测滑坡-支护结构系统损伤诊断理论研究滑坡-支护结构系统探伤及质量诊
2、断研究锚固失效对边坡稳定性的影响分析边坡综合处治技术及其在工程的应用总结与推广应用2、无支护结构的滑坡预测选择万州区吴家湾滑坡为示范区吴家湾滑坡的稳定性也直接影响到三级台阶上的万州火车西站场地三峡水库蓄水后滑坡体将有二分之一被库水淹没。图1现场剪切试验表1示范区滑坡力学参数研究成果表极限平衡法计算方案(工况)为:(I)自重力+荷载+暴雨(现状);(II)自重力(水下)+荷载+暴雨+175m三峡库水位;(III)自重力(水下)+荷载+暴雨+175m水位陡降至145m;(IV) 自重力(水下)+荷载+暴雨+175m水位+地震(V)
3、 自重力+暴雨+库水陡降时(按库水0.82m/d,地下水下降0.10m/d计)动水压力(库水位从175m降至145m)+地震力+荷载。(基本上不可能出现的情况)IIIIIIIVVVI吴家湾滑坡随条件变化其稳定系数的降低曲线FLAC模拟有限元模拟滑坡智能集成预报模型GIS综合信息管理与评价系统数据信息交换滑坡计算智能集成预报方法滑坡模糊综合信息预报判据地表环境信息地质环境信息气象水文信息力学特征信息工程活动信息滑坡成灾机理数值模拟分析滑坡集成智能预报模型框架ANN法:滑坡灾变预测的神经网络方法FIS法:滑坡灾变预测的模糊逻辑方法
4、AN-FIS法:自适应神经-模糊推理系统GA-ANN法:元胞神经网络方法滑坡预报的计算智能方法预报对象预报模型预报方法预报判据空间预报线性回归模型统计预测法聚类分析模型灰色聚类法聚类向量择大人工神经网络模型ANN法期望输出GIS多因子定量分析模型逐步筛选综合系数法最佳预测因子时间预报斋藤模型经验公式应变速率福囿模型实验拟合公式滑坡速度哈亚稀模型拟合公式滑坡速度位移加速度回归模型监测曲线回归方程外推法位移加速度匀加速条件时间预报模型统计方法位移灰色Verhulst模型灰色统计方法滑体变形功率模型功能原理位移峰值分形时间预测模型分
5、形理论位移分维值非线性动力学模型反演理论动力学判据Pearl预报模型统计方法位移强度预报运动机理滑速或滑距模型运动机理与运动学结合滑坡敏感度图制图法地震滑坡危险度图危险度分区GIS滑坡灾害灾情评估系统图形信息一体化已有滑坡预报方法及判据一览计算智能预报模型采用的判据综合信息模糊判据各灾变因素的权重由系统通过学习或模糊推理自行确定滑坡灾变示范区及其灾变预测吴家湾滑坡灾变的神经网络预测万州城区具有相似形成条件的22个滑坡作为样本,11个输入变量中,定量指标需要进行归一化,定性指标进行标准化处理,作为输入样本。根据22个滑坡样本的稳
6、定状况,对照滑坡灾变判据,得到相应的22个样本的期望输出评价矩阵,进行网络训练。训练好的神经网络模型,即可进行吴家湾滑坡的稳态识别。滑坡灾变示范区及其灾变预测吴家湾滑坡灾变的神经网络预测神经网络与极限平衡结果对比分析吴家湾滑坡灾变的神经网络预测结果可与极限平衡结果是一致的3、支护结构的健康诊断锚杆杆侧胶结体和围岩共同对锚杆的作用可用沿杆侧分布的弹簧器和阻尼器来等效。把杆侧分为n段,其弹性系数和阻尼系数分别为激励力沿锚杆纵轴线方向,且均布于锚杆顶部。基本力学模型完整锚杆:理想情况,锚杆锚固较好,围岩较均质,可认为沿杆长的弹性系数
7、和阻尼系数为不变的常数。缺陷锚杆:锚杆系统有缺陷的情况,即沿杆长的弹性系数和阻尼系数沿杆长是变化的。滑坡-支护系统低应变动力学理论研究完整与损伤锚杆结构系统低应变动力响应理论结构系统无损探伤理论概述振动诊断的三种方法直接分析法从具有故障结构的数学模型出发,研究故障引起的响应变化规律。但这种数学模型的建立较为困难的。时序分析法信号的变化与凝聚,对判别是否有故障特别有效。但由于时序模型中的参数没有明确的物理意义,因此很难判断故障的位置。参数识别法直接从测量的输入输出信号识别模态参数或物理参数的变化情况,具有很大的方便性。尽管反问题
8、往往不唯一和不确定,但辅以经验判断,求解结果工程上是认可的,并随着现代智能数学手段的发展和应用,逐渐被人们所接受。滑坡-支护结构系统无损探伤及质量诊断研究锚杆系统损伤位置的诊断利用小波变换检测锚杆损伤位置的原理锚杆系统的损伤通常会导致系统的观测信号发生变化,利用小波分解变换检
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