运用FLAC有限差分程序,建立了一个边坡动力数值分析模型,对不同动力参数及岩土参数条件下的边坡响应规律进行数值模拟研究.结果表明,边坡动力响应放大系数与加载频率不是简单的线性关系,而是存在一个主导频率,即在该频率的动载作用下,边坡动力响应放大系数较大.进一步研究表明,主导频率主要受边坡岩土体剪切模量和密度的影响.提出了边坡动力响应放大系数与输入动力参数以及岩体力学参数间的函数关系

根据郑州市西南绕城高速公路膨胀性岩土路堑边坡在施工过程中的实际破坏状况,将边坡分成四个加固区域,针对不同区域的实际情况采取不同的加固方案.按照不同加固结构的设计参数和坡体自然属性,利用数值分析方法,对加固后坡体稳定性及加固结构承载性能进行了系统分析.结果表明,加固后坡体稳定性得到显著提高,加固结构尤其是自预应力锚杆,表现出良好的承载性能,使得不同类型的加固结构与坡体构成有效的承载整体

计算土力学是用数值计算分析方法分 析岩土工程变形、应力、强度和稳定性 的科学,无论将土作为一种地基、建筑 材料或者结构物的环境,均会因为荷载、 渗流的作用产生变形、应力和稳定性问 题,计算土力学的任务就是要通过计算 分析解决与土有关的工程问题,提出合 理而经济的解决方案

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基于相似模拟理论，通过试验台架设计、监测系统设计、加载系统设计和岩体模型制作等流程，完成了双孔并行隧道模型试验系统的研制工作；试验中实时监控模型各关键位置的位移变化、应力变化及隧道岩壁破坏情况.研究表明，试验观测结果与基于Mohr-Coulomb模型所得数值模拟结果相对误差较大，而基于Plastic-Hardening模型进行数值模拟计算时，所得岩土体屈服状态和变化规律与相似模型试验结果吻合度较高.综合各方面分析研究结果，认为Plastic-Hardening模型能够更为精确合理的反映实际工程及试验中岩土体状态的真实变化情况，可为相似地质条件下的双孔并行隧道施工及维护提供重要参考

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

第一节时间数列概述 第二节时间数列的水平分析指标 第三节时间数列的速度分析指标

• 1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 • 2. 测度集中趋势就是寻找数据一般水平的 代表值或中心值 • 3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度 值 • 4. 低层次数据的集中趋势测度值适用于高 层次的测量数据，反过来，高层次数据的 集中趋势测度值并不适用于低层次的测量 数据 • 5. 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋 势，要根据所掌握的数据的类型来确定

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第一节 时间数列概述 第二节 时间水平指标分析 第三节 时间数列的速度分析指标