珠三角花岗岩残积土边坡稳定性分析及非线性预测

论文摘要

论文以“广义系统科学”和“地质过程机制分析与非线性评价”为科研思路,对珠三角花岗岩残积土边坡的地质条件进行了详细调研,采用物理试验的方法分析了花岗岩残积土边坡的变形破坏机理,并对影响边坡稳定性的因素,预测边坡稳定性的方法及其适宜性进行了较系统地分析。研究表明传统的评价指标评价方法并不适用于花岗岩残积土类边坡稳定性评价,应建立非线性的边坡稳定性评价体系。论文采用粗糙集理论和支持向量机相结合的方式建立了花岗岩残积土边坡的非线性评价模型,并采用粗糙集理论分析了各边坡影响因素的敏感性,同时提出了一种模型可靠性检查的新思路来检查支持向量机评价模型的可靠性。边坡稳定性评价结果表明基于粗糙集和支持向量机的非线性边坡稳定性论文模型具有更高的客观性,更适合于花岗岩残积土边坡的稳定性评价。研究成果可为花岗岩残积土类边坡防治的设计提供科学依据,同时也反映了本文的选题具有一定的创新性和科学意义,在同类型的边坡稳定性方面具有一定的应用价值。

论文目录

• 提要
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 问题的提出及研究意义
• 1.2 边坡稳定性研究现状
• 1.2.1 国内外边坡稳定性研究概况
• 1.2.2 边坡稳定性分析方法研究现状
• 1.2.3 常规稳定性分析方法的局限
• 1.2.4 影响边坡稳定性因素
• 1.3 花岗岩残积土质边坡研究概述
• 1.3.1 花岗岩残积土质边坡研究
• 1.3.2 花岗岩残积土质边坡拟深入研究的方向
• 1.4 论文的主要创新点
• 1.5 论文的研究内容和技术路线
• 第2章 珠三角花岗岩残积土边坡基本特征
• 2.1 自然地理与边坡概况
• 2.1.1 地理位置与气候条件
• 2.1.2 地质概况
• 2.1.3 珠三角边坡灾害类型及典型实例
• 2.2 珠三角花岗岩残积土的界定
• 2.2.1 花岗岩残积土的地理分布
• 2.2.2 花岗岩残积土的特征
• 2.3 花岗岩残积土的工程特性
• 2.3.1 花岗岩残积土的岩性特征
• 2.3.2 花岗岩残积土的物理力学特性
• 2.3.3 花岗岩残积土的工程特性
• 2.4 花岗岩残积土边坡的分类
• 2.4.1 珠三角花岗岩残积土质边坡的工程地质特性
• 2.4.2 花岗岩残积土质边坡工程地质条件
• 2.4.3 花岗岩残积土边坡失稳类型
• 第3章 珠三角花岗岩残积土边坡模型研究
• 3.1 花岗岩残积土质边坡的物理模拟研究
• 3.1.1 试验的主要目的
• 3.1.2 试验概况
• 3.1.3 试验结果及其分析
• 3.2 花岗岩残积土边坡数值模拟研究
• 3.2.1 工程概况
• 3.2.2 地形地貌与区域地质概况
• 3.2.3 岩土分层及其特征
• 3.2.4 水文地质条件
• 3.2.5 三维拉格朗日法计算原理及计算流程
• 3.2.6 边坡稳定性的本构模型及判断依据
• 3.2.7 花岗岩残积土质边坡稳定性数值模拟
• 3.2.8 数值模拟与实际情况对比
• 第4章 基于粗糙集理论的边坡稳定性影响因素及评价指标敏感性分析
• 4.1 粗糙集理论
• 4.1.1 粗糙集理论介绍
• 4.1.2 相关概念
• 4.2 基于FCM聚类算法的属性值特征化
• 4.2.1 模糊集基本知识
• 4.2.2 模糊C均值聚类
• 4.3 决策表的属性重要性及指标敏感性分析
• 4.4 花岗岩残积土边坡稳定性影响因素分析
• 4.4.1 花岗岩残积土边坡稳定性评价指标
• 4.4.2 花岗岩残积土边坡决策表构建
• 4.4.3 花岗岩残积土边坡主控影响因素分析
• 4.5 边坡稳定性评价指标敏感性分析
• 4.5.1 单因素敏感性分析
• 4.5.2 多因素敏感性分析
• 4.6 小结
• 第5章 基于模型可靠性检查的GA-SVM边坡稳定性评价
• 5.1 支持向量机
• 5.1.1 支持向量机的发展背景
• 5.1.2 支持向量机理论
• 5.2 支持向量机多类分类
• 5.3 基于可靠性检查的GA-SVM边坡稳定性评价模型
• 5.3.1 概述
• 5.3.2 边坡稳定性评价的支持向量机模型
• 5.3.3 遗传算法的支持向量机参数优化
• 5.3.4 边坡稳定性评价的模型可靠性检查GA-SVM
• 5.4 工程应用
• 5.4.1 学习样本
• 5.4.2 GA-SVM的边坡分类模型训练
• 5.4.3 模型可靠性检查
• 5.4.4 基于支持向量机的边坡稳定性分析
• 5.5 小结
• 第6章 结论和建议
• 6.1 结论
• 6.2 建议
• 参考文献
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果
• 作者简介
• 攻读博士学位期间公开发表的学术论文
• 攻读博士学位期间参与的科研项目
• 致谢