高陡软岩边坡控制与智能匹配优化设计技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:王文忠 冉启发 孙世国等

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2008-5

价格:68.00元

装帧:

isbn号码:9787030214850

丛书系列:

图书标签:

• 边坡工程
• 软岩力学
• 数值模拟
• 智能优化
• 风险评估
• 支护技术
• 稳定性分析
• 工程地质
• 岩土工程
• 新型材料

《高陡软岩边坡控制与智能匹配优化设计技术》 内容简介： 本书聚焦于高陡软岩边坡这一复杂且极具挑战性的工程地质问题，深入探讨了控制与优化设计的关键技术。在高陡软岩边坡的勘察、评价、加固、监测与维护等各个环节，本书提供了系统性的理论框架与实用的工程实践指南。旨在为岩土工程、土木工程、水利水电工程、矿山工程等领域的科研人员、工程师及相关从业者提供一套严谨、高效、创新的解决方案，以期提升高陡软岩边坡的稳定性和安全性。 第一部分：高陡软岩边坡的认识与评价 1.1 高陡软岩边坡的形成与特征： 详细阐述高陡边坡的地理学背景和地质构造条件，剖析软岩（如泥岩、页岩、板岩、千枚岩、煤系地层等）的特殊性质，包括其低强度、易风化、易软化、高塑性、层理发育、节理密集以及潜在的膨胀性等。 分析软岩在风、水、温度变化及地应力作用下的变形破坏机制，重点关注层间滑移、软化层滑动、块体崩塌、蠕变等典型失稳模式。 区分高陡软岩边坡与一般边坡的差异，突出其对工程稳定性的潜在威胁。 1.2 高陡软岩边坡的勘察技术： 地质调查与遥感技术： 强调实地地质调查的重要性，包括地层岩性、构造线、断层、节理裂隙系统、地下水位等参数的详细测定。介绍遥感技术（如高分辨率卫星影像、航空摄影）在地质填图、隐伏构造识别、滑坡痕迹调查等方面的应用。 物探技术： 详细介绍电阻率法、地震法（折射、反射）、探地雷达、瞬态电磁法等地球物理勘探方法在高陡软岩边坡内部结构探测、软弱夹层识别、地下水分布调查中的原理、方法与适用性。 钻探与取样技术： 阐述不同类型钻探（如回转钻、冲击钻）在高陡边坡勘察中的应用。重点介绍软岩原位取样时应注意的技术细节，如防止扰动、快速固定、低温保存等，以保证岩样的高保真度。 室内试验技术： 详细介绍软岩的物理力学性能试验，包括但不限于： 物理性质试验： 密度、含水量、吸水率、膨胀率、塑性指数等。 力学性质试验： 室内直剪试验（考虑不同含水量和应力条件）、三轴压缩试验（特别是饱和应力条件下的固结不固结、不固结不排水试验）、单轴抗压强度试验、劈裂强度试验。 特殊性能试验： 风化试验（循环湿干、冻融）、蠕变试验、膨胀压力试验等。 水文地质勘察： 强调地下水在高陡软岩边坡稳定性中的关键作用。介绍地下水位测定、渗透系数测试、地下水化学成分分析（判断是否具有腐蚀性或引起软化）等方法。 1.3 高陡软岩边坡的稳定性评价方法： 经典极限平衡法： 详细介绍Bishop法、Janbu法、Spencer法、Morgenstern-Price法等极限平衡法的原理、适用条件及其在软岩边坡分析中的局限性。 数值模拟分析： 有限元法 (FEM)： 详细阐述FEM在模拟边坡变形、应力分布、裂隙扩展等方面的优势，以及如何针对软岩的非线性、弹塑性、蠕变特性进行本构模型选择和参数取值。 有限差分法 (FDM)： 介绍FDM在处理大变形、断裂破坏过程（如FLAC软件）中的应用，特别是模拟软岩边坡的崩塌和滑移过程。 离散元法 (DEM)： 阐述DEM在模拟块体运动、节理相互作用、颗粒流等问题中的作用，尤其适用于节理发育的软岩边坡。 