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摘要:本发明公开了一种基于能量等效的水库滑坡涌浪概率计算方法,包括步骤:1将复杂形状的滑坡体概化为由主剖面拉伸而成的具有相同体积的滑坡体,设定滑坡体入水处的涌浪特征一致;2建立滑坡涌浪主剖面计算模型,计算滑坡体的滑动速度以及初始涌浪高度;3建立涌浪传播计算模型;4将初始涌浪输入涌浪传播计算模型,进行区域性涌浪传播的计算;5验证涌浪传播计算模型的准确性;6建立不同滑动速度和失稳方量的计算样本;7建立LSTM代理模型。8进行蒙特卡洛模拟,确定滑坡涌浪的概率分布。本发明解决了公式法计算精度低,数值方法难以有效调整滑坡体失稳方量的问题,便于快速准确进行滑坡涌浪的概率分析。
主权项:1.一种基于能量等效的水库滑坡涌浪概率计算方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1,将复杂形状的滑坡体概化为由主剖面拉伸而成的具有相同体积的滑坡体,且设定滑坡体入水处的涌浪特征一致;步骤2,建立包含滑动面、滑坡体和水体的滑坡涌浪主剖面计算模型,计算滑坡体的滑动速度以及初始涌浪高度;过程为:步骤2.1,采用摩尔库伦本构模型表征滑坡体的力学特征,并根据水位条件建立水体;步骤2.2,在滑坡体内部设置速度监测点,在滑坡体前方设置初始涌浪监测点;步骤2.3,设置计算参数,所述计算参数包括滑坡体和滑带的粘聚力、内摩擦角和密度,水体的密度;步骤2.4,计算滑坡涌浪产生过程,提取速度监测点以及初始涌浪监测点的监测结果,获得初始涌浪和滑坡体的滑速变化过程;步骤3,采用浅水方程模型建立涌浪传播计算模型,在涌浪传播计算模型中滑坡体与水面的交汇处建立初始涌浪输入边界用于输入初始涌浪;步骤4,将初始涌浪输入涌浪传播计算模型;在初始涌浪输入边界输入滑坡体停止运动前的初始涌浪波形,使从滑坡体传递到水体的总能量与概化后的滑坡体一致;将初始涌浪输入边界的长度设置为与概化的滑坡体宽度相同,使从滑坡体传递到水体的能量释放速率与概化后的滑坡体一致;进行区域性涌浪传播的计算,并计算河道的最大涌浪波幅;步骤5,将计算获得的河道的最大涌浪波幅与物理模型实验中河道的最大涌浪波幅进行对比,进而验证涌浪传播计算模型计算结果的准确性;步骤6,采用验证后的涌浪传播计算模型进行七水平两因素的正交数值模拟;根据滑坡体滑速变化导致滑坡涌浪特征的变化,以及滑坡体失稳方量导致滑坡涌浪特征的变化,建立不同滑动速度和失稳方量的计算样本;步骤7,使用计算样本训练LSTM神经网络,建立LSTM代理模型;过程为:将计算样本打乱,将打乱后70%以上的计算样本作为训练集,其余的计算样本作为测试集,对LSTM进行多次训练;将多次平均的均方根误差和平均绝对百分比误差作为评价指标,进行超参数调优,获得最优的LSTM模型参数,进而建立LSTM代理模型;步骤8,采用LSTM代理模型进行蒙特卡洛模拟,确定滑坡涌浪的概率分布;过程为:步骤8.1,根据滑坡体的地质特征,确定滑坡体滑速和失稳方量的分布特征;步骤8.2,对确定的滑速和失稳方量的分布特征进行抽样,并将抽样获得的滑速和失稳方量输入LSTM代理模型获得涌浪特征;进行多次不同滑速和失稳方量的计算,获得滑坡涌浪特征的累计概率分布。
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百度查询: 河海大学 一种基于能量等效的水库滑坡涌浪概率计算方法
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