基于可拓理论的边坡稳定性评价研究

岩体边坡的稳定性是受多种因素共同影响的复杂巨系统，通过某种方法对边坡稳定性进行合理、准确的评价一直是岩土工程研究的重要内容。基于物元理论和关联函数，将可拓理论引入到边坡稳定性评价当中，提出了边坡稳定性评价的可拓方法。以某实际边坡工程为例，在合理选取能够反映边坡岩体综合特性指标的基础上，建立了边坡稳定性评价的可拓模型，并且将预测结果与传统的模糊评判结果进行了对比。对比结果表明该评价方法能够较准确地反映边坡的稳定性状况，证明了该方法可行性。     

基于未确知测度的边坡稳定性评价研究

基于未确知测度理论,建立边坡稳定性的未确知评价模型。针对边坡稳定性评价中许多不确定性影响因素,从岩体的工程地质、地形地貌、水文气象等特征出发,选用7个指标作为边坡稳定性评价的指标,建立各评价指标未确知测度函数;根据信息熵理论计算得各评价指标的权重,并依照置信度识别准则进行稳定性评价;将建立的模型对某待评价边坡进行了实际应用,并与可拓理论、模糊评判结果进行了比较分析。结果表明:该模型评价结果与可拓理论、模糊评判结果一致,能够比较客观地反映该边坡稳定性的状况,且方法科学合理、意义明确,为边坡的稳定性评价提供了一种新思路。     

基于支持向量机的边坡稳定性预测模型

根据影响边坡稳定性的主要因素,建立了边坡稳定性的支持向量机预测模型。该模型通过有限的经验数据的学习,建立了边坡稳定性与其影响因素之间的非线性关系。运用所建立的模型对具体的岩体边坡进行了判定,由结果知,基于线性核的支持向量机分类器不能有效地建立边坡稳定与影响因素之间的非线性映射,而基于神经网络核及径向基函数核的分类器能正确判定边坡的稳定性。     

公路高陡边坡稳定性模糊评判

在分析影响雅康路高陡边坡稳定性因素的基础上,确定了高陡边坡稳定性评价指标,运用模糊数学综合评判方法建立了高陡边坡稳定性评价的模糊层次分析模型,对边坡的稳定性进行了综合评判,并采用Matlab程序编制了高陡边坡稳定性快速分级系统,实现边坡稳定性判定的可视化。实例表明,模糊理论评价结果较真实的反映了边坡所处的稳定状态,评判程序简便可行,实现了高陡边坡稳定性的快速评判。     

基于有限元分析的岩质边坡稳定性 模糊评判方法研究

 随着模糊数学引入到岩质边坡稳定性分析中，已取得多项成果，但评价专家主观意识对评价结果的影响较大、评价因素覆盖面不全，因此评价系统对岩质边坡的针对性不足等问题始终存在。对此，在将岩体质量分级法和卸荷岩体力学理论引入到模糊评价系统的基础上，提出一种基于有限元分析的边坡稳定性模糊评判方法。该方法在增加和修正评判因素的同时，通过有限元模型的计算结果分析，选取适当的参照量，将某些因素影响进行定量化处理，从而确定这些因素的权重比，减少专家评分中主观上造成的偏差。结合实际工程的分析过程显示，该方法实际操作性较强，对岩质边坡的分析更具针对性，能使得较多的影响边坡稳定性因素参与评判。     

水电边坡岩体稳定性分级系统研究

 边坡岩体稳定性分级多源于地下工程,并未考虑边坡与地下工程岩体破坏机制的差异,为弥补这一缺陷,提出一种基于边坡破坏机制的分级方法。以水电边坡为样本,分析收集平面破坏模式下的边坡几何形态、岩石强度、岩体完整性、结构面特征、坡面与结构面组合关系、工程环境、气象条件及破坏历史8个岩体稳定性影响因素;运用多元线性回归探索影响因素和边坡岩体稳定性之间的关系,得到各因素的权值;剔除权值近于0的因素,建立边坡岩体稳定性分级系统。与已有边坡岩体分级系统(SMR,CSMR)的比较表明：SRSC的评价结果更接近于基于边坡实际稳定情况的经验评分,标准误差最小,评价准确率最高。另外,用12个水电边坡对该系统进行准确性及适用性分析,评价结果准确率为100%,表明SRSC分级系统的评判效果良好。因此,基于边坡破坏机制的SRSC系统是一种更优的边坡岩体分级方法。     

基于专家打分的岩质边坡稳定性评价简易模型

岩层产状是影响边坡稳定性的一个重要因素,本文利用专家打分法建立了边坡稳定性和岩层产状关系的数学模型,并利用该模型对泰赣高速公路某边坡进行了稳定性评价,评价结果显示可以利用该简易模型可对区域边坡进行稳定性评价.     

