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改进的Green-Ampt模型及其试验验证
1
作者
陈骄锐
李绍红
+2 位作者
罗晓辉
朱帅润
吴礼舟
《工程地质学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期1728-1737,共10页
鉴于Green-Ampt模型过于简化、难以反映实际入渗特征,且其假设与实际入渗规律不符,本文为了弥补Green-Ampt模型的不足,提出了一种改进的Green-Ampt模型。提出的模型考虑了含水率与土体深度的关系,将土壤剖面划分为饱和区、过渡区以及天...
鉴于Green-Ampt模型过于简化、难以反映实际入渗特征,且其假设与实际入渗规律不符,本文为了弥补Green-Ampt模型的不足,提出了一种改进的Green-Ampt模型。提出的模型考虑了含水率与土体深度的关系,将土壤剖面划分为饱和区、过渡区以及天然区,土柱试验验证了所提出模型的准确性,也证实了入渗过程中过渡区的存在。试验结果表明:Green-Ampt模型计算值明显偏离实际累计入渗量,提出的模型总体上更接近实际累计入渗量。将该模型用于非饱和斜坡稳定性分析,计算结果揭示了Green-Ampt模型低估了斜坡的稳定性系数。提出的改进Green-Ampt模型为分析降雨滑坡风险提供参考。
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关键词
非饱和土
GREEN-AMPT模型
土柱试验
斜坡稳定性
稳定性系数
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职称材料
基于时间序列和GRU的滑坡位移预测
被引量:
10
2
作者
鄢好
陈骄锐
+1 位作者
李绍红
吴礼舟
《人民长江》
北大核心
2021年第1期102-107,133,共7页
近些年随着深度学习的兴起,长短时间记忆网络(LSTM)常应用于滑坡位移的预测。GRU(Gated Recurrent Unit)是LSTM的一种改良,为此提出了一种联合时间序列和GRU神经网络来预测滑坡位移的方法。采用移动平均法将滑坡总位移曲线分解为趋势项...
近些年随着深度学习的兴起,长短时间记忆网络(LSTM)常应用于滑坡位移的预测。GRU(Gated Recurrent Unit)是LSTM的一种改良,为此提出了一种联合时间序列和GRU神经网络来预测滑坡位移的方法。采用移动平均法将滑坡总位移曲线分解为趋势项位移和周期项位移,灰色Verhulst模型描述趋势项变化;考虑降雨和库水位等对滑坡位移的影响,应用Python语言搭建了一个3层GRU网络和全连接层(Dense)网络,以预测周期项变化,并用三峡库区八字门滑坡监测点ZG111位移监测数据对该方法进行了验证。结果表明:该方法相较于GRNN模型更能有效地利用历史信息,预测效果得到明显提高,可为滑坡预测提供重要的参考。
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关键词
滑坡位移预测
时间序列
灰色VERHULST模型
Gated
Recurrent
Unit
八字门滑坡
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职称材料
采用改进的SOR迭代法模拟一维非饱和土渗流的研究
被引量:
3
3
作者
罗晓辉
朱帅润
+1 位作者
陈骄锐
吴礼舟
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期3331-3340,共10页
对一维RICHARDS方程进行线性化后,采用有限差分法(FDM)进行离散并获得一组线性方程,进而采用相应的迭代法进行求解。采用改进的预处理超松弛迭代法(P-SOR)和红黑排序超松弛迭代法(RB-SOR)求解线性方程组,同时,将改进的方法获得的数值解...
对一维RICHARDS方程进行线性化后,采用有限差分法(FDM)进行离散并获得一组线性方程,进而采用相应的迭代法进行求解。采用改进的预处理超松弛迭代法(P-SOR)和红黑排序超松弛迭代法(RB-SOR)求解线性方程组,同时,将改进的方法获得的数值解与解析解进行比较。研究结果表明:与传统的迭代法如GS、超松弛迭代法(SOR)相比,2种改进方法均可提高收敛率,且P-SOR比RB-SOR表现出更高的收敛率与计算效率。改进的SOR具有较好的数值精度和稳定性,并有显著的加速效果。该方法可以为地下水渗流的数值模拟提供参考。
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关键词
非饱和土
RICHARDS方程
SOR迭代
红黑排序
预处理子
加速
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职称材料
题名
改进的Green-Ampt模型及其试验验证
1
作者
陈骄锐
李绍红
罗晓辉
朱帅润
吴礼舟
机构
地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学)
出处
《工程地质学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期1728-1737,共10页
基金
国家重点研发计划(资助号:2018YFC1504702)
国家自然科学基金面上项目(资助号:41672282).
