基于生成对抗网络的动水驱动型滑坡状态识别方法

动水驱动型滑坡状态识别能更有效地辅助分析滑坡形变规律,实现滑坡状态的准确识别对深入展开动水驱动型滑坡状态研究具有重要意义。针对目前动水驱动型滑坡突变状态研究较少,难以获得相关特征,从而导致状态识别性能不佳的问题,提出了一种应用于动水驱动型滑坡状态识别的生成对抗网络学习方法。本方法通过构建滑坡状态监测数据矩阵,依据少量数据样本设计合理的生成器网络完成对滑坡状态的数据扩增并设计判别器网络实现扩增数据的筛选,通过对抗生成网络实现对滑坡状态的分类,达到滑坡状态识别的目的。以三峡库区白水河滑坡为研究对象,将降雨、库水位、深部位移和地表位移等多源监测数据进行了规范化处理,设计生成器网络和对抗器网络完成了对滑坡状态数据的扩增,设计滑坡状态识别生成对抗网络完成了对滑坡状态的分类和识别。结果表明,生成对抗网络对滑坡状态识别具有较高的准确率。研究结果证实本方法能够对目标区域内的动水驱动型滑坡状态进行准确识别和分类,可直接应用于工程实际。

基于卸加载响应比的滑坡稳定状态评价与划分

为有效评价与预测滑坡的稳定状态,提出基于卸加载响应比参数的滑坡稳定状态划分的新方法。在阐述卸加载响应比理论内涵的基础上,从损伤力学角度探讨并建立了卸加载响应比与损伤变量的相互关系,并进一步通过分析滑坡稳定安全系数与损伤变量之间的相互关系,建立了卸加载响应比与滑坡稳定安全系数的定量关系。参照相关规范和标准,以卸加载响应比值划分了滑坡稳定状态区间。并以新滩滑坡为例,计算所得卸加载响应比所对应的滑坡稳定状态与实际情况相吻合。说明可以用卸加载响应比参数对滑坡稳定状态进行评价,它与滑坡稳定安全系数一样具有理论和实际应用价值。

沉埋桩加固滑坡体模型试验的机制分析

为研究沉埋桩加固滑坡体的作用机制,采用土压力盒和壁面式压力盒等多种测试手段,完成一系列室内大型模型试验。在外界施加的滑坡推力作用下,测试桩后推力和桩前抗力,分析桩后和桩顶坡体受力状态的变化。根据监测数据的动态变化,判断坡体出现滑裂面的时间和滑裂面的位置,并分析桩抗滑段长度变化时滑坡体的破坏形式与变化规律,同时计算桩顶以上坡体承担的滑坡推力;判断桩身截面的物理状态,计算坡体出现滑裂面时桩身所受的滑坡推力,分析沉埋桩加固滑坡体的机制、桩长变化桩身所受的滑坡推力及其分布规律与桩顶滑体所承担推力之间的关系,为沉埋桩设计提供科学依据。

动水驱动型滑坡的状态仿射迁移学习方法

三峡库区的动水驱动型滑坡具有阶梯式变形特征,在监测数据不足的情况下,难以准确、合理地完成滑坡分析与预测预报等相关研究.针对监测数据不足的情况,设计了一种状态仿射迁移学习方法(State affine transfer learning method,SATLM),通过学习相似滑坡的知识完成对数据量不足的滑坡状态分析.为验证SATLM对滑坡状态分析的有效性,设计了一种状态相似分析方法,完成对库区多个滑坡的知识学习后实现对另一个数据量不足的滑坡地表位移预测.结果表明,完成状态仿射迁移后,本方法与BPNN和SVM相比,万州塘角1号滑坡地表位移预测的平均绝对误差和均方根误差都实现了较大降低.白家包滑坡、白水河滑坡、八字门滑坡知识的成功迁移,证明了SATLM在相似动水驱动型滑坡的知识迁移上具有较好效果.

尖石堡滑坡变形监测研究分析

为了研究尖石堡滑坡体变形情况及其稳定状态,对尖石堡滑坡体进行监测研究.尖石堡滑坡体位于重庆市涪陵区,滑坡体平面形态为横长型.采用的主要监测方式为:大地形变监测、滑体深部位移监测、地下水位和孔隙水压力观测、诱发因素监测、宏观地质巡查监测等.监测结果表明:内地表累积位移量为41 mm左右;深部累积位移量为70 mm左右;推力受力变化范围为-0.1~0.2 MPa;裂缝宽度无变化.滑坡体变形速率较缓,滑坡体位移方位角与滑坡体主滑方向大致一致.目前,尖石堡滑坡体整体处于欠稳定状态.