曾秀娟，謝 濤

(贛州市水利電力勘測設(shè)計(jì)研究院，江西 贛州 341000)

現(xiàn)階段隨著我國經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高，交通運(yùn)輸行業(yè)越來越發(fā)達(dá)[1]。我國交通運(yùn)輸行業(yè)的重心已經(jīng)由陸地?cái)U(kuò)大到海洋與河流。水利條件較為優(yōu)越的城市開辟了越來越多的新航道，用以運(yùn)載經(jīng)濟(jì)貨物或乘客。隨著我國航道數(shù)量不斷增多，目前水運(yùn)航道出現(xiàn)了較為飽和的情況，部分航道無法支撐其較大的運(yùn)載需求，導(dǎo)致航道擁擠或運(yùn)載效率低下等情況。為提高水運(yùn)航道的運(yùn)載量，需要對航道進(jìn)行疏浚工程施工，即拓寬原有航道的寬度，增大水運(yùn)航道的運(yùn)載量。除此之外，部分天然航道存在由于缺乏科學(xué)的設(shè)計(jì)規(guī)劃，導(dǎo)致航道堵塞，也需要對其進(jìn)行疏通[2]。而在進(jìn)行航道疏浚工程的過程中，為了防止海浪對建筑產(chǎn)生腐蝕作用，或者水體對建筑底部產(chǎn)生水壓，導(dǎo)致建筑坍塌的情況，需要建造岸坡來保證內(nèi)部工程的安全進(jìn)行。岸坡可以隔絕水體與施工建筑，保護(hù)建筑不受海水的沖擊，在河道疏浚工程中承擔(dān)著十分重要的作用。然而現(xiàn)階段，我國河道疏浚工程中岸坡存在經(jīng)常失穩(wěn)的問題，由于原料的限制，在正常阻擋水體侵?jǐn)_時(shí)，岸坡自身的結(jié)構(gòu)也會(huì)受到水體的沖擊，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)不穩(wěn)，出現(xiàn)變形或坍塌的情況[3]。如果疏浚工程持續(xù)時(shí)間過長，那么岸坡受海浪侵蝕的時(shí)間也會(huì)增加，將會(huì)加大岸坡崩落、崩塌的風(fēng)險(xiǎn)。因此需要在岸坡完工后對其穩(wěn)定性進(jìn)行分析，排查可能會(huì)影響岸坡坍塌的隱患，以此來保證河道竣工的施工能夠順利完成。同時(shí)，分析岸坡的穩(wěn)定性也有利于對岸坡的失穩(wěn)進(jìn)行有效的預(yù)測與預(yù)防，做到在坍塌之前及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取補(bǔ)救措施，減少岸坡崩塌的風(fēng)險(xiǎn)，從而減少不必要的工程損失，保證施工人員的生命安全，提高河道疏浚的工程質(zhì)量[4]。

但是當(dāng)前使用的河道疏浚岸坡穩(wěn)定性分析方法，存在分析誤差較大、分析精度較低的問題，不利于河道疏浚工程的實(shí)際需求。為了解決這一問題，本文提出基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河道疏浚工程岸坡穩(wěn)定性分析方法，以期為我國水利工程的建設(shè)提供一定的技術(shù)支持。

1 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河道疏浚工程岸坡穩(wěn)定性分析

1.1 建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具備單隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可用于河道疏浚工程中對岸坡的穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測與分析。對此首先需要建立基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具體建立步驟如圖1所示。

圖1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型流程圖

首先需要確定影響河道疏浚岸坡穩(wěn)定性的因素，將該因素作為模型的輸入?yún)?shù)[5]。在河道疏浚工程中，影響岸坡穩(wěn)定性的因素一般可以分為岸坡高度、岸坡垂直高度與水平寬度的比值、單位容積內(nèi)岸坡重量、岸坡荷載力、全反力與支持力的最大夾角、岸坡兩端堤線的垂直距離、坡面泥沙凝聚力、單位重量內(nèi)水體的機(jī)械能這8種。而根據(jù)灰色理論，可以將影響岸坡穩(wěn)定性最主要的因素確定為全反力與支持力的最大夾角、岸坡兩端堤線的垂直距離、坡面泥沙凝聚力、單位重量內(nèi)水體的機(jī)械能和單位容積內(nèi)岸坡重量這5個(gè)因素，將這5個(gè)因素作為主要預(yù)測因子輸入進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，輸入的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5個(gè)。

