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某公路边坡的变形特征及混沌神经网络稳定性分析
| 论文题名： | 某公路边坡的变形特征及混沌神经网络稳定性分析 |
| 关键词： | 公路边坡;变形特征;稳定性分析;Kolmogorov熵;混沌神经网络;数值模拟 |
| 摘要： | 随着我国城镇化的速度不断加快，城市规模也在不断扩大，尤其是对于多山少地的城市，基础设施的周围不可避免地会存在着大大小小的山体，这也就在无形中增加了各种形式的边坡。为了预防由边坡所引起的各种地质灾害，需要实时掌控边坡的稳定状态。文章着重研究了某高陡边坡的变形特征和稳定性，对保证边坡安全以及人们的生命财产安全有着重要的现实意义和工程价值。 文章在阅读大量国内外相关文献的基础上，结合某边坡的工程实例进行分析研究。研究的主要内容是： （1）针对某岩质高陡边坡的现场制定监测方案，结合现场监测成果分析边坡的变形特征。结果表明：边坡的竖直位移主要受施工进度和岩体类型影响，而且表现出一定的“滞后性”；边坡的水平位移主要都集中在施工阶段，施工结束后，支护结构体系开始发挥作用，限制了岩体的水平位移；边坡的锚杆拉力呈现出受拉或受压的状态，这主要与内部岩体和坡面岩体变形的大小不同有关。 （2）采用Midas GTS软件对边坡进行模拟，通过模拟结果与实测数据的对比，得出模型建立的合理性，从而计算出各单元边坡的稳定安全系数。 （3）针对边坡变形的非线性特征，认为边坡岩体系统属于开放系统，处于非平衡状态，系统内部存在非线性相互作用且具有涨落；变形的边坡岩体可以形成的耗散结构；定量计算出了反映混沌程度的Kolmogorov熵，证明了边坡变形过程中存在着熵变，当熵值降低到某个值时，岩体系统就会发生失稳破坏；利用相空间重构计算出了反映边坡岩体混沌程度的熵，证明了在进行边坡稳定性计算时，考虑岩体非线性特征的必要性。 （4）分析了常用的混沌神经网络模型实用性，通过预测边坡的安全系数，对其稳定性进行分析；将由信息熵得到的Kolmogorov熵添加到混沌神经网络的输入层，对原有的混沌神经网络模型进行改进，引入边坡稳定性分析方法中，并用于工程实际。与数值模拟得到的稳定安全系数对比后发现改进后的混沌神经网络模型的预测结果与实际一致，可以用于边坡稳定性分析中。 |
| 作者： | 李聪明 |
| 专业： | 土木工程 |
| 导师： | 袁长丰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 青岛理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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