京珠高速K108边坡软弱夹层流变参数的智能反演* (2011年)

岩土体的流变特性是影响边坡变形及稳定性的重要因素，对边坡进行稳定性评价、结合变形监测资料对边坡进行预警预报，都有必要考虑岩土体的流变效应。本文以京珠高速Kl08边坡为研究对象，采用粘弹塑性数值方法建立该边坡的计算模型，通过大量的数值分析获得神经网络的训练样本，由人工神经网络的非线性映射功能建立岩土体流变位移与待反演参数之间的特征关系，将实测位移代入训练好的神经网络进行反分析得到软弱夹层的流变参数，通过后验差的方法验证了反演结果的合理性，得到的结果可用于后续的边坡稳定分析及预警。