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1.
甘肃省永靖县黑方台台塬周边区域由于黄河移民大规模农业灌溉诱发了众多黄土滑坡灾害,其稳定性分析与滑面预测可为防灾减灾提供重要支撑,显得尤为重要.黑方台黄土滑坡具有渐进后退式的失稳特征,已发生滑坡灾害与潜在滑坡灾害具有高度相似性,其反分析结果可为未来滑坡稳定性分析提供重要数据基础.选用有限差分强度折减法,通过设定3个目标优化函数(土体抗剪强度参数均值误差函数、滑面位置误差函数和稳定性系数误差函数),基于NSGA-Ⅱ遗传算法开展稳定性反分析获取黄土的粘聚力和内摩擦角.以黑方台党川2#滑坡为例,通过第一次滑动时观测到的滑面信息,并假设其稳定性系数等于1,利用NSGA-Ⅱ算法反分析得出当滑坡发生时,天然黄土层粘聚力为28.20 kPa,内摩擦角为25.16°,饱和黄土层有效粘聚力为16.59 kPa,有效内摩擦角为16.11°.基于该反分析结果,对党川2#滑坡后续3次失稳的稳定性系数和临界滑面进行了预测,并与实际观察结果对比验证.研究结果表明,通过多目标约束优化算法开展滑坡稳定性反分析可获得更加合理的黄土强度参数估计,为黑方台地区滑坡稳定性分析和风险定量评估提供了新的解决思路.  相似文献   
2.
在拒止环境下无人机视觉定位问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)具有高效、快速、稳定的特点,因而可以作为无人机实时影像与基准图匹配算法。本文针对传统ORB算法不具备尺度不变性,且在特征提取过程中存在特征点分布不均匀的问题,提出一种结合飞控传感器的无人机影像匹配方法。利用气压计与加速计经扩展卡尔曼滤波计算后的高度,通过双性线插值法定量改善无人机实时影像尺度,减少了ORB算法中构建影像金字塔所造成的系统开销,通过四叉树算法对提取的特征点均匀化,最后采用网格运动统计(Grid-based Motion Statistics, GMS)算法进行初次误匹配点剔除,再用随机抽样一致算法(RANSAC)筛选精确匹配点。实验结果表明,本文方法能够有效地减少无人机实时影像与基准图匹配时间,同时可以获得均匀的匹配点对,保持较高的匹配正确率。  相似文献   
3.
软黏土中地下结构浮力测试试验与分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
浮力计算是地下结构抗浮设计的关键,而弱透水黏性土中浮力大小的确定一直存在争议。对此,设计一套免受摩擦力影响的模型试验装置,对埋置于软黏土中的地下结构模型进行浮力测试。试验采用卸重上浮的思路,力学模型简单明确,浮力即等于浮起瞬间的剩余配重,并通过水压和位移的实时监测来判定结构上浮的临界状态。试验结果表明,软黏土中的水压是一个动态变化量,受渗流、温度、卸重回弹以及土-水相互作用的影响,且往往小于理论水压;实测浮力是理论浮力的0.93倍,存在少量折减;水压和位移时程曲线显示上浮过程是持续动态变化的,最终浮起时具有突发性。  相似文献   
4.
以中国典型黄土滑坡域甘肃黑方台党川6#滑坡体为例,基于滑坡体北斗和位移计时序监测数据,首先利用深度学习框架Tensorflow分别构建3种循环神经网络滑坡位移预测模型:简单循环神经网络(simple recurrent neural network,SimpleRNN)、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),并进一步针对循环神经网络在参数设置时多采用经验手动调参或采用网格搜索法,易造成人为主观影响较大和计算效率低下的突出问题,引入遗传算法(genetic algorithm,GA)优化循环神经网络参数的自动最佳化选取,分别构建3种基于遗传算法改进的循环神经网络滑坡位移高精度预测模型:GA-SimpleRNN、GA-LSTM、GA-GRU。研究结果表明,改进参数自动寻优后的3种循环神经网络预测模型具有更优的预测性能,特别是GA-GRU模型预测精度最高,更适用于滑坡体长时序位移的高精度预测。  相似文献   
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