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　　【摘要】： 本文為巖石邊坡監測信息的分析提出邊坡狀態模式的概念，并將神經網絡模式識別和專家系統綜合評判的方法引入邊坡監測資料分析的領域中來。影響邊坡穩定性的因素十分復雜，使人們很難根據監測資料準確、全面地描述邊坡的穩定性。受在邊坡穩定性數值分析時常按某種滑裂面形式計算其安全系數的做法的啟發，本文認為對應于監測數據的變化所揭示的情況，邊坡必定處在某種可用狀態模式描述的穩定性狀態之中。這個狀態模式包括邊坡可能失穩的滑裂面形式和地下水分布形式。在實際應用中，必須在深入研究邊坡的基本情況的基礎上，預先提出盡可能覆蓋全面的邊坡狀態模式集。本文的第二項工作是丌發邊坡監測的模式識別器，用于根據監測資料判斷邊坡應處于的狀態模式。模式識別器采用BP網絡多層感知機結構，其開發和訓練耗費了大量的工作。本文的第三項工作是將邊坡穩定極限分析程序EMU引入邊坡監測資料的分析中來。上述邊坡監測模式識別器可將邊坡的基本資料、監測信息和模式識別結果綜合形成EMU程序的數據文件。將此數據文件送交EMU程序進行計算，就可以得出各監測時刻邊坡的安全系數，從而判定邊坡的穩定性。本文的第四項工作是對以往監測活動中形成的邊坡安全系數時間序列建立一個神經網絡擬合和預測模型，用于預測將來時刻邊坡的安全系數，在出現險情時也可以預測滑坡的發生時間。最后一項工作是應用專家系統技術開發一個全面考慮所有監測信息的綜合評判程序，輔助安全系數進行邊坡穩定性的決策。 本文將小浪底水利樞紐進出口高邊坡作為實例，貫穿于上述各項研究工作之中。 【關鍵詞】：監測 狀態模式 BP網絡 EMU程序 綜合評判
【學位授予單位】：中國水利水電科學研究院
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2001
【分類號】：TV698.1
【DOI】：CNKI:CDMD:1.2003.123523
【目錄】：

• 第一章 緒論7-17
• 1.1 工程滑坡監測問題的回顧7-9
• 1.2 邊坡監測和預測的研究現狀9-15
• 1.2.1 邊坡監測的數值計算分析法10-11
• 1.2.2 統計分析方法11-14
• 1.2.3 信息分析方法14-15
• 1.3 本文的研究內容15-17
• 第二章 黃河小浪底高邊坡工程及其監測系統介紹17-42
• 2.1 進口邊坡及其工程地質17-29
• 2.1.1 進口邊坡簡介17-18
• 2.1.2 自然邊坡的地質地貌特征18
• 2.1.3 地層巖性特征及分布情況18-22
• 2.1.4 地質構造及其特征22-25
• 2.1.5 層間剪切破碎帶25
• 2.1.6 泥化夾層分布情況25-29
• 2.2 出口高邊坡工程地質29-37
• 2.2.1 出口邊坡及其加固措施簡介29
• 2.2.2 地貌及地層巖性特征29-30
• 2.2.3 地質構造及其特征30-31
• 2.2.4 水文地質條件31-33
• 2.2.5 泥化夾層的分布情況33-37
• 2.3 小浪底高邊坡的監測工程37-42
• 2.3.1 前言37
• 2.3.2 進口邊坡監測儀器的布置37-38
• 2.3.3 出口邊坡監測儀器的布置38-42
• 第三章 應用于邊坡監測的BP網絡多層感知機模式識別器的研究42-81
• 3.1 邊坡監測中模式識別器的提出42-43
• 3.2 邊坡穩定狀態模式的定義43-54
• 3.2.1 邊坡狀態空間的因素分析44-46
• 3.2.2 邊坡狀態模式的因素分析46-47
• 3.2.3 影響小浪底高邊坡安全的一些物理原因分析47-48
• 3.2.4 邊坡的狀態模式48-54
• 3.3 邊坡監測模式識別的方法54-68
• 3.3.1 模式識別問題的研究54-55
• 3.3.2 人工神經網絡的介紹55-63
• 3.3.3 邊坡監測BP網絡多層感知機模式識別器的開發與應用63-68
• 3.4 應用BP網絡多層感知機模式識別器進行邊坡監測資料的分析68-80
• 3.4.1 基本材料和數據的準備68-69
• 3.4.2 P0+75.8斷面附近的監測項目及其監測數據69-77
• 3.4.3 應用邊坡監測多層感知機模式識別器分析邊坡的狀態模式77-80
• 3.5 小結80-81
• 第四章 邊坡穩定分析程序EMU在監測中的應用81-92
• 4.1 EMU程序的介紹81-86
• 4.1.1 邊坡穩定分析的Sarma法及其改進81-85
• 4.1.2 邊坡穩定分析程序EMU簡介85-86
• 4.2 應用EMU程序進小浪底高邊坡安全監測的數值分析86-88
• 4.3 安全系數的預測方法88-91
• 4.4 小結91-92
• 第五章 邊坡監測的綜合評判和報警92-101
• 5.1 安全系數的報警級別92-93
• 5.2 邊坡穩定性的綜合評判93-98
• 5.3 專家系統技術簡介98-99
• 5.4 邊坡監測綜合評判程序的開發與應用99-101
• 第六章 總結與展望101-107
• 6.1 研究總結101-104
• 6.2 邊坡監測資料分析的發展前景104-107
• 參考文獻107-114
• 致謝114