论文题目：基于大数据和卷积神经网络的边坡稳定性分析
摘要：边坡常作为山区工程建设的环境和工程荷载的承载体。如果边坡工程设计或管理不当,可能对建（构）筑物的建设和使用造成不良影响,导致引起边坡变形,甚至引发地质灾害。边坡稳定性常成为山地工程建设中的关键工程地质问题,控制着工程项目的可行性、安全性和经济性。通过对边坡稳定性的准确预测,快速、直观地判断边坡的稳定状态,可为边坡工程设计、施工和管理提供重要依据,以确保边坡工程安全稳定和工程建设的顺利进行。本文在总结边坡变形及失稳机理和前人研究成果基础上,将基于大数据分析技术和卷积神经网络方法引入边坡稳定性评价中,构建了基于大数据和卷积神经网络的边坡稳定性预测模型,并将训练好的卷积神经网络模型应用于清远市恒大银湖城二期工程边坡工程;对比分析了神经网络法结果和有限元分析结果,验证了该方法的有效性。主要研究工作和成果如下:（1）基于极限平衡法的边坡数据库构建研究。结合极限平衡法及计算机数值分析技术,构建类型丰富的边坡数据库。提出了一种利用极限平衡原理构建边坡稳定性分析数据库的方法,运用计算机数值分析技术批量化计算,构建了边坡数据库包含了20000组边坡资料,为卷积神经网络模型训练提供了丰富的学习训练样本,解决了样本不足的问题,有效提高了模型的性能和泛化能力。（2）基于卷积神经网络的边坡稳定性模型研究。将边坡关键点坐标和土层物理力学参数(C、ψ、γ、γsat)作为输入,边坡安全系数Fs和边坡的稳定状态作为输出,构建了由4个卷积层、1个全连接层和1个输出层组成边坡稳定性的卷积神经网络模型。用边坡数据库中的18000边坡样本训练模型,将另外2000样本来验证网络性能,研究表明卷积神经网络方法的输出值与希望值基本吻合,分析模型性能稳定,计算精度高。（3）神经网络法和有限元法在边坡工程稳定性分析中的应用对比研究。以清远市恒大银湖城二期边坡为工程背景,结合边坡工程地质资料以及现场勘探结果,分析了研究区的场地环境与工程地质条件,随后分别利用卷积神经网络和有限元数值计算对边坡场地的16个剖面进行稳定性分析。把训练好的卷积神经网络模型用于清远市恒大银湖城项目二期工程边坡,比较了卷积神经方法和有限元强度折减法的计算误差。研究结果表明,卷积神经网络法的精度及速度要优于有限元数值计算法。
关键词：边坡稳定性;卷积神经网络;边坡样本库;大数据;有限元
学科专业：建筑与土木工程（专业学位）
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 边坡稳定性研究现状
1.2.2 人工神经网络研究现状
1.3 本文的研究内容及技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
1.4 本文主要创新点
第二章 边坡变形破坏类型及稳定性影响因素分析
2.1 引言
2.2 边坡分类
2.3 边坡变形破坏类型
2.4 边坡稳定性的影响因素
2.5 本章小结
第三章 基于极限平衡法的边坡数据库建立
3.1 引言
3.2 极限平衡理论
3.2.1 瑞典圆弧法
3.2.2 简化毕肖普法
3.2.3 摩根斯坦-普莱斯法
3.2.4 斯宾塞法
3.2.5 陈祖煜简化法
3.3 边坡样本数据库构建
3.3.1 实际样本准备
3.3.2 边坡稳定性分析方法
3.3.3 优化方法确定最小安全系数
3.3.4 样本数据库的生成方法
3.4 本章小结
第四章 基于卷积神经网络的边坡稳定性预测方法
4.1 引言
4.2 卷积神经网络原理
4.2.1 卷积层与池化层
4.2.2 激活函数
4.2.3 Softmax层与Classification层
4.3 数据预处理
4.4 卷积神经网络参数及结构设计
4.5 卷积神经网络训练
4.6 基于数据库的边坡稳定性分析
4.7 本章小结
第五章 神经网络法与有限元法在边坡稳定性分析中的应用
5.1 引言
5.2 工程概况
5.3 场地环境与工程地质条件
5.3.1 气象水文
5.3.2 地形地貌
5.3.3 地质构造
5.3.4 场地岩土层
5.3.5 地下水类型及含水层性质
5.3.6 不良地质作用与地质灾害
5.3.7 特殊性岩土
5.3.8 场地断裂构造
5.4 边坡参数取值
5.5 基于卷积神经网络法的边坡稳定性预测
5.6 基于有限元强度折减法的边坡稳定性分析
5.6.1 基本假设
5.6.2 几何模型
5.6.3 岩土体参数
5.6.4 有限元数值计算结果
5.7 有限元法与卷积神经网络法对比
5.8 本章小结
结论与展望
结论
展望
参考文献
致谢