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1.
金沙江流域泥石流的组合赋权法危险度评价 总被引:7,自引:0,他引:7
针对目前地质灾害危险性评价中对指标权重确定方法的缺陷,使用改进的层次分析法和熵值法确定金沙江流域泥石流的各影响因素权重。在此基础上,提出一种新的组合赋权规则,使两类权重间的差异程度和分配系数间的差异程度相一致,从而排除人为因素及数据奇异点的影响,得到相对客观准确的结果。以金沙江的典型泥石流作为计算实例,对现场数据进行了提取之后,使用上述方法计算出影响因子的权重,将权重代入经典的危险性分析模型进行评估。计算结果与当地泥石流的实际情况和发展趋势相符合,从而证明了该方法的合理性。 相似文献
2.
3.
冻土水热耦合模型数值求解及结果检验 总被引:1,自引:0,他引:1
首先对作者所建立的基于多孔介质理论的季节冻土水热迁移耦合模型进行数值求解;对模型方程进行修正,并给出了模型方程中参数的确定方法。然后以长春—松原公路段土体为研究对象,对实际工程中冻结情况下水分迁移的情况进行预测;给定模型边界条件对模型求解,将结果与野外实际监测结果进行对比。温度变化对比数据表明,模型可以较好地预测终值情况,而中间过程的误差较大,但是趋势基本一致。水分迁移方向及量的对比数据表明,模型计算结果要小于实测结果,但是整体上计算结果与实测结果的变化趋势较一致,且同样是和最终值吻合较好,误差最小。结果表明,模型计算结果可较好地模拟参数最终值,但存在一定误差。 相似文献
4.
5.
基于BP神经网络的泥石流平均流速预测 总被引:4,自引:0,他引:4
泥石流平均流速是泥石流防治工程中不可缺少的重要参数,准确地预测泥石流平均流速对于泥石流防治工程的设计是至关重要的。将BP神经网络应用于泥石流平均流速的预测:将泥石流平均流速的影响因素——泥沙平均粒径、泥深、沟床比降和泥石流密度作为BP神经网络的输入单元,通过对云南东川蒋家沟泥石流观测数据的训练与预测建立了泥石流平均流速的BP神经网络预测模型。将预测结果与东川公式和曼宁修正公式的计算结果进行对比:曼宁修正公式和东川公式预测结果最大误差分别为27%和7.3%,BP神经网络的预测结果最大误差仅为3.2%,BP神经网络的预测精度是最高的,可见此方法对泥石流平均流速预测具有适用性和准确性。最后应用此方法预测了乌东德水电站近坝库区内的3条泥石流的平均流速分别为12.8m/s、11.3m/s和13.0m/s,为库区泥石流防治工程提供了可靠的参考数据。 相似文献
6.
真空预压法加固吹填土的孔隙水压力试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用真空预压法处理吹填土时,孔隙水压力变化常常反映土体固结程度的好坏。通过6个模型箱试验,监测不同排水系统下孔隙水压力变化,确定有效排水体间距。研究发现0.4m间距的土内孔压下降效果比0.8m间距的土内孔压下降效果好;排水体内的孔隙水压力与排水体类型有关,且距离排水体10 cm处土体内的孔隙水压力仅为排水体内孔隙水压力的1/2弱;滤膜排水系统中的吹填土孔隙水压力下降幅度最快,B型排水板系统次之,而砂井系统最慢。另外,对于吹填土而言,排水体有效间距介于0.4m与0.8m之间,其中滤膜的有效间距最大,B型排水板次之,砂井远小于前两者。 相似文献
7.
基于三维裂隙网络的裂隙岩体表征单元体研究 总被引:1,自引:0,他引:1
岩体表征单元体(REV)的研究一直是岩土工程中的重要问题。裂隙岩体REV是其内部复杂结构在尺寸效应上的体现,归因于岩体内裂隙系统的随机性。在三维网络模型的基础上通过计算体积节理数建立了确定岩体REV的方法。这种方法考虑了岩体内裂隙的三维空间密度的特征,采用体积节理数这一参数的收敛状况确定岩体REV的大小。建立了实际岩体的模拟裂隙系统,用一定大小的立方体来分割裂隙系统,统计不同立方体内的体积节理数,并将均值作为最终裂隙岩体的参数。将此参数作为裂隙岩体的属性,通过判别其收敛状况获得了岩体REV的尺寸。考虑了岩体不连续面的特征,建立了REV的分析模型,得出工程岩体的REV的尺寸是裂隙平均迹长的4倍的结论。 相似文献
8.
吹填造陆是解决沿海地区建设用地不足的主要方法之一.为了使吹填土在较短的时间内获得较好的加固效果,结合吹填土特殊工程地质性质和加固过程中强度增长具有阶段性的特点,提出了边吹填边加固的加固思路.在该思路的指导下进行室内模拟试验.试验发现不同加固阶段吹填土强度增长表现出明显的分带性;与竖向排水体距离小于25 cm的土体强度增长较快;随着加固时间的延长,待加固土体强度整体增长;当持续真空加荷一个月时,部分待加固土体承载力已达到80 kPa.可以看出,强度增长与外部荷载的大小、渗透路径的长短、附加应力的大小密切相关.分阶段加固的方法在一定程度上抑制了泥皮的形成,缩短了真空加荷时间,节约工期,有利于吹填土的加固. 相似文献
9.
基于季节冻土微观结构特征的神经网络冻胀率仿真预测 总被引:1,自引:1,他引:0
为了寻求基于宏观-微观物理参数间接得到季节冻土冻胀率的途径,根据现有技术手段容易测试到土的性质参数,利用BP神经网络法对季节冻土冻胀率进行预测.选取微观孔隙参数及结构单元体参数各4个、外部条件参数3个共11个参数,建立季节冻土冻胀率神经网络预测模型.结果表明:在33个检验样本中,误差最大为0.19,最小为0.00,有4个样本的误差在0.1~0.19之间,其他样本误差都在0.05以下,占总样本数的88%,说明模型能反映冻胀变化的基本趋势.因此,文中建立的基于11个宏观微观物理参数的BP神经网络冻胀率预测模型是可行的. 相似文献
10.