新方法与技术： 介绍模糊数学、灰色系统理论、神经网络、支持向量机 (SVM) 等智能计算方法在边坡稳定性定性或半定量评价中的应用。 综合评价体系： 提出建立一套基于地质、水文、工程地质、力学性能等多种因素的综合评价指标体系，实现对不同高陡软岩边坡复杂工况下的稳定性进行科学的等级划分。 第二部分：高陡软岩边坡的控制技术 2.1 削坡减载与排水减载： 削坡减载： 详细介绍不同坡度比下的削坡设计原则，包括削坡体的形状、坡度、平台设置等。分析削坡过程中可能产生的二次稳定性问题，以及如何通过削坡与支挡结合的方式进行优化。 排水减载： 强调排水在高陡软岩边坡治理中的基础性作用。详细介绍各种排水措施的原理、设计要点和适用范围，包括： 地表排水： 截水沟、排水沟、排水槽的设计与施工，防止地表水下渗。 地下排水： 盲沟/明沟： 适用于边坡坡脚或中下部。 砂桩/砾石桩： 改善土体渗透性，快速排降地下水。 穿孔排水管/盲沟： 埋设于坡体内，引排地下水。 集水井： 收集坡体内地下水并导出。 截渗墙： 阻断地下水补给，降低地下水位。 考虑软岩特性： 针对软岩易软化、渗透性较差的特点，详细讨论不同排水材料（如碎石、砾石、土工布）的选择，以及排水系统与软岩层之间的接触处理。 2.2 结构加固技术： 锚固工程： 土钉墙： 详细介绍土钉的选型（钢筋、钢管）、数量、间距、长度、倾角设计，以及土工格栅、土工布的配合使用，形成加固土体。重点分析软岩地层中土钉的锚固性能，以及锚固段设计应考虑的因素。 锚杆： 介绍不同类型的锚杆（水泥砂浆锚杆、树脂锚杆、 inoxydable 锚杆）、受力机理、设计参数（锚固长度、锚固角度、数量、间距），以及针对软岩的特殊锚固设计，如空孔注浆、全长粘结等。 预应力锚索： 适用于大型边坡或关键部位的加固，详细阐述其受力特征、设计方法、施工工艺以及对软岩层变形的控制作用。 挡土结构： 重力式挡土墙： 详细介绍混凝土重力墙、石砌重力墙的设计原则、配筋要求，以及在软岩地基上的承载力分析。 加筋挡土墙（如挡土墙+土工格栅）： 阐述土工格栅的拉力作用、设计参数、层数、间距，以及与填土材料的协同工作。 桩式挡土结构（如排桩、地下连续墙）： 介绍桩的设计（直径、间距、长度）、受力分析，以及它们在高陡边坡整体稳定性中的作用。 组合式挡土结构： 讨论不同结构形式（如挡墙+锚杆、桩+格栅）的优化组合设计。 边坡支护： 喷锚支护： 详细介绍喷射混凝土的厚度、强度、钢筋网的设置，以及与锚杆的协同作用，形成柔性支护结构。重点分析软岩表面的粘结强度及喷射混凝土层与软岩的相互作用。 挂网（金属网、塑料网）与坡面防护： 介绍不同类型挂网的防护机理，以及配合浆砌块石、混凝土、植被等进行坡面防护的设计。 桩基础与桩网结构： 桩排（Pile-supported slopes）： 详细介绍桩的布置形式（单排、双排、多排）、桩径、桩距、桩长、桩顶连接方式（梁、板）等，以及桩在抵抗滑移荷载方面的作用。 桩-格栅复合结构： 结合桩的抗剪能力和土工格栅的整体性，形成更有效的加固体系。 改良软岩性质的措施： 物理改良： 如客土喷播、植被绿化，利用植物根系增加土体强度和抗冲刷能力。 化学改良（谨慎使用）： 对于特定软岩，可考虑注浆加固（如水泥浆、化学浆），但需充分评估浆液与软岩的反应性。 第三部分：高陡软岩边坡的智能匹配优化设计技术 3.1 智能优化设计理念： 参数化设计： 将边坡的几何形态、地质参数、荷载条件、支护结构参数等定义为可变参数，为后续的自动化设计奠定基础。 多目标优化： 明确优化目标，例如： 安全性最大化： 提高安全系数，减小失稳风险。 经济性最优： 降低工程造价，减少材料消耗。 环境友好性： 尽量减少对环境的影响。 施工便捷性： 考虑施工的可行性和周期。 智能算法应用： 遗传算法 (GA)： 模拟生物进化过程，搜索最优设计方案，适用于结构参数和布置的优化。 