在確定了影響岸坡穩(wěn)定性的主要因素后，需要對岸坡的穩(wěn)定性狀態(tài)進(jìn)行判斷與劃分，以便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠更好的判斷岸坡穩(wěn)定性[6]。一般來講岸坡的穩(wěn)定性狀態(tài)通常可以用“穩(wěn)定”、“不穩(wěn)定”、“極其不穩(wěn)定”、“非常穩(wěn)定”、“潛在失穩(wěn)”等來進(jìn)行描述，這里為了便于模型進(jìn)行學(xué)習(xí)與判斷，直接將岸坡空間狀態(tài)分為“穩(wěn)定”與“不穩(wěn)定”兩種狀態(tài)，分別用0和1來表示。用穩(wěn)定系數(shù)M來評價(jià)岸坡的穩(wěn)定性狀態(tài)，M通常是由多個(gè)岸坡相關(guān)的安全系數(shù)綜合決定的[7]。根據(jù)河道疏浚工程岸坡設(shè)計(jì)方案，穩(wěn)定系數(shù)的臨界值一般取1.75，則可以得出穩(wěn)定系數(shù)與穩(wěn)定性的描述關(guān)系，即：

M≥1.75時(shí)為穩(wěn)定狀態(tài)，M<1.75時(shí)為不穩(wěn)定狀態(tài)。

因此，模型的輸出參數(shù)為“0”或“1”，分別代表岸坡處于穩(wěn)定狀態(tài)或不穩(wěn)定狀態(tài)。而輸入?yún)?shù)為5個(gè)，即岸坡穩(wěn)定性的影響因素[8]。接下來需要對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行確定，在RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，除了輸入層與輸出層之外還包含一層中間層，需要對中間層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行確定，節(jié)點(diǎn)數(shù)量如果過少，則模型無法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜條件判斷；節(jié)點(diǎn)數(shù)過多則會(huì)影響模型的判斷準(zhǔn)確性，經(jīng)過科學(xué)測試，當(dāng)中間層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10個(gè)時(shí)，模型的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)能力最強(qiáng)，因此將中間層節(jié)點(diǎn)數(shù)定為10，構(gòu)建3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具體結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

為了提高模型的預(yù)測能力，需要為模型提供學(xué)習(xí)樣本，即對岸坡數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與歸一化。在歷史工程案例中，選取最具代表性的岸坡參數(shù)做為模型的學(xué)習(xí)樣本。在篩選過程中，注意要避免特征相同的樣本數(shù)量過多，提高模型的學(xué)習(xí)效率與訓(xùn)練效率[9]。同時(shí)選取的參數(shù)需要覆蓋所有岸坡的參數(shù)特征，保證模型能夠進(jìn)行全面的學(xué)習(xí)。在采集完基礎(chǔ)數(shù)據(jù)后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，再輸入進(jìn)模型當(dāng)中。所謂歸一化就是將參數(shù)全部歸至[0，1]的區(qū)間內(nèi)，方便模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化可采取下列公式進(jìn)行：

(1)

式中，x—輸入的參數(shù)；X1—?dú)w一化后的數(shù)據(jù)；max—該參數(shù)能取到的最大值；min—其最小值。

對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化后，即可將以歸一化的數(shù)據(jù)輸入至模型中進(jìn)行學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，利用BF算法對模型進(jìn)行訓(xùn)練，具體流程如圖3所示。

圖3 RBF網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練流程

根據(jù)上述流程對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，即可得到訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)模型，可用該模型對岸坡穩(wěn)定性進(jìn)行分析與預(yù)測。

1.2 岸坡穩(wěn)定性分析

利用構(gòu)建完成的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對岸坡穩(wěn)定性狀態(tài)進(jìn)行分析，主要分為兩部分。需要為模型提供大量工程樣本供模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建影響穩(wěn)定性因素與穩(wěn)定狀態(tài)之間的映射關(guān)系，使模型獲得求解途徑。待學(xué)習(xí)完畢后，即可將岸坡的各項(xiàng)指標(biāo)輸入進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模型會(huì)將其學(xué)習(xí)到的工程理論與指標(biāo)進(jìn)行匹配，通過自動(dòng)學(xué)習(xí)與推理，對岸坡的實(shí)際結(jié)構(gòu)狀態(tài)進(jìn)行分析。在此過程中還需利用圓弧滑動(dòng)算法計(jì)算岸坡的變形量，具體公式如下：

