边坡岩体稳定性的人工神经网络预测模型

不连续面倾角的影响； !> 反映边坡角与不连续面倾角 的相互关系。 "&"
图! #$%& " 边坡岩体结构及其失稳方式 ’()*+$,- .(+/((- 0*$)12( 3,4( ,0 2,56 7),8( *-4 2,56 3*77 7+215+12(
坡高系数! ［""］ 大量的边坡工程统计表明 ， 随坡高增大， 边坡
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边坡岩体稳定性的人工神经网络预测模型
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边坡岩体变形失稳模式
目前关于边坡破坏模式的划分， 国内外学者做了
［! C ,］ ， 研究表明， 在边坡的各种破坏方式中， 大量工作
边坡岩体结构及岩体质量是控制边坡岩体失稳的主导 因素， 根据边坡面的几何形态、 结构面产状、 性质、 组合 等特征可以初步判断出边坡的可能破坏形式， 图!综 合了各类边坡岩体结构及其可能的破坏方式。
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报 表! 影响边坡岩体稳定性因素统计
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对水电、 冶金、 公路等各类工程岩质边坡岩体稳定
［!］ （表 "） ， 边坡岩体稳定性状况是多种因 性统计表明 素非线性耦合作用的结果， 其中岩石强度特性、 岩体结
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坚硬程度、 结构面发育特征及地下水效应等岩体的基 本地质属性， 是综合反映边坡岩体质量优劣、 地下水作 用效应和边坡岩体稳定性的综合指标。根据 F$(-$*/7G
［B］ ， 进行如下 6$ 提出的岩体基本质量评价系统 ’E’ 值 修正得出边坡岩体质量系数 D’E’ 为
’E’ "CC 此外， 虽然地下水或地表水对边坡岩体稳定性具 D’E’ H 有重要的影响， 但是对于各种工程地质条件和具体边 坡工程的影响是不同的， 本文则将地下水对边坡岩体 稳定性的影响作为岩体质量系数的修正因子。 "&# 控制性结构面方位系数 ! 在边坡岩体中其他工程地质条件相近时， 结构面的
岩体的应力状态便逐渐恶化， 增加切割不利结构面的 机率， 从而恶化边坡岩体的稳定状态。本文采用坡高 的修正系数表征边坡体规模对边坡岩体稳定性的影 响， 坡高修正系数的经验计算方法如下： 式中
&" ! " C # 9A $ >> # ! % （3） 。 % 为边坡坡高
根据上述各因素对边坡岩体稳定性的综合影响， 将其归纳为 9 个复合指标， 即边坡岩体质量系数、 结构 面方位、 结构面力学特性、 坡高及施工方式等， 这些指 标的工程、 物理意义如下。 万方数据
:;( 3*$- 0*5+,27 *00(5+$-% +;( 7+*.$)$+< ,0 2,56 7),8( 影响因素 工程类型 铁路 公路 建筑物 水电 冶金 ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
构、 岩体风化作用和坡高是影响边坡岩体稳定性的基 本因素， 而水的作用、 施工方式等构成了边坡岩体稳定 性的诱发因素。
岩石强度 风化作用 岩体结构及完整性 构造带或岩体结构特性 结构面产状及连续性 坡高 地下水 地表水 天然斜坡情况 区域地质及地理条件
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边坡岩体质量系数 D’E’ 边坡岩体质量综合反映了岩体结构完整性、 岩石
状态为输出变量， 通过对大量工程实例进行学习训练， 首先建立边坡各种地质和工程因素与安全系数及稳定 状态之间的非线性学习模型； 然后用这个模型对部分 已知工程进行推广预测， 对训练网络进行测试， 评价学 习模型的网络性能的泛化能力； 最后运用这个泛化能 力强的网络模型对三峡永久船闸边坡工程典型坡段的 边坡安全系数及稳定状态进行预测。 #(% 学习训练样本 笔者在收集和综合分析计算国内大量的各种岩体 结构类型和稳定状态的水电边坡工程实例基础上， 筛 选了 >! 个工程实例作为学习训练样本 （见表 >） ， 其中
"(#
结构面类型修正系数# 在边坡岩体稳定性分析中， 断层、 泥化夹层、 层理
法在处理边坡岩体稳定性分析方面具有很好的应用基 础。
［!( : !>］ 本文采用 GH 神经网络模型 ， 以前述的 ; 个 复合指标为输入变量， 以边坡岩体稳定性系数和稳定
及节理等各类结构面对边坡岩体稳定性的工程意义及 其影响权值一般情况下是不同的， 因此在计算分析中 的取值应有所区别。本文建议以下取值原则： 断层、 夹 泥层， 层面 # A " ( = : " ( B； 节理面# A " ( ?。 # A ! ( "； " ( $ 施工方法影响系数 ) C 一般地， 边坡开挖的施工方式不同， 对边坡岩体的 应力分布、 岩体结构及完整性等的影响程度是不同的， 从而对边坡岩体工程稳定性及工程岩体质量的影响程 度也不同。因此， 在边坡岩体稳定性分析过程中应考 虑不同的开挖施工方法的影响， 有关施工方法影响系 数确定见表 9。
组合特征及其与边坡面的组合关系是失稳变形的重要 因素。其意义主要表现为结构面或两组结构面交线的 倾向、 倾角与边坡面倾向和倾角的相互关系。根据 ’,G
［"C］ （见表 3*-* 提出的 DE’ 分类系统中有关指标的修正 ， 综合确定控制性结构面方位系数 ! 值， 即 =）
式中
!" != !> @C 反映边坡与不连续面走向的关系； !" != 反映 ! "
陈昌彦! ， 王思敬" ， 沈小克!
（! # 北京市勘察设计研究院 地基检测所， 北京 北京 !$$$%&； " # 中国科学院地质研究所， !$$$"’）
摘
要： 在综合分析边坡岩体变形失稳破坏模式及其影响因素的基础上， 提出了表征边坡岩体稳定性分析的复合指标。以大量水
电边坡工程的稳定状况为学习训练样本及预测样本， 讨论了基于人工神经网络技术的边坡岩体稳定性分析方法及其有效性。研究 表明， 用人工神经网络方法预测边坡岩体的稳定状况是可行的。 关键词： 边坡岩体稳定性分析； 边坡岩体变形失稳模式； 人工神经网络技术； 复合指标 中图分类号： () *+, 文献标识码： 文章编号： （"$$!） !$$$ . *+*& $" . $!+, . $+ 作者简介： 陈昌彦， 男， 现为北京市勘察设计研究院地基检测所高级 !’/, 年生， !’’, 年获中国科学院地质研究所工程地质学博士学位， 工程师。主要从事岩土体工程地质、 岩土工程、 地基检测、 计算机在岩土体工程中的应用、 地质灾害防治及构造地质等的研究工作。