粒子群优化算法 (PSO)： 模拟鸟群或鱼群的群体行为，快速收敛到最优解，适用于参数寻优。 模拟退火算法 (SA)： 模拟金属退火过程，避免陷入局部最优解，适用于全局搜索。 神经网络 (NN) 与深度学习 (DL)： 用于预测边坡稳定性、材料性能，或作为优化算法的评估模块。 机器学习 (ML)： 学习历史工程数据，预测不同设计参数下的边坡性能，辅助决策。 3.2 智能匹配优化设计流程： 数据采集与预处理： 整合勘察数据、室内外试验数据、已建工程案例数据，进行清洗、标准化和特征提取。 建立性能评价模型： 稳定性评价模型： 利用数值模拟结果、经验公式或机器学习模型，快速评估给定设计方案下的边坡安全系数。 经济性评估模型： 根据材料价格、工程量估算，快速计算设计方案的总造价。 施工性评估模型： 考虑施工工艺的复杂程度、技术要求和时间成本。 定义设计变量空间： 确定可变的设计参数范围，如削坡角度、支护结构类型、锚固参数、排水系统布置等。 选择与集成优化算法： 根据问题的特点，选择合适的智能算法或算法组合，并将其与性能评价模型集成。 执行优化迭代： 算法不断生成设计方案，通过性能评价模型评估，并根据评价结果调整设计参数，直至达到预设的优化目标或收敛条件。 方案验证与后处理： 对优化得到的优选方案进行详细的数值模拟复核，并进行必要的工程审查。 3.3 软岩边坡智能优化的具体应用： 锚固参数的智能优化： 自动匹配锚杆的数量、长度、间距、角度，以最小的成本获得最大的稳定性。 支护结构形式的智能选择： 基于边坡地质条件、荷载特征，智能推荐最合适的支护结构类型（如锚杆、土钉墙、桩排），或进行组合结构的最优设计。 削坡与支护的协同优化： 动态调整削坡方案与支护措施的结合点，实现整体效益最大化。 排水系统与加固措施的智能匹配： 考虑软岩的渗透特性与软化规律，优化排水结构（如盲沟、穿孔管）的布置，并与加固措施（如锚杆）形成协同效应，最大程度降低水土压力与软化影响。 基于概率的可靠性设计优化： 结合不确定性分析，优化设计参数以满足给定的可靠度指标。 第四部分：高陡软岩边坡的监测与维护 4.1 监测技术与设备： 变形监测： 测斜仪（钻孔内）、位移监测仪（表面）、GPS/GNSS、全站仪、三维激光扫描。 应力监测： 锚杆测力计、土压力计、孔隙水压力计。 裂缝监测： 裂缝计、视频裂缝监测系统。 地下水监测： 自动水位记录仪、抽水试验。 物联监测： 传感器网络、物联网技术，实现数据实时采集、传输与预警。 遥感监测： InSAR（干涉合成孔径雷达）技术用于大范围形变监测。 4.2 监测数据分析与预警系统： 数据处理与可视化： 介绍数据清洗、滤波、趋势分析、异常值识别等技术。 阈值设定与预警： 根据边坡稳定性评价结果，设定各监测指标的预警阈值。 建立智能化预警平台： 集成监测数据、历史资料、环境信息，实现对边坡潜在风险的实时预警和趋势分析。 4.3 养护与应急处置： 定期巡查与检查： 强调日常巡查的重要性，及时发现异常迹象。 预防性维护： 及时疏通排水系统，修补破损的防护层，清理植被。 应急预案： 针对不同类型的边坡失稳，制定详细的应急处置方案，包括疏散、交通管制、临时加固措施等。 修复与加固： 在边坡发生初期变形或局部破坏时，及时采取有效的修复与加固措施，避免事态恶化。 结论： 本书系统性地梳理了高陡软岩边坡工程的关键技术难题，并提出了基于智能匹配优化设计的新型解决方案。通过深入理解软岩的力学特性，掌握先进的勘察与评价方法，灵活运用结构加固与排水减载技术，并辅以现代化的监测与预警体系，可有效提升高陡软岩边坡的工程安全性和经济效益。本书旨在为相关领域的工程师和研究人员提供一套科学、严谨、实用的技术指南，推动高陡软岩边坡工程向更安全、更智能、更可持续的方向发展。

