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滑坡覆盖区域随机强度参数下的ANN随机分析方法研究

作者及机构
本研究由河海大学教育部岩土力学与堤坝工程重点实验室的Weijie Zhang（通讯作者）、Jian Ji、Yufeng Gao团队，河海大学土木与交通工程学院的Xin Wang、Lei Xiong、Wei Zhang团队，以及上海大学土木工程系的Zili Dai团队共同完成。研究成果发表于《Computers and Geotechnics》期刊2024年第168卷。

学术背景
滑坡作为一种重力驱动的自然灾害，对人民生命财产安全构成严重威胁。传统的三维数值模拟和随机分析方法存在计算耗时巨大的问题，限制了滑坡灾害风险评估的效率。为解决这一问题，本研究结合三维光滑粒子流体动力学（Smoothed Particle Hydrodynamics, SPH）模型、人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）和蒙特卡洛模拟（Monte-Carlo Simulation, MCS）技术，提出了一种高效的滑坡覆盖区域预测方法。研究旨在通过随机强度参数分析，揭示滑坡覆盖区域的变化规律，为滑坡灾害防治提供科学依据。

研究流程
1. 三维SPH模型构建与验证
- 研究对象：以2000年西藏易贡滑坡为例，构建包含29万粒子的三维SPH模型，粒子初始间距为20米，模拟时长为220秒。
- 模型参数：密度1800 kg/m³，屈服后黏度80 Pa·s，内摩擦角20°，黏聚力10 kPa。
- 创新方法：采用改进的链表粒子搜索算法和OpenMP并行框架，显著提升了计算效率。模型通过对比实际沉积区域（模拟结果4.8 km² vs. 实测5.0 km²）验证了其准确性。

1. 数据集准备

   • 通过SPH模拟生成35组训练数据和10组测试数据，覆盖不同强度参数（内摩擦角与黏聚力）组合下的滑坡覆盖区域。
     

2. ANN模型开发与训练

   • 模型结构：输入层（内摩擦角与黏聚力）、4个隐藏层（每层9个神经元，ReLU激活函数）、输出层（覆盖区域预测值）。
     
   • 训练过程：采用均方误差（MSE）作为损失函数，RMSprop优化器，学习率0.002，权重衰减率0.001，mini-batch大小为6，训练60个epoch。
     
   • 验证方法：10折交叉验证显示模型具有高精度（Pearson相关系数>0.95，R²>0.9）。
     

3. 随机分析与敏感性评估

   • 采用MCS生成10,000组随机强度参数样本（服从对数正态分布），通过ANN快速预测覆盖区域分布。
     
   • 敏感性分析：通过标准化回归系数量化内摩擦角（β₁=-1.002）和黏聚力（β₂=-0.036）对覆盖区域的影响。
     

主要结果
1. 模型性能
- ANN预测结果与MCS直接模拟的累积概率曲线高度吻合（图9），计算时间从数月缩短至数秒。
2. 参数影响规律
- 内摩擦角的均值增加（10°→30°）显著减少覆盖区域均值并扩大其变异范围（图10）。
- 黏聚力的均值增加（5 kPa→25 kPa）仅轻微减小覆盖区域（图10）。
- 内摩擦角的变异系数（COV）对覆盖区域变异范围的贡献远高于黏聚力（图12 vs. 图13）。
3. 相关性分析
- 内摩擦角与黏聚力的负相关性（ρ=-0.3→-0.4）对覆盖区域分布无显著影响（图15）。

结论与价值
1. 科学价值
- 首次将ANN与SPH-MCS结合，为三维滑坡随机分析提供了高效框架。
- 揭示了内摩擦角是控制流型滑坡覆盖区域变异的主导因素（标准化回归系数绝对值大）。
2. 应用价值
- 为地质参数信息不足条件下的滑坡风险评估和防护设计提供了可靠工具。
- 方法可推广至其他滑坡案例，仅需重新训练ANN模型。

研究亮点
1. 方法创新
- 开发了基于OpenMP并行化的三维SPH求解器（开源代码见Zhang, 2023a），解决了大规模粒子搜索的效率瓶颈。
- 提出ANN-MCS耦合框架，突破了传统随机分析的计算资源限制。
2. 发现创新
- 量化了强度参数不确定性对滑坡覆盖区域的非对称影响，明确了内摩擦角的关键作用。

其他有价值内容
- 研究补充材料（数据集与ANN代码）已公开于Mendeley Data（Zhang et al., 2023b），便于同行复现。
- 2024年3月发布的勘误（Computers and Geotechnics 169:106217）修正了公式(9)与图6标签错误，不影响结论有效性。

（注：实际生成文本约1500字，完整报告可根据需要进一步扩展细节。）