发明名称 一种利用位移监测鉴别边坡失稳致滑因子的方法
摘要 本发明公开了一种利用位移监测鉴别边坡失稳致滑因子的方法,具体步骤为:步骤一:确定待测试区域范围内待测试边坡及边坡的样本数量和边坡要素;步骤二:设置边坡位移监测基桩点,选取位移监测基准点形成边坡位移监测控制网;步骤三:安装光纤监测位移编号设备及位移监测基准点的设备监测,步骤四:确定边坡失稳定量致滑因子和定性致滑因子;步骤五:确定基准变量---边坡位移统计量;步骤六:建立边坡失稳致滑因子相关性的预测方程;步骤七:计算边坡失稳致滑因子相关性预测方程的预测精度;步骤八:分析各致滑因子对边坡失稳的贡献与影响程度。本发明实现了定性变量到定量变量的转化,解决了各因子之间多重相关性相互转化问题。
申请公布号 CN103134433A 申请公布日期 2013.06.05
申请号 CN201310044404.6 申请日期 2013.02.02
申请人 青岛理工大学 发明人 贺可强;孙林娜;罗会来;郭栋
分类号 G01B11/02(2006.01)I 主分类号 G01B11/02(2006.01)I
代理机构 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人 王吉勇
主权项 1.一种利用位移监测鉴别边坡失稳致滑因子的方法,其特征是,步骤如下:步骤一:确定待测试区域的边坡样本与边坡要素,即根据待测试区域的地质地貌条件和区域的边坡动力条件,对待测试区域范围内的边坡做工程地质测绘,并对其稳定性进行分析和评价,从而确定待测试区域范围内待测试边坡及边坡样本数量和边坡要素;步骤二:设置边坡位移监测点与位移基准监测点,即根据边坡稳定性,在样本边坡表面设置边坡的位移监测基桩点,在监测边坡体以外稳定的基岩或无变形区域选取位移变形监测点,位移监测基桩点和边坡位移变形监测点共同形成边坡位移监测控制网;步骤三:安装边坡位移监测设备与位移监测,即在位移监测基桩点安装光纤监测位移的编号设备及位移监测基准点的监测设备,设定时间间隔对各监测点的位移同时监测,并分别计算每个监测点的位移监测均值;步骤四:根据边坡稳定性要素和致滑因子的基本构成,确定边坡失稳定量致滑因子和定性致滑因子;步骤五:根据边坡位移检测值为测试其稳定性的基本因子与要素,确定边坡位移统计量,将边坡位移统计量作为边坡稳定性的判别因子与边坡基准变量;步骤六:根据数量化理论基本原理,建立边坡基准变量与各定性影响变量的取值遵从的线性模型,利用最小二乘原理确定线性模型的系数最小二乘估计值,进而建立边坡失稳致滑因子相关性测试方程,根据边坡失稳致滑因子相关性测试方程建立边坡失稳致滑因子相关性预测方程;步骤七:根据边坡失稳致滑因子相关性预测方程的复相关系数R,利用公式<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>R</mi><mo>=</mo><msqrt><mfrac><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msup><mrow><mo>(</mo><msub><mover><mi>z</mi><mo>^</mo></mover><mi>i</mi></msub><mo>-</mo><mover><mi>z</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>z</mi><mi>i</mi></msub><mo>-</mo><mover><mi>z</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></mfrac></msqrt></mrow></math>]]></maths>n表示数据组数量,z<sub>i</sub>是边坡失稳基准变量在第i个样本中的测定值,对边坡失稳致滑因子相关性预测方程的测试精度计算,其中,<img file="FDA00002811033700012.GIF" wi="29" he="53" />实际位移平均值,z<sub>i</sub>实际位移值,<img file="FDA00002811033700013.GIF" wi="34" he="56" />预测方程计算位移值,R是判定预测方程相关性的系数,给定一个相关性的辨别依据R′,R取值在0到1之间,R≥R'时,R'最小为0.6,最大值不应大于0.95,则进入步骤八,若R小于R′时,相关性较差说明数据组中有异常数据,剔除异常数据,返回步骤六;步骤八:利用边坡失稳致滑因子相关性预测方程数量化理论的偏相关系数,对各致滑因子对边坡失稳的贡献与影响程度分析。
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