边坡块状结构岩体模糊随机可靠性分析

边坡稳定性评价中包含有很多的不确定性因素，这些不确定因素既具有随机性也具有模糊性。基于块体理论和模糊分析理论，提出了边坡块状结构岩体模糊随机可靠性分析的点估计法，并运用该方法对三峡永久船闸某边坡块体的可靠性进行分析，同时将其与模糊概率测度分析方法进行对比分析。结果表明，模糊概率测度分析方法只是对分析模型进行模糊化，但没有考虑到各个力学参数的模糊性。而模糊点估计法为解决这个问题提供一个有效的途径，它对影响边坡稳定的各个力学参数都进行模糊处理，因而更具有实际指导意义。     

谈边坡工程风险评价及其指标体系

简要介绍了边坡风险指标体系的建立原则,通过对边坡工程稳定性影响因素的分析,建立了边坡风险指标体系,并阐述了模糊层次综合法对边坡工程风险等级评价的原理和步骤,为今后对边坡工程进行风险评价提供了参考。     

一种新的边坡稳定性预测方法的尝试

针对模糊理论和神经网络各自在边坡稳定性评价中存在的不足,提出了基于自适应神经元模糊推理系统的边坡稳定性评价方法,运用MATLAB建立了圆弧滑动边坡稳定性分析的ANFIS预测模型。结果表明,该模型预测的结果与实际边坡稳定性系数（工程设计值）十分接近。     

基于区间组合法的边坡稳定非概率模糊可靠性分析方法

根据边坡稳定性影响因素的随机性、模糊性以及岩土材料力学参数取值的区间性特征,采用非对称三角模糊数表示岩土力学参数取值可能性分布,并对试验数据进行区间模糊优化分析。将所得非对称三角模糊数转化成区间数,运用边坡稳定性分析的简化Bishop法与区间组合法建立边坡安全系数区间值及可能滑动面求解方法,避免了区间函数运算的区间扩张问题。将安全系数区间计算函数与给定安全系数值之差作为功能函数,利用非概率模糊可靠性分析方法计算不同截集水平下的模糊可靠性指标,进而得到其可能性分布曲线,并由可能性理论求得边坡失效可能度,从而建立了基于区间组合法的边坡稳定非概率模糊可靠性分析方法。工程算例表明,该方法具有一定的合理性,为边坡工程稳定性评价提供了新的途径。     

基于AHP的模糊评判法在边坡稳定性评价中的应用

在对常用边坡稳定性评价方法广泛研究的基础上,分析常用边坡稳定性分析方法存在的一些缺陷,针对其复杂性和局限性,建立边坡稳定性评价的模糊层次分析模型。该模型在建立评价指标体系的基础上,将层次分析法和模糊数学理论结合起来,运用层次分析法确定评价指标的权重,采用模糊数学方法对边坡的稳定性进行综合评价,得出评价结论。同时,应用该评价模型对清江隔河岩水电站厂房高边坡的稳定性进行分析评价,验证模型的正确性。结果表明,使用该模型可以使边坡稳定性评价更全面、更科学、更符合实际,该方法简便可行,结论可靠,具有一定的优越性,为决策者提供有力的参考和支持。     

模糊分析在边坡稳定性评价中的应用

 构造了边坡稳定性分析的模糊综合评价模型及关联因素边界值矩阵, 通过对某一大型 露天矿边坡工程地质条件调查与物理力学性质测试研究, 得到各关联因素的实测值, 进而评 价了该边坡的稳定性。结果表明该评价方法能更全面地考虑实际边坡问题的非确定性属性, 评价结果合理。     

基于模糊集理论的边坡稳定性分析

岩土工程中的各种信息都存在模糊性,通过对边坡稳定性分析中模糊因素的研究,提出了一种工程边坡模糊稳定性分析的新方法,建立了边坡稳定性分析的模糊数学模型,并给出了相应的求解方法。该模型可以考虑分析中所涉及到的计算力学参数的模糊性。在分析岩土力学参数试验资料的基础上,结合专家经验提出了岩土力学参数的隶属函数构造方法,利用统计资料构造了边坡稳定性评价的隶属函数,并提出了边坡稳定性评价的具体分类指标和模糊安全系数隶属度的计算方法。实例研究表明边坡稳定性模糊分析方法是一种更为合理的研究边坡稳定性的新方法。     