文摘
鉴于Green-Ampt模型过于简化、难以反映实际入渗特征,且其假设与实际入渗规律不符,本文为了弥补Green-Ampt模型的不足,提出了一种改进的Green-Ampt模型。提出的模型考虑了含水率与土体深度的关系,将土壤剖面划分为饱和区、过渡区以及天然区,土柱试验验证了所提出模型的准确性,也证实了入渗过程中过渡区的存在。试验结果表明:Green-Ampt模型计算值明显偏离实际累计入渗量,提出的模型总体上更接近实际累计入渗量。将该模型用于非饱和斜坡稳定性分析,计算结果揭示了Green-Ampt模型低估了斜坡的稳定性系数。提出的改进Green-Ampt模型为分析降雨滑坡风险提供参考。
关键词
非饱和土
GREEN-AMPT模型
土柱试验
斜坡稳定性
稳定性系数
Keywords
Unsaturated soil
Green-Ampt model
Soil column test
Slope stability
Safety factor
分类号
P642.3 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
基于时间序列和GRU的滑坡位移预测
被引量:
10
2
作者
鄢好
陈骄锐
李绍红
吴礼舟
机构
成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
出处
《人民长江》
北大核心
2021年第1期102-107,133,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1504702)
国家自然科学基金面上项目(41672282)。
文摘
近些年随着深度学习的兴起,长短时间记忆网络(LSTM)常应用于滑坡位移的预测。GRU(Gated Recurrent Unit)是LSTM的一种改良,为此提出了一种联合时间序列和GRU神经网络来预测滑坡位移的方法。采用移动平均法将滑坡总位移曲线分解为趋势项位移和周期项位移,灰色Verhulst模型描述趋势项变化;考虑降雨和库水位等对滑坡位移的影响,应用Python语言搭建了一个3层GRU网络和全连接层(Dense)网络,以预测周期项变化,并用三峡库区八字门滑坡监测点ZG111位移监测数据对该方法进行了验证。结果表明:该方法相较于GRNN模型更能有效地利用历史信息,预测效果得到明显提高,可为滑坡预测提供重要的参考。
关键词
滑坡位移预测
时间序列
灰色VERHULST模型
Gated
Recurrent
Unit
八字门滑坡
Keywords
landslide displacement prediction
time series
grey Verhulst model
Gated Recurrent Unit
Bazimen landslide
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
采用改进的SOR迭代法模拟一维非饱和土渗流的研究
被引量:
3
3
作者
罗晓辉
朱帅润
陈骄锐
吴礼舟
机构
成都理工大学环境与土木工程学院
重庆交通大学省部共建山区桥梁及隧道工程国家重点实验室
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期3331-3340,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(41790432)。
文摘
对一维RICHARDS方程进行线性化后,采用有限差分法(FDM)进行离散并获得一组线性方程,进而采用相应的迭代法进行求解。采用改进的预处理超松弛迭代法(P-SOR)和红黑排序超松弛迭代法(RB-SOR)求解线性方程组,同时,将改进的方法获得的数值解与解析解进行比较。研究结果表明:与传统的迭代法如GS、超松弛迭代法(SOR)相比,2种改进方法均可提高收敛率,且P-SOR比RB-SOR表现出更高的收敛率与计算效率。改进的SOR具有较好的数值精度和稳定性,并有显著的加速效果。该方法可以为地下水渗流的数值模拟提供参考。
关键词
非饱和土
RICHARDS方程
SOR迭代
红黑排序
预处理子
加速
Keywords
unsaturated soil
RICHARDS equation
SOR iteration
red and black ordering
preconditioner
acceleration
分类号
TU443 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的Green-Ampt模型及其试验验证
陈骄锐
李绍红
罗晓辉
朱帅润
吴礼舟
《工程地质学报》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于时间序列和GRU的滑坡位移预测
鄢好
陈骄锐
李绍红
吴礼舟
《人民长江》
北大核心
2021
10
下载PDF
职称材料
3
采用改进的SOR迭代法模拟一维非饱和土渗流的研究
罗晓辉
朱帅润
陈骄锐
吴礼舟
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
下载PDF
职称材料
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