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基于监测数据的大岗山高边坡稳定性预测预报研究

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摘要

岩体的变形稳定是判断岩石高边坡稳定安全的一个重要衡量指标,位移作为岩土结构演化过程中所反映出的重要信息,能清晰直观的表现出岩体及边坡的变形状态,而且位移具有在施工现场易于测量和精度较高的特点,因而了解边坡在不同时期的变形状态对于评价边坡的稳定程度有重要的作用。作为评价边坡安全状态变化过程的重要方法,边坡安全监控量测在岩石高边坡工程中正得到越来越广泛的应用。由于边坡岩土体问题的重要性和复杂性,深入细化对边坡安全监控理论和方法的研究,全面的分析获得的相关数据和信息就具有了十分重要的意义。
   本文在阅读了大量国内外文献的基础上,分析了大岗山水利水电工程枢纽区高边坡工程的大量监测数据,对控制边坡安全监控的的理论和方法等一系列问题进行了系统的讨论和分析,主要研究内容和结果如下:
   (1)结合大岗山边坡工程的特点,分析总结了大岗山高边坡工程的监测方法,监测断面的选择,以及测点的布置情况,对后文分析大岗山边坡的监测情况打下基础。
   (2)观测数据中的粗差对分析结果可能造成不利的影响,总结对比了几种误差处理方法,分析了各自的优缺点,使几种方法能够有的放矢。对后期边坡的位移建模研究及稳定性预测都有非常重要的意义。
   (3)边坡变形是多种因素共同作用的结果。在对大量大岗山位移监测资料进行取样分析的基础上,确立了几个对边坡位移影响较大的因素,利用现在比较先进的偏最小二乘法建立了描述大岗山高边坡M45RX测点的时效变形特性的统计模型,虽然精确度不够理想,但是在解决了一些影响因素量化的问题之后将有比较好的发挥。
   (4)对测点M45RX使用matlab的模糊神经网络工具箱进行了分析和计算,得到的预测数据与实测的数据误差相对较小,说明模糊神经网络能综合模糊算法及神经网络算法的优点,在解决位移预测问题上有很好的效果。模糊神经网络能达到较好的预测位移的目的,在大岗山边坡的位移预测方面,其效果要比最小二乘法好得多。
   (5)分别通过荷载响应率方法和属性识别理论对测点M45RX附近的边坡稳定性情况进行了预测,两种方法得出的结果显示该测点在未来5个月的稳定性良好。通过与工程实际的比较,说明两种方法都能很好的在解决稳定性评价与预测问题上发挥积极有效的作用。

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