摘要: |
论文针对目前高边坡稳定性研究中存在的问题,在建模、评价指标和评价方法方面展开研究,取得了一定的进展,个别方面有了新突破.论文首先从高边坡稳定性研究的内涵出发,分析了目前国内外高边坡稳定性研究现状,重点阐述现有边坡稳定性研究中的建模方法、评价指标的确定方法以及稳定性评价方法,并分析了这些方法存在的不足之处,指出目前高边坡稳定性研究中普遍存在模型建立难定量化、评价指标欠工程化和评价方法欠智能化.在此基础上,探讨了高边坡稳定性研究的发展趋势,指出高边坡稳定性研究正在向研究数据信息化和数字化、研究领域社会化、评价指标地质与工程一体化、评价方法智能化和复合化等方面发展.该文还探讨了基于RS的边坡稳定性完全量化的预测方法,利用RS理论与其它不确定性理论互补性强的优势,讨论了RS理论与神经网络(ANN)理论结合的方法,建立边坡稳定性预测的RS—ANN模型,并进行了案例分析和检验,结果表明该模型具有精度高、速度快、完全量化、实用性强等特点,是它们各自理论所不具有的,这不仅解决了RS理论不能进行定量评价的不足,同时也解决了ANN理论不易收敛的缺陷,为高边坡稳定性评价探讨了智能化和综合系统化的新路,该文还分析了RS理论在边坡稳定性研究中应用的前景. |