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《岩土力学》2021,(2)
准确预测路堤沉降对于规避风险和减小成本至关重要。传统的仅基于场地勘察数据的路堤沉降预测方法的预测值常偏离监测值,本文提出了基于贝叶斯理论的多源信息融合方法进行路堤沉降预测,采用有限元法模拟多层土体的固结沉降,并结合高效的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法更新土体参数得到高维后验分布。以新南威尔士州的Ballina地区试验路堤数据为例说明了所提方法的有效性。结果表明,基于贝叶斯理论的多源信息融合方法可以有效融合勘察和监测数据,通过多源数据融合能够较准确地预测路堤沉降。对于Ballina路堤,总体上随着监测数据量的增加,路堤沉降预测预测精度逐渐提高。使用0-116天监测数据可以准确地预测地表沉降;基于0-496天监测数据可同时准确预测所有监测点的沉降。对于Ballina路堤,先验信息对沉降预测具有一定影响,但观测误差对预测准度影响微弱。 相似文献
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准确预测路堤沉降对于规避风险和减小成本至关重要。传统的仅基于场地勘察数据的路堤沉降预测方法的预测值常偏离监测值。提出了基于贝叶斯理论的多源信息融合方法进行路堤沉降预测,采用有限元法模拟多层土体的固结沉降,并结合高效的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法更新土体参数得到高维后验分布。以新南威尔士州的Ballina地区试验路堤数据为例说明了所提方法的有效性。结果表明,基于贝叶斯理论的多源信息融合方法可以有效融合勘察和监测数据,通过多源数据融合能够较准确地预测路堤沉降。对于Ballina路堤,总体上随着监测数据量的增加,路堤沉降预测预测精度逐渐提高。使用0～116 d监测数据可以准确地预测地表沉降;基于0～496 d监测数据可同时准确预测所有监测点的沉降。对于Ballina路堤,先验信息对沉降预测具有一定影响,但观测误差对预测准度影响微弱。 相似文献
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概率反分析是推断不确定土体参数统计特征的重要手段,可以使边坡可靠度评估更接近工程实际。然而目前的概率反分析很少使用多源信息（包括监测数据、观测信息和边坡服役记录）,因为这通常涉及数千个随机变量和高维似然函数的评估。因此融合多源信息对空间变异土体参数进行概率反分析进而预测降雨条件下的边坡可靠度是一项具有挑战性的难题。文章将改进的基于子集模拟的贝叶斯更新（mBUS）方法与自适应条件抽样（aCS）算法相结合,构建了空间变异土体参数概率反分析和边坡可靠度预测的框架,并以某一公路边坡为例验证了该框架的有效性。研究结果表明：通过融合多源信息所获得的土体参数后验统计特征与现场观测结果基本吻合;用更新后的土体参数预测得到2004年9月12日该边坡在暴雨工况下的失效概率为23.1%,符合实际边坡失稳情况,说明在此框架下可以充分利用多源信息解决高维概率反分析问题。 相似文献
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目前的降水产品依然存在较大的不确定性,采用多源降水数据融合可以更准确地估计降水量和空间分布情况。为实现无资料地区的数据融合,本文在不使用任何先验信息的前提下,通过整合站点插值、卫星遥感和再分析的降水产品,基于贝叶斯三角帽(Bayesian-Three Cornered Hat, BTCH)法,融合多源降水数据,探究不同输入数量的降水产品对于融合数据精度的影响以及每个降水产品对于融合数据精度的贡献率,并在黄河源区进行应用。结果表明：在月尺度上,融合数据性能优于原始降水产品;在日尺度上,融合数据性能明显高于卫星遥感和再分析降水产品,但低于基于站点的降水产品CHM＿PRE;2套基于站点的降水产品CN05.1和CHM＿PRE对于融合数据有最大的贡献率。在黄河源区的应用表明,该数据融合方法确实能够更准确地估计降水量,可应用于无实测降水资料地区,为数据融合分析及应用提供参考。 相似文献
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路堤沉降预测的Gompertz模型应用研究 总被引：21，自引：2，他引：19
