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滑坡变形监测与预测是滑坡预警预报中一种非常重要的途径。文章首先简单介绍了神经网络的基本原理和学习算法,然后利用某水库滑坡24期的GPS地表位移监测数据及其诱发因素即水库水位、降雨等资料,采用BP神经网络模型对该水库滑坡变形进行建模,最后将6期水库水位、降雨等资料输入模型进行滑坡变形预测,结果表明预测结果与实测数据符合性好,总体上能较好反映变形趋势。 相似文献
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基坑开挖数值分析中土体硬化模型参数的试验研究 总被引:8,自引:0,他引:8
土体硬化模型已成为基坑数值分析中最常用的本构模型之一,其应用的关键是计算参数的确定。首先采用薄壁取土器现场取得土样,通过基于GDS的三轴固结排水剪切试验、三轴固结排水卸载-再加载试验及标准固结试验获得了上海典型土层土体的三轴试验应力-应变曲线和固结试验荷载-应变关系曲线。然后根据曲线确定了各土层的HS模型参数,建立了各土层HS模型参数中切线模量 、割线模量 、加载模量 的比例关系,并探讨了这些模量与压缩模量 之间的比例关系。最后将各层的模型参数与模量间的比例关系与国内外其他软土地区的结果进行了比较。试验结果可作为上海地区及其他软土地区基坑工程数值分析中确定HS模型参数时的参考。 相似文献
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极端干旱区不同下垫面土壤凝结水试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了探讨极端干旱区植被生长季的土壤凝结水特征, 采用微渗计和中子仪, 于2010 年6-7 月对塔里木河下游地区胡杨林、柽柳丛和裸地3 种典型下垫面密封和不密封处理的土壤凝结水的变化特征、形成时间及其影响因素进行了研究。结果表明:微渗计和中子仪观测结果均显示观测期间裸地产生的土壤凝结水总量最大, 其次为柽柳丛, 而胡杨林形成的土壤凝结水总量最小。观测期间研究区凝结现象从21:00-22:00 左右开始, 02:00-03:00 左右达到第一个峰值前, 随着近地表气温和地温的降低, 土壤凝结水量呈增加的趋势。不密封处理产生的土壤凝结水量显著大于密封处理的(t<0.01)。柽柳丛土壤日均凝结水量最大, 其次为裸地, 胡杨林最小。方差分析显示, 不同下垫面类型土壤的日均凝结水量之间存在极显著差异(P<0.01)。3 种下垫面土壤凝结水量的变化趋势基本一致, 均呈双峰曲线。凝结过程一般从22:00 左右持续到次日09:00 左右。土壤凝结水量主要受气温、大气相对湿度、表层地温、风速以及下垫面等因素的影响。研究结果可以为生态退化区的植被恢复提供一定的理论依据。 相似文献
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