LSSVM-based approach for refining soil failure criteria and calculating safety factor of slopes

The failure criteria of practical soil mass are very complex, and have significant influence on the safety factor of slope stability. The Coulomb strength criterion and the power-law failure criterion are classically simplified. Each one has limited applicability owing to the noticeable difference between calculated predictions and actual results in some cases. In the work reported here, an analysis method based on the least square support vector machine (LSSVM), a machine learning model, is purposefully provided to establish a complex nonlinear failure criterion via iteration computation based on strength test data of the soil, which is of more extensive applicability to many problems of slope stability. In particular, three evaluation indexes including coefficient of determination, mean absolute percentage error, and mean square error indicate that fitting precision of the machine learning-based failure criterion is better than those of the linear Coulomb criterion and nonlinear power-law criterion. Based on the proposed LSSVM approach to determine the failure criterion, the limit equilibrium method can be used to calculate the safety factor of three-dimensional slope stability. Analysis of results of the safety factor of two three-dimensional homogeneous slopes shows that the maximum relative errors between the proposed approach and the linear failure criterion-based method and the power-law failure criterion-based method are about 12% and 7%, respectively.     

多次模糊模式识别在黄土边坡稳定性分析中的应用

黄土边坡稳定分析中影响因素众多、而且具有不确定性的特点,通过采用多级模糊模式识别对黄土边坡稳定性的分析,并充分考虑多种因素的影响,对不同的影响因素赋予不同的权重,并应用实例进行对比分析;结果表明:可以用于黄土边坡稳定性的初步评判。     

岩石边坡稳定性和Fuzzy 综合评判法

采用Ｆｕｚｚｙ数学方法,充分考虑工程实际经验,建立了Ｆｕｚｚｙ综合评判模型。根据不同的稳定状态,将边坡划分为五个等级;综合分析影响边坡稳定的各种作用因素,根据它们作用程度的不同,赋予不同权值;采用二级综合评判,使评判结果更符合实际。     

基于自适应神经元模糊推理系统的岩质边坡稳定性评价方法

模糊理论在岩质边坡稳定性评价中存在的知识获取和自适应能力较低等方面不足,而神经网络在模糊推理方面欠缺,因此,提出基于自适应神经元模糊推理系统的边坡稳定性评价方法。通过模型结构的建立、模型训练和测试,得到可用于边坡稳定性评价的基于自适应神经元模糊推理系统模型。测试结果表明,该模型计算结果与边坡实际稳定系数十分接近,对边坡稳定性的预测结果也与实际相符。与基于神经网络方法的计算结果比较,该方法在建模简便程度及计算精度等方面明显具有优势。     

基于物元模型的岩质边坡稳定性评估研究

采用物元模型综合评判方法,分析了影响岩质边坡稳定性的相关因素,针对性地选取11个评价指标,应用物元概念和关联函数,建立了稳定性评估的物元模型。应用本文提出的边坡可拓评价的计算过程,对桂北高速公路K409+390～+528上行线边坡稳定性进行评价分析,计算结果与现场实际边坡野外实际情况相吻合,且与模糊综合评判结果也相符,说明了该方法的有效性。同时,本文的方法进一步计算出了待评边坡的级别变量特征值,反映出了偏向相邻类别的程度,评估结果更符合实际情况。研究表明,将可拓学运用于岩质边坡稳定性的评估是合理可行的,能够较好地反映各因素对边坡稳定性的影响,该方法可以为岩质边坡稳定性评估提供一定的参考。用简单关联函数确定权重,避免了主观因素的影响。     

边坡稳定性主客观权重模糊模式识别分析

边坡稳定性分析中影响因素众多，具有随机性和模糊性的特点，常采用各种模糊综合评价方法进行边坡稳定性分析。但在应用中，很难找出一种合适的方法来确定各影响因素的权重，通常是由专家凭经验给出权重大小，具有一定程度的主观性和随意性，使这类方法的应用受到了一定的限制。考虑到以上不足，提出了边坡稳定性主客观权重多级模糊模式识别分析模型，该模型采用模糊模式识别交叉迭代模型的客观方法确定权重的初始解，然后视需要按二元比较模糊决策简捷方法对初始解作必要的主观调整，使专家经验的重要性和数值计算的优越性得到了充分的体现。最后应用实例进行对比分析，以说明其方法的合理性。