黄土坡滑坡滑带土抗剪强度参数的优选
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摘要
选取湖北省巴东县黄土坡1#崩滑体为研究对象,设计了滑带碎石土在不同含石量(40%、60%、80%)、不同含水率(11%、17%、23%)条件下的大型直剪试验。通过Matlab的数值拟合,随机-模糊理论的数值拟合和BP神经网络预测等方法对滑带土抗剪强度进行分析。确定滑带碎石土在不同含石量、不同含水率及不同级配条件下的抗剪强度参数,探讨选取滑带土抗剪强度参数的最优方法。
1~# slumped mass of Huangtupo in Badong County,Hubei Province was selected as the research object, a large direct shear test of slippery gravel soil under different stone contents(40%,60%,80%) and different water content(11%,17%,23%)was designed.The shear strength of sliding zone soil was analyzed by numerical fitting of Matlab,numerical fitting of random-fuzzy theory and BP neural network prediction to determine the shear strength parameters of the slippery gravel soil under different rock content,different water content and different grading conditions and discuss the optimal method for selecting the shear strength parameters of the sliding zone soil.
1~# slumped mass of Huangtupo in Badong County,Hubei Province was selected as the research object, a large direct shear test of slippery gravel soil under different stone contents(40%,60%,80%) and different water content(11%,17%,23%)was designed.The shear strength of sliding zone soil was analyzed by numerical fitting of Matlab,numerical fitting of random-fuzzy theory and BP neural network prediction to determine the shear strength parameters of the slippery gravel soil under different rock content,different water content and different grading conditions and discuss the optimal method for selecting the shear strength parameters of the sliding zone soil.
引文
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[4]田斌,戴会超,王世梅.滑带土结构强度特征及其强度参数取值研究[J].岩石力学与工程学报, 2004, 23(17):2887-2887.
[5]刘新喜,晏鄂川,唐辉明.红石包滑坡滑带土强度参数的神经网络预测[J].岩土力学, 2002, 23(s1):37-39.
[6]熊诗湖,边智华,杨宜.滑带土原位直剪试验条件的不确定性及基于BP网络的抗剪强度参数估计[J].岩土力学, 2006(s2):1145-1148.
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[10]李敬海.基于模糊统计的岩体抗剪强度参数确定方法[J].土工基础, 2008, 22(6):54-56.
[11]焦李成.神经网络系统理论[M].西安:西安电子科技大学出版社,1990.
[12]熊海丰.基于人工神经网络技术的边坡稳定性评价研究[D].武汉:武汉理工大学, 2003.
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