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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：一种基于GMM与EM的堆积层滑坡失稳模式概率判识方法及系统，包括：获取堆积层滑坡的计算参数；建立堆积层滑坡地质概化模型，以此为基础，在有限元软件中建立堆积层滑坡确定有限元模型；对有限元软件进行二次开发，以提取各个中心坐标；将黏聚力和内摩擦角作为随机变量，进行相关随机场模拟，得到多个随机场；基于随机场模拟结果，采用非侵入式随机有限元方法批量建立不确定有限元模型，并进行稳定性分析，获得不确定有限元模型的节点位移；以节点位移作为观测值，通过K‑means聚类分析，将滑坡模型整体聚为稳定体和变形体两类；统计变形体体量，并基于统计结果，以变形体体量为观测对象，通过混合高斯模型的期望最大化算法进行失稳模式判识。
主权项：1.一种基于GMM与EM的堆积层滑坡失稳模式概率判识方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1、获取堆积层滑坡的计算参数，所述计算参数包括：堆积层滑坡模型的几何参数、堆积体的物理力学参数以及堆积体强度参数空间变异信息统计；S2、利用S1中的计算参数，建立堆积层滑坡地质概化模型，以堆积层滑坡地质概化模型为基础，在有限元软件中建立堆积层滑坡确定有限元模型；S3、对有限元软件进行二次开发，以提取步骤S2中堆积层滑坡确定有限元模型的各个单元的中心坐标；S4、利用所述各个有限元模型的中心坐标，将黏聚力c和内摩擦角φ作为随机变量，进行相关随机场模拟，得到多个随机场；S5、利用所述多个随机场，采用非侵入式随机有限元方法批量建立堆积层滑坡不确定有限元模型，并进行稳定性分析，获得每一个堆积层滑坡不确定有限元模型的节点位移；S6、以节点位移作为观测值，通过K-means聚类分析，将滑坡模型整体聚为稳定体和变形体两类；每个观测值包含一个堆积层滑坡不确定有限元模型的所有节点位移；S7：基于步骤S6得到的聚类结果，统计变形体体量，并基于统计结果，以变形体体量为观测对象，通过混合高斯模型的期望最大化算法进行失稳模式判识。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于GMM与EM的堆积层滑坡失稳模式概率判识方法及系统
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