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我是一个对工程经济性非常敏感的读者，尤其是在当前国内基建成本控制的大背景下。这本书中关于“优化设计”的论述，真正做到了从“安全至上”向“安全与效率并重”的转变。书中详细介绍了一种基于多目标遗传算法的支护选型流程，这个流程不仅仅考虑了结构的极限承载力，还将施工周期、材料可获得性、以及后期维护成本等一系列非结构性因素纳入了目标函数。我特别感兴趣的是，书中对“软岩”区域的支护设计提出了区别于硬岩的整体性思路，主张通过优化其自身的力学响应特性而非单纯地进行刚性约束来实现长期稳定。这种“顺势而为”的设计理念，极大地启发了我对未来项目的思考。与市面上其他偏重于单一软件操作或单一技术介绍的书籍相比，这本书提供的是一个宏观的、系统性的解决方案框架。它帮助我们跳出了传统思维的窠臼，认识到在这个高度复杂的岩土工程领域，最优解往往存在于多个约束条件相互作用的微妙平衡点上。

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作为一名在设计院工作了十多年的结构工程师，我最关心的始终是规范的落地性和设计的可靠性。读完这本书，我最深的感受是其对“控制”这一核心概念的精妙诠释。它并没有将边坡控制视为一个静态的、一次性的设计过程，而是将其视为一个贯穿于项目全生命周期的动态管理流程。书中的一个案例分析让我印象深刻，那是一个高边坡在基岩面倾角变化较大区域的支护方案对比。传统方法可能倾向于采用最保守、造价最高的方案以确保安全冗余，但这本书通过引入基于风险评估的“智能阈值”概念，指导工程师如何在满足安全系数的同时，有效控制成本和施工难度。特别是关于动态加固参数的调整策略，作者引用了大量的现场试验数据作为支撑，这些数据非常翔实，而不是凭空捏造的模型结果。这使得书中的每一条建议都显得掷地有声，充满了实践的重量。它教会我的不是“应该怎么做”，而是“为什么这么做是最优的”，这种思维模式的培养，对于提升我们团队的整体设计水平，有着不可估量的价值。

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这本书的排版和图表质量非常高，这是我首先要点赞的地方。在涉及复杂几何模型和应力分布的可视化呈现上，它做到了极致的清晰和直观。我之前在学习一些类似主题的国外教材时，常常因为图示过于抽象而感到吃力，但这本书在这方面做得非常出色。例如，书中用三维彩色云图清晰地展示了软岩区域内水压和应力集中点的相互作用，这种视觉冲击力远胜于单纯的文字描述。更值得称道的是，作者在撰写风格上展现出一种谦逊而严谨的态度。他不断地提醒读者，任何理论模型都存在局限性，尤其是在处理非均质性极强的自然地质体时，经验判断和现场勘察的重要性永远无法被算法完全取代。这种对工程实践复杂性的尊重，使得全书的论述充满了可信度。它成功地在尖端技术和传统工程智慧之间架起了一座坚实的桥梁，让人感觉既学到了新知，又没有迷失在纯粹的理论象牙塔中。

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这本新书的装帧设计着实引人注目，封面那种深沉的蓝与岩石纹理的巧妙结合，一下子就抓住了我的眼球。我原本是抱着学习行业前沿技术的心态来翻阅的，但没想到的是，它在开篇几章就展现出了对基础理论的扎实梳理。作者显然没有急于展示那些高深的、只有专家才懂的公式，而是花了大量篇幅去重新审视那些我们似乎已经习以为常的岩土力学基本原理，用了一种非常现代的、类比化的语言去阐述。比如，在探讨边坡失稳机理时，书中引入了复杂系统理论的一些概念，这使得原本枯燥的应力场分析变得生动起来。我特别欣赏它对“软岩”这一特定介质的细致区分，很多传统教材只是将软岩视为一种特殊的岩石，但这本书深入剖析了它在水文地质条件变化下的动态响应特性，这一点对于实际工程中的预判至关重要。从阅读体验上来说，文字流畅，逻辑清晰，即使是初次接触这个细分领域的新手，也能被引导着循序渐进地理解那些核心的力学机制。它不仅仅是一本技术手册，更像是一部充满洞察力的行业观察报告，为我们这些一线工程师提供了思考问题的全新框架。

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我是在参加完一个关于山区基础设施建设的研讨会后，经同行推荐购得此书的。坦白说，我对“优化设计”这类主题的书籍往往持保留态度，因为很多时候它们充斥着空洞的理论和无法落地的算法描述。然而，这本书的第三部分，尤其是关于“智能匹配”策略的论述，彻底颠覆了我的看法。它没有停留在传统的有限元分析上，而是将机器学习中的一些前沿算法引入到了边坡支护方案的筛选过程中。书中详尽地描述了如何构建一个包含地质参数、气候数据、历史灾害记录在内的多维数据库，并利用该数据库对不同支护结构（比如锚固、灌浆、或新型复合材料）的长期稳定性进行概率预测。这种从数据驱动到决策支持的转变，极大地提升了设计的科学性和经济性。我特别关注了其中关于“实时反馈”系统的章节，它描述了一种可以集成到物联网（IoT）传感器网络中的监测与优化迭代模型，这对于那些位于地震带或强降雨区的关键工程项目来说，简直就是雪中送炭。这本书的深度和广度，使其超越了一般的专业参考书的范畴，更像是一份面向未来的工程蓝图。

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