高速公路路堤填筑过程可近似地看为一个线性加载的过程。笔者从土体应力-应变关系出发,证明了在线性加载或近似线性加载情况下,路堤沉降-时间曲线呈反“S”型特征,并由此建立了Gompertz沉降-时间预测模型,其中3个参数a、b和c可以通过SAS程序求解得到。多个工程实例的应用证明了该模型在路堤沉降预测中的合理性和实用性。 相似文献
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浅埋隧道开挖引起的土体水平位移分析 总被引：1，自引：0，他引：1
对于浅埋隧道开挖引起的土体位移规律很多学者进行了研究,但对于其水平位移规律的研究却不多。在总结比较现有3种地层沉降公式的基础上,结合其中一种地层沉降理论以及土体不可压缩的假设推导出了浅埋隧道上方土体的水平位移公式,使用该公式对相关文献中的实测数据以及有限元模拟结果进行了拟合对比,证明提出的公式能够较好地预测和描述浅埋隧道开挖引起的土体水平位移规律;另外,基于所推导的地层水平位移公式以及地层沉降理论公式,得出了该方法下的土体位移矢量角公式,并与O’Reilly 和New提出的方法进行了比较,所得结果与相关学者的研究结论一致,证明了该土体位移矢量公式的适用性。此研究成果可为相关实际工程中土体水平位移的计算和控制提供理论参考。 相似文献
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试论连云港海相软土路堤沉降规律 总被引：5，自引：0，他引：5
根据连云港至徐州高速公路连云港段60多个断面的现场实测沉降资料,分析了在路堤荷载作用下连云港海相软土的沉降和固结规律。实测数据表明,在路堤荷载作用下连云港海相软土地基的沉降曲线符合双曲线形式,故可采用双曲线法预测最终沉降。由此可以分析在不同施工期的地基沉降和固结特性,得到不同地基处理条件下路堤填筑期和预压期地基平均固结度与施工时间的关系。分析亦表明,粉喷桩加固能加速地基的固结速率。最后,针对沉降和固结理论计算中计算参数的难以合理确定的局限性,对现场实测沉降数据采用数理统计方法,提出了适用于连云港地区海相软土路堤沉降和固结估算经验公式。 相似文献
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岩土工程场地勘测数据一般包含多个土体参数的数据,这些数据不仅具有交叉相关性,而且具有三维空间自相关性。如何有效地利用这些数据去量化土体参数的不确定性是一个富有挑战性的问题。为此,提出了考虑多源勘测数据三维空间相关性的土体参数联合概率密度函数估计方法。首先介绍了基于单钻孔多源勘测数据（仅考虑勘测数据垂直相关性）的土体参数概率密度方法,在此基础上,提出了基于Gibbs抽样的考虑多钻孔多源勘测数据垂直和水平相关性的土体参数概率密度函数估计方法。最后以一模拟虚拟场地和美国德克萨斯州一实际场地为例阐明了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能为融合多源勘测数据的场地土体参数不确定性量化提供一种有效分析工具。采用多钻孔勘测数据能够有效地降低土体参数的统计不确定性。 相似文献
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基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期望输出数据,并利用各环境因子变量和滑坡位移变化量的相关性及显著性进行环境因子变量筛选,以提高算法的预测精度。论文采用甘肃省永靖县黑方台党川滑坡的实测数据进行了试验,结果表明:反向传播（Back-Propagation,BP）神经网络数据融合算法适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测;在进行环境变量因子筛选后,BP神经网络数据融合算法的决定系数达到0.985,均方根误差（RMSE）达到0.4787 mm,从而有效提高了变形预测结果的精度。 相似文献
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高路堤沉降变形预测模型研究 总被引：5，自引：0，他引：5
以某高等级公路高69 m路堤的沉降资料为研究样本,采用经修正了的非匀速填土和非等步长沉降观测时间的 GM（1,1）灰色理论预测模型进行高路堤工后最终沉降量预测,与等比级数曲线模型预测结果对比,认为这两种预测模型都能很好地预测高路堤工后最终沉降量,且灰色预测模型较等比级数曲线预测模型能更好地反映高路堤不均匀沉降趋势。同时认为考虑了沉降观测时间非等步长性和路堤填土速度不均匀性的灰色预测模型,其预测结果更符合高路堤沉降变形趋势,可进一步的研究、推广和应用。 相似文献
