(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111651736.1 (22)申请日 2021.12.3 0 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114330168 A (43)申请公布日 2022.04.12 (73)专利权人 中国科学院力学研究所 地址 100190 北京市海淀区北四环西路15 号 (72)发明人 冯春　朱心广　程鹏达　周玉　 范永波　张丽　 (74)专利代理 机构 北京和信华成知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11390 专利代理师 焦海峰 (51)Int.Cl. G06F 30/28(2020.01)G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 113/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (56)对比文件 CN 106321093 A,2017.01.1 1 CN 106815971 A,2017.0 6.09 CN 112329349 A,2021.02.0 5 审查员 陈昌曼 (54)发明名称 一种动态评价 边坡安全性的方法 (57)摘要 本发明公开了一种动态评价边坡安全性的 方法， 包括以下步骤： 步骤S1、 根据边坡的类型、 坡体结构、 地层特性、 变形破坏模式对边坡进行 地质模型概化得到边坡地质模型， 并根据所述边 坡地质模型建立边坡几何模型并剖分计算网格， 选取合理的数值模拟方法、 力学本构、 初边值条 件， 形成计算模型； 步骤S2、 基于所述计算模型， 调整地层参数、 结构面参数及促发因素强度， 开 展大量数值模拟， 并对所述数值模拟结果进行总 结， 对输入量与输出量进行归一化， 建立机器学 习样本。 本发 明可利用监测数据对岩土力学输入 参数进行动态调整， 使得预测精度更高， 此外， 由 于采用了神经网络生成的代理模 型， 可以做到实 时预测。 权利要求书2页 说明书5页 附图5页 CN 114330168 B 2022.06.21 CN 114330168 B 1.一种动态评价 边坡安全性的方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1、 根据边坡的类型、 坡体结构、 地层特性、 变形破坏模式对边坡进行地质模型概 化得到边坡地质模型， 并根据所述边坡地质模型建立边坡几何模型并剖分计算网格， 选取 合理的数值模拟方法、 力学本构、 初边 值条件， 形成计算模型； 步骤S2、 基于所述计算模型， 调整地层参数、 结构面参数及促发因素强度， 开展大量数 值模拟， 并对所述数值模拟结果进行总结， 对输入量与输出量进 行归一化， 建立机器学习样 本， 再将所述学习样本随机分为样本A、 样本B两部分， 所述样本A用于机器学习， 所述样本B 用于机器预测； 步骤S3、 神经网络选型及初始化设置， 包括确定输入端、 输出端神经元数量， 确定隐藏 层数量及每层神经元数量， 选择激活函数及权系数初值， 并将所述样本A输入神经网络进 行 学习， 调整优化神经网络中各层神经元间的传递系 数， 形成用于边坡安全性预测的第一代 理模型， 再将所述样本B输入至所述第一代理模型中进 行预测验证， 进一步调整第一代理模 型中的权系数， 形成高可靠性的边坡安全性预测的第二代理模型； 步骤S4、 基于初始状态下的岩土力学参数， 将边坡现场监测到的促发因素数据输入第 二代理模型， 计算边坡的变形破坏情况， 并将边坡表面及内部力学响应监测数据与第二代 理模型中对应位置的计算数据进行对比， 动态调整第二代理模型中各处的岩土力学参数； 将调整后的岩土力学参数， 再次输入第二代理模型， 计算 边坡的变形破坏及成灾过程； 步骤S5、 重复步骤S4， 以实现对边坡未来的安全性进行动态评估。 2.根据权利要求1所述的一种动态评价边坡安全性的方法， 其特征在于： 所述边坡类型 包括岩质边坡、 土质边坡、 基覆边坡， 所述坡体结构包括顺层结构、 反倾结构、 块状结构、 散 体结构、 土石混合体结构， 所述变形破坏模式包括滑 移滑坡、 倾倒破坏、 崩塌破坏。 3.根据权利要求1所述的一种动态评价边坡安全性的方法， 其特征在于： 所述计算网格 包括二维的三角形、 四边形、 多边形及圆盘网格， 三 维的四面体、 三棱柱、 金子塔、 六面体、 多 面体及球 体网格。 4.根据权利要求1所述的一种动态评价边坡安全性的方法， 其特征在于： 所述的数值模 拟方法包括有限元法、 有限体积法、 有限差分法、 块体离 散元法、 颗粒离 散元法、 无网格法。 5.根据权利要求1所述的一种动态评价边坡安全性的方法， 其特征在于： 所述力学本构 包括Drucker ‑Prager本构、 Mohr ‑Coulomb本构、 Hoek ‑Brown本构、 遍布节 理本构、 断裂能本 构。 6.根据权利要求1所述的一种动态评价边坡安全性的方法， 其特征在于： 所述岩土力学 参数包括密度、 弹性模量、 泊松比、 粘聚力、 内摩擦角、 抗拉强度、 剪胀角、 拉伸断裂能、 剪切 断裂能。 7.根据权利要求1所述的一种动态评价边坡安全性的方法， 其特征在于： 所述神经网络 包括前向神经网络和反馈神经网络， 所述前向神经网络包含 单层感知器、 多层感知器、 BP神 经网络， 所述反馈神经网络包括Hopfield、 Ham ming、 BAM网络 。 8.根据权利要求1所述的一种动态评价边坡安全性的方法， 其特征在于， 所述促发因素 包括降雨、 库水或地下 水涨落、 地震、 人工开挖、 工程爆破扰动。 9.根据权利要求1所述的一种动态评价边坡安全性的方法， 其特征在于， 所述边坡安全 性动态评估 包括稳定性评估及成灾 风险评估。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114330168 B 210.根据权利要求1所述的一种动态评价边坡安全性的方法， 其特征在于， 所述边坡当 前状态岩土力学参数反演方法包括梯度下降法、 共 轭梯度法、 牛 顿法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114330168 B 3