【摘要】：公路邊坡的安全性是決定公路性能的重要因素之一,極大地影響著工程施工人員和用路者的生命財(cái)產(chǎn)安全。為確保公路施工期及運(yùn)營(yíng)期的安全,確定人類(lèi)活動(dòng)或環(huán)境條件對(duì)邊坡的影響程度,必須對(duì)邊坡進(jìn)行整體監(jiān)測(cè)和評(píng)估,從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn),預(yù)先做好防災(zāi)措施。然而,目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)公路邊坡的監(jiān)測(cè)工作雖有進(jìn)展,但仍處于相對(duì)被動(dòng)狀態(tài),對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)整合度和利用率方面略有不足,邊坡安全性評(píng)價(jià)體系也并不十分成熟。針對(duì)上述問(wèn)題,論文以公路邊坡的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,將多源監(jiān)測(cè)指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)有機(jī)結(jié)合,對(duì)公路邊坡的安全程度進(jìn)行評(píng)價(jià)和預(yù)警,為公路邊坡的施工和管理提供數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。主要研究?jī)?nèi)容包括:1.構(gòu)建了公路邊坡在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。論文在總結(jié)公路邊坡基本類(lèi)型及形變特征的基礎(chǔ)上,對(duì)邊坡的影響因素進(jìn)行敏感性分析,綜合確定公路邊坡在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集需求,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)邊坡監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的整體框架設(shè)計(jì),對(duì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)、監(jiān)測(cè)點(diǎn)及監(jiān)測(cè)網(wǎng)的應(yīng)用原則進(jìn)行完善。2.采用基于差分進(jìn)化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)的改進(jìn)未確知濾波法(Improved Unascertained Filtering Method,IUF)對(duì)邊坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。論文首先以公路邊坡的原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,通過(guò)差分進(jìn)化算法對(duì)改進(jìn)未確知濾波法的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),并采用DE-IUF法對(duì)原始數(shù)據(jù)序列誤差進(jìn)行識(shí)別。然后采用不同插值方法,實(shí)現(xiàn)了原始數(shù)據(jù)缺失或經(jīng)剔除后的數(shù)據(jù)序列的插值校正,并分析了不同插值方法的適用性,驗(yàn)證了不同插值方法的可靠性。3.基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory Network,LSTM)對(duì)公路邊坡的多源實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先,論文分析了長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和運(yùn)行原理,從而確定了適用于公路邊坡監(jiān)測(cè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)類(lèi)型和激活函數(shù)類(lèi)型。其次,構(gòu)建了邊坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型,分析了學(xué)習(xí)率、單元值、迭代輪次和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)等四項(xiàng)結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)模型的具體影響,通過(guò)比較模型的收斂時(shí)間和平均絕對(duì)誤差,分析得出適用于公路邊坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的最優(yōu)參數(shù)組合,即學(xué)習(xí)率為0.040,單元值為160,迭代輪次為400次,隱含層共三層,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)取15,Drop-out率為0.35時(shí),最小平均絕對(duì)誤差降低至0.120,LSTM模型對(duì)當(dāng)前監(jiān)測(cè)位移數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)效果最佳。最后,分析了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)樣本個(gè)數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)定,確定當(dāng)前7100組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)至少需要5680組才能滿足預(yù)測(cè)精度要求。4.建立公路邊坡安全性綜合評(píng)價(jià)及預(yù)警體系,對(duì)公路邊坡的實(shí)時(shí)安全性進(jìn)行評(píng)價(jià)。論文首先采用穩(wěn)定系數(shù)和變異系數(shù)兩無(wú)量綱評(píng)價(jià)指標(biāo),以公路邊坡實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的組合序列為研究對(duì)象,綜合判斷公路邊坡監(jiān)測(cè)點(diǎn)是否安全。其次,綜合多源監(jiān)測(cè)指標(biāo),構(gòu)建了“監(jiān)測(cè)指標(biāo)層→判斷準(zhǔn)則層→綜合目標(biāo)層”的公路邊坡安全性評(píng)價(jià)層次模型,引入AHP-模糊綜合評(píng)價(jià)法,構(gòu)建模糊矩陣,計(jì)算最大隸屬度,根據(jù)安全度評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集確定公路邊坡的實(shí)時(shí)安全性等級(jí)。最后,對(duì)公路邊坡安全性的預(yù)警原則進(jìn)行總結(jié),進(jìn)一步綜合邊坡監(jiān)測(cè)點(diǎn)的微觀判斷和邊坡安全性的宏觀判斷,建立公路邊坡安全性綜合評(píng)價(jià)預(yù)警體系,得出了公路邊坡的實(shí)時(shí)安全性評(píng)價(jià)方法。
【圖文】：

路堤邊坡示意圖

瑞典條分法原理示意圖
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：U416.14

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2592555