(2)

式中，γ—岸坡偏移量，mm；q—岸坡土面寬度，m；b—岸坡頂部荷載力，N；W—荷載的標(biāo)準(zhǔn)重力值，N；α—岸坡水平線與弧線的夾角，(°)；P—岸坡中心到弧線圓心的垂直距離，m；Y—弧線的半徑，m；∑M—因摩擦因素產(chǎn)生的轉(zhuǎn)動(dòng)力矩，N·m。

岸坡受到摩擦力產(chǎn)生的偏移量則為：

(3)

式中，γ1—岸坡因摩擦力產(chǎn)生的偏移量，mm。

岸坡在水平方向受到的地震摩擦力為：

(4)

式中，W—岸坡水平方向的地震系數(shù)；C—岸坡綜合穩(wěn)定系數(shù)；γ2—地震摩擦力，N。

岸坡水體分布?jí)毫χ禐椋?/p>

(5)

式中，β—水體壓力分布系數(shù)；c—水體凝聚力標(biāo)準(zhǔn)值，Pa；?—水體分布?jí)毫χ?，Pa。則岸坡變形量可表示為：

(6)

根據(jù)上述步驟即可計(jì)算出岸坡的變形量。將該變形量作為輸入?yún)?shù)輸入進(jìn)RBF網(wǎng)絡(luò)模型當(dāng)中，即可完成對岸坡穩(wěn)定性的分析。并根據(jù)上述公式計(jì)算結(jié)果，獲取岸坡安全系數(shù)Fs，具體如下：

(7)

式中，f—岸坡載荷，N；Mi—塊體的變形分量。至此，可通過岸坡安全系數(shù)，實(shí)現(xiàn)對河道疏浚工程岸坡穩(wěn)定性的判斷，完成基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河道疏浚工程岸坡穩(wěn)定性分析方法的設(shè)計(jì)。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為了更好地說明提出的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河道疏浚工程岸坡穩(wěn)定性分析方法在分析精度優(yōu)于傳統(tǒng)的分析方法，在理論方面設(shè)計(jì)完成后，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試環(huán)節(jié)，對該分析方法的實(shí)際分析效果進(jìn)行分析。

2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境描述

本次實(shí)驗(yàn)選取常規(guī)的岸坡穩(wěn)定性分析方法作為對比對象，選用一個(gè)具有明顯破壞跡象的典型庫岸邊坡作為分析對象，利用兩種分析方法對其進(jìn)行穩(wěn)定性分析，最后與實(shí)際測量計(jì)算出的安全系數(shù)進(jìn)行對比，通過比較分析方法與實(shí)際安全系數(shù)的擬合程度，來證明分析方法的分析精度。本次選取的庫區(qū)岸邊坡地質(zhì)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 某庫區(qū)岸坡地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖

根據(jù)上圖可知，該岸坡積累的厚度在空間上呈現(xiàn)分布不均的特點(diǎn)，下伏基巖較厚，逆向巖層較薄，具體組成巖體成分為泥巖、石英砂巖和其他硅質(zhì)巖。

選取的庫區(qū)岸坡為中低山溶蝕地貌，岸坡寬度在900m以上，橫斷面間距為50m，非汛期時(shí)的水位線在240m以上，屬于大型庫區(qū)岸坡?？碧缴疃葢?yīng)達(dá)到最大沖刷深度以下3～5m，對卵石層不宜少于8m，對砂層不宜少于10m，基巖應(yīng)進(jìn)入中風(fēng)化層不少于1m。在靠近岸坡邊緣布置9個(gè)鉆孔，15個(gè)探坑，鉆孔深度應(yīng)穿過可能坍岸面以下5m。整體坡度較為平緩，巖體露出較少，表面的植被發(fā)育完全。岸坡巖土層結(jié)構(gòu)參數(shù)見表1。

表1 岸坡巖層結(jié)構(gòu)