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路堤本体的沉降问题一直是公路和铁路路基研究解决的主要问题。路堤本体主要是非饱和土,其变形由3 部分组成,即瞬时压密产生的变形、主固结产生的变形和次固结产生的变形,但主固结和次固结并不是两个完全独立的过程,它们是相互影响的,即路堤本体的变形是非饱和固结-蠕变耦合的结果。以单轴压缩红层蠕变试验为基础,提出了非饱和单变量理论、路堤沉降计算理论;同时采用离心试验和数值模拟方法,对各种压实系数的路堤本体的沉降与填筑高度关系以及工后沉降与时间的关系进行了研究,并对工后最终沉降进行了预测,结果表明,模拟结果与离心试验数据预测的结果相符,说明该理论是正确的? 相似文献
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双排钢板桩围堰的整体稳定性具有较大的不确定性,同样安全系数情况下对应的失稳概率可能不同。为了更准确地分析双排钢板桩围堰的整体稳定性,降低稳定性分析中的不确定性,采用贝叶斯方法对船坞双排钢板桩围堰的整体稳定性进行可靠度分析。首先通过统计数据获取土体参数的先验分布,然后基于实测数据采用贝叶斯方法更新参数以得到后验分布,最后根据参数的后验分布采用一次二阶矩计算围堰结构的可靠度。贝叶斯方法从理论的角度解决了已有工程经验和实际案例数据两方面信息有效综合的问题,能在更接近实际情况的前提下进行可靠度分析。 相似文献
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《矿物岩石》2015,(3)
油气预测一直以来都是地震油气勘探的重要类容,但由于地下地质构造的复杂性,往往使得这项工作困难重重。实验提出了一种基于小波变换的地震属性多源信息融合方法,包括了属性数据的标准化处理、小波分解、数据融合与小波重构,其能够将多种属性的优势特征信息有机的结合起来,从而为油气预测提供可靠与准确的依据。为了验证本方法的有效性,将其应用于准噶尔盆地X区块的油气有利储集预测。首先对多种属性进行标准化处理,在此基础上进行小波分解,获得各属性的多种频带,进而对高低频带采用不同的方法融合,最后进行小波重构获得融合数据属性。实际资料处理效果显示,相对变换优于传统线性函数标准化处理,而基于小波变换融合方法优于传统的PCA变换融合,不仅能够消除干扰与冗余信息,而且增强了各属性的优势特征与细节信息,可以较好的改善多解性问题,提高储层预测和油气检测的成功率。 相似文献
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高填石路堤蠕变本构模型及其参数反演分析与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
结合高填石路堤工后沉降变形机理与工程特点，基于工程实测数据，提出了高填石路堤工后沉降蠕变变形的双曲线型三参数本构模型，并引进遗传算法与有限元分析理论，建立了该模型参数的反演分析方法。在此基础上，利用蠕变有限元分析手段，深入探讨了高填石路堤工后沉降的分析计算方法，并开发了相应的分析计算软件。结合某高填石路堤工程实践，探讨了高填石路堤双曲线三参数蠕变本构模型和高填石路堤工后沉降计算的应用方法。工程实例分析表明，提出的本构模型及其工后沉降计算方法简单，可以满足工程要求，初步建立了一种新的高填石路堤工后沉降计算方法。 相似文献
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基坑工程施工过程中的周边地面沉降直接关系到周围建筑物的安全,本文根据上海前滩地区某基坑工程的历史监测数据、施工工况和周边地层参数等多源数据对基坑周边地面沉降进行监测和预测。以PSO-BP神经网络为基础,通过将基于时序和基于沉降影响因素的网络模型对比发现：二者预测结果误差较小且基于时序的神经网络预测精度更高,说明利用PSO-BP神经网络能够很好地对基坑周边地面沉降进行分析与预测。为了综合考虑时间效应和空间效应的影响,在基于沉降影响因素的预测模型的基础上加入历史监测数据作为模型输入层进行优化,结果表明：优化后的PSO-BP神经网络模型具有更小的相对误差范围和更高的预测精度,在基坑周边地面沉降预测中有很好的应用前景。 相似文献