摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
1 绪论 | 第10-18页 |
1.1 选题目的及意义 | 第10页 |
1.2 国内外研究现状及进展 | 第10-16页 |
1.2.1 滑坡-碎屑流的定义 | 第10页 |
1.2.2 滑坡-碎屑流物理模型试验研究 | 第10-12页 |
1.2.3 滑坡-碎屑流高速远程理论研究 | 第12-15页 |
1.2.4 滑坡-碎屑流数值试验研究 | 第15-16页 |
1.3 主要研究内容及创新性成果 | 第16-17页 |
1.4 技术路线 | 第17-18页 |
2 室内模型试验 | 第18-32页 |
2.1 试验设备及材料 | 第18-21页 |
2.1.1 试验设备 | 第18-20页 |
2.1.2 试验材料 | 第20-21页 |
2.2 试验方案 | 第21页 |
2.3 数据测量 | 第21-23页 |
2.4 试验结果分析 | 第23-30页 |
2.4.1 颗粒粒径的影响 | 第23-25页 |
2.4.2 坡面坡度影响 | 第25-26页 |
2.4.3 碎屑体积与释放形态影响 | 第26-27页 |
2.4.4 释放次数影响 | 第27-28页 |
2.4.5 材料类型 | 第28-29页 |
2.4.6 试验结果汇总表 | 第29-30页 |
2.5 本章小结 | 第30-32页 |
3 基于BP神经网络的滑坡-碎屑流动力过程微观参数反分析 | 第32-48页 |
3.1 基于均匀设计的滑坡-碎屑流动力过程数值模拟 | 第32-35页 |
3.1.1 PFC~(3D)简介 | 第32页 |
3.1.2 均匀试验设计 | 第32-34页 |
3.1.3 数值试验模型的建立 | 第34-35页 |
3.2 滑坡-碎屑流动力过程数值模拟 | 第35-40页 |
3.2.1 本构模型的选择 | 第35页 |
3.2.2 微观参数的选取 | 第35页 |
3.2.3 微观参数的均匀设计 | 第35-36页 |
3.2.4 均匀设计试验结果 | 第36-40页 |
3.3 基于BP神经网络的PFC~(3D)数值试验微观参数反分析 | 第40-44页 |
3.3.1 BP网络模型简介 | 第40-41页 |
3.3.2 BP网络模型特点 | 第41页 |
3.3.3 BP网络学习算法 | 第41-42页 |
3.3.4 网络的训练过程 | 第42-44页 |
3.4 数值计算微观参数反分析BP神经网络的建立 | 第44-47页 |
3.4.1 输入输出样本的选择与设计 | 第44页 |
3.4.2 神经网络的创建 | 第44页 |
3.4.3 BP神经网络的训练和仿真 | 第44-47页 |
3.4.4 微观参数反分析结果 | 第47页 |
3.5 小结 | 第47-48页 |
4 文家沟滑坡-碎屑流基本特征与成因机理分析 | 第48-56页 |
4.1 滑坡概况 | 第48页 |
4.2 地形地貌 | 第48-49页 |
4.3 地层岩性 | 第49-50页 |
4.4 区域构造 | 第50-53页 |
4.5 滑坡特征 | 第53-54页 |
4.5.1 滑源区 | 第54页 |
4.5.2 运移堆积区 | 第54页 |
4.6 运动过程分析 | 第54-55页 |
4.7 成因机制分析 | 第55-56页 |
4.7.1 启动机制 | 第55页 |
4.7.2 滑体碎屑化机制 | 第55-56页 |
5 文家沟滑坡动力过程数值分析 | 第56-78页 |
5.1 参数选取 | 第56-58页 |
5.1.1 数值阻尼 | 第56页 |
5.1.2 岩体力学参数 | 第56-58页 |
5.2 模型建立 | 第58-60页 |
5.2.1 滑体 | 第58页 |
5.2.2 三维地表 | 第58页 |
5.2.3 初始条件与边界条件 | 第58-59页 |
5.2.4 计算终止条件 | 第59-60页 |
5.2.5 监测点布置 | 第60页 |
5.3 计算结果分析 | 第60-67页 |
5.3.1 坡面摩擦系数影响 | 第61-63页 |
5.3.2 平行粘结强度影响 | 第63-65页 |
5.3.3 球体刚度影响 | 第65-67页 |
5.4 文家沟滑坡-碎屑流动力过程数值模拟 | 第67-75页 |
5.4.1 不同时刻滑体位置 | 第67-69页 |
5.4.2 滑体运动速度 | 第69-75页 |
5.4.3 滑体碎屑化过程 | 第75页 |
5.5 小结 | 第75-78页 |
6 结论与建议 | 第78-80页 |
6.1 结论 | 第78页 |
6.2 建议 | 第78-80页 |
参加科研项目及论文发表情况 | 第80-82页 |
致谢 | 第82-84页 |
参考文献 | 第84-87页 |