基于Fuzzy-AHP的堆积体边坡稳定性评价研究.pdf

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1、JournalofEngineeringGeology工程地质学报1004—9665／20l2／20(6)一0926—08基于Fuzzy-AHP的堆积体边坡稳定性评价研究曾胜胡甜赵健林琳李卫(长沙理工大学交通运输工程学院长沙410076)摘要为快速评价运营期高速公路堆积体边坡稳定性并采取科学的预防性养护对策，在现场调查湖南省多条高速公路堆积体边坡的基础上，考虑评价模型的科学性与公路边坡养护的可操作性，总结现有国内外堆积体边坡研究成果，并根据堆积体边坡的特点选择合理的边坡稳定性指标，建立堆积体边坡稳定性分析的模糊层次分析模型。层次模型由2级5类17项评价

2、指标组成，包括：(1)堆积体结构特征(基岩岩性、接触面特性、碎石含量、堆积体土厚度、堆积体胶结程度)；(2)边坡断面特征(坡度、坡高、坡向与岩层产状的关系)；(3)水力特征(排水系统、降雨量、地下水)；(4)工程防护及绿化(防护结构、加固结构、植被覆盖率)；(5)其他因素(边坡破坏历史、地震烈度、开挖方法)。此模型基于模糊数学理论及层次分析方法，通过AHP方法(层次分析法)确定指标权重，然后结合Fuzzy方法(模糊数学方法)计算相对隶属度向量，通过模糊综合评判对堆积体边坡的稳定性进行分析，确定边坡稳定性分级。最后通过工程实例验证了该模型的正确性。结果表

3、明，应用该模型可以使堆积体边坡稳定性评价更全面，更科学合理，更符合公路边坡工程实际。该方法简便可行，结论可靠，具有一定的优越性，可为高速公路边坡养护决策提供有益参考。关键词高速公路堆积体边坡层次分析模糊数学稳定性中图分类号：U416．1“文献标识码：AFUZZY．AHPMETHoDBASEDEVALUATIoNoFACCUMULATIoNSLoPESTABILITYZENGShengHUTianZHAOJianLINLinLIWei(SchoolofncandTransportationEngineering，ChangshaUniversityofS

4、cienceandTechnology，Changsha410076)AbstractThispaperaimstoquicklyevaluatethestabilityofaccumulationslopeandadoptscientificpreventivemaintenancecountermeasure．Itconsidersthescientificmattersofevaluationmodelandmaneuverabilityofexpress—wayslopemaintenance．Itsummarizestheexistingre

5、searchachievementsdomesticandabroadaboutaccumulationslope．ItthensetsupareasonableaccumulationslopestabilityevaluationindexFuzzy·AHPanalysismode1．Thismodelisestablishedonthebasisofextensivefieldinvestigationofaccumulationslopedisturbedtoseveralexpress—waysinHunanprovince．Thestabi

6、litygradationmodelforaccumulationslopestabilityanalysishasbeenestab—lished．Thehierarchymodelconsistsoftwoindexeslayers：fivemainevaluationindexesand17basicexaminationindexes．Theyare(1)structuralcharacteristicsofdepositbody(basementlithologic，contactsurfacecharacter，contentofgrave

7、l，thethicknessofdepositsoil，andcementationdegreeofdepositsoil)；(2)thesectioncharacter—isticsofaccumulationslope(slopegradient，heightofslope，therelationshipofslopedirectionandrockstratumOC一收稿日期：2012—01—05；收到修改稿日期：2012—05—17．基金项目：交通运输部重大科技专项(2011318824350)．第一作者简介：曾胜，主要从事路基路面性能检测评价

8、、公路养护管理研究．Email：zszs35@sohu．con20(6)曾胜等：基于Fuzzy