上述結(jié)構(gòu)參數(shù)表可作為兩種分析方法的主要數(shù)據(jù)支撐進(jìn)行分析操作。同時(shí)為了提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性，考慮到實(shí)際施工過程當(dāng)中天氣的多變性，本次實(shí)驗(yàn)選擇利用模擬軟件對岸坡進(jìn)行模擬降雨的操作，模擬在不同降雨強(qiáng)度下，岸坡參數(shù)的實(shí)際變化，記錄在降雨環(huán)境下岸坡高度、岸坡垂直高度與水平寬度的比值、單位容積內(nèi)岸坡重量、岸坡荷載力、全反力與支持力的最大夾角、岸坡兩端堤線的垂直距離、坡面泥沙凝聚力、單位重量內(nèi)水體機(jī)械能等參數(shù)，在此基礎(chǔ)上利用兩種分析方法對岸坡的穩(wěn)定性進(jìn)行分析，本次模擬降雨強(qiáng)度范圍設(shè)定為0～200mm。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.2.1模型樣本訓(xùn)練

選擇該水庫工程的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本供RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練與學(xué)習(xí)。隨機(jī)選取300組數(shù)據(jù)作為樣本集，并按照260∶20∶20的比例，將樣本集劃分為訓(xùn)練集、預(yù)測集和驗(yàn)證集。經(jīng)過7個(gè)訓(xùn)練周期，期望輸出值為0.84，實(shí)際輸出值為0.83，期望輸出與實(shí)際輸出值大小幾乎相同，且相對誤差較小，訓(xùn)練精度為98.7%，測試精度為96.4%，訓(xùn)練結(jié)果滿足實(shí)驗(yàn)要求，可將模型應(yīng)用至該水庫工程岸坡穩(wěn)定性分析之中。

2.2.2結(jié)果分析

以岸坡安全系數(shù)Fs為實(shí)驗(yàn)指標(biāo)，得出庫區(qū)岸坡安全系數(shù)計(jì)算結(jié)果如圖5所示。

圖5 庫區(qū)岸坡安全系數(shù)計(jì)算結(jié)果

根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，岸坡安全系數(shù)會(huì)隨著降雨強(qiáng)度的增加而有所變化。隨著降雨強(qiáng)度的增加，岸坡的安全系數(shù)會(huì)逐步遞減。當(dāng)降雨強(qiáng)度超過200mm時(shí)，岸坡安全系數(shù)會(huì)下降到1.5以下。通過對比實(shí)際測量值與分析方法分析值的擬合程度，可以看出傳統(tǒng)的分析方法分析出的岸坡安全系數(shù)與實(shí)際測量計(jì)算出的安全系數(shù)差距較大，說明傳統(tǒng)的穩(wěn)定性分析方法存在一定的誤差，無法對岸坡的實(shí)際穩(wěn)定情況進(jìn)行準(zhǔn)確分析。而提出的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河道疏浚工程岸坡穩(wěn)定性分析方法分析出的岸坡安全系數(shù)在與實(shí)際測量分析值的擬合程度上明顯更高，說明提出的岸坡穩(wěn)定性分析方法能夠?qū)Π镀掳踩Y(jié)構(gòu)等方面進(jìn)行精確分析。

由此可以證明，本文設(shè)計(jì)的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河道疏浚工程岸坡穩(wěn)定性分析方法的分析精度更高。這是由于提出的岸坡穩(wěn)定性分析方法建立了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以對通過實(shí)際參數(shù)對岸坡穩(wěn)定性進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，能夠滿足河道疏浚工程中對岸坡的分析需求。

3 結(jié)語

本文所提出的河道疏浚工程岸坡穩(wěn)定性分析方法與BRF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了有效地結(jié)合，通過將岸坡變形量作為輸入?yún)?shù)輸入進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，實(shí)現(xiàn)對岸坡空間穩(wěn)定性的智能化分析，極大地提高了分析的準(zhǔn)確性，在分析結(jié)果上具有較高的科學(xué)度與可靠度。

但是由于時(shí)間的關(guān)系，本文在研究中沒能考慮更多的影響河道疏浚工程岸坡穩(wěn)定性的風(fēng)險(xiǎn)因素，因此在接下來的研究中，將對風(fēng)險(xiǎn)因素展開研究，為保障對河道疏浚工程中的施工人員的生命安全、減少不必要的工程損失、提高整體的施工質(zhì)量，提供更多的技術(shù)支持。