| 论岩土工程发展的新思维 |
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输出结果，利用机器学习来调整各单元之间的权值，使之能最佳适应已知诸例的结论。神经元网络用于预测岩石力学特性的最大优点是，可以把有关地质因素，即便是描述性因素也可以做为变量输入，但其输出结果离散性较小，其用法与回归分析和经验公式类似，但程序不同。
以极限平衡法进行边坡稳定分析有新的进展，主要是把滑动的二维问题变为三维问题，考虑每一条块的测向压力、地下水动、静压力及地震力的作用。另外，也有人从整体边坡破坏机理入手，直接求出边坡安全系数，省去了试求或优化滑动面的过程，较好地解决了复杂边坡的稳定分析问题。 2.2本构模型研究
在经典土力学中沉降计算将土体视为弹性体，采用布西奈斯克公式求解附加应力，而稳定分析则将土体视为刚塑性体，采用极限平衡法分析。但实际工程土的应力—应变关系是很复杂的，具有非线性、弹性、塑性、粘性、剪胀性、各向异性等等，同时，应力路径、强度发挥度、以及岩土的状态、组成、结构、温度等均对其有影响。
开展岩土的本构模型研究可以从两个方向努力：一是努力建立用于解决实际工程问题的实用模型；一是为了建立能进一步反映某些岩土体应力应变特性的理论模型。理论模型包括各类弹性模型、弹塑性模型、粘弹性模型、粘弹塑性模型、内时模型和损伤模型，以及结构性模型等。它们应能较好反映岩土的某种或几种变形特性，是建立工程实用模型的基础。工程实用模型应是为某地区岩土、某类岩土工程问题建立的本构模型，它应能反映这种情况下岩土体的主要性状。用它进行工程计算分析，可以获得工程建设所需精度的满意的分析结果。
在以往本构模型研究中不少学者只重视本构方程的建立，而不重视模型参数测定和选用研究，也不重视本构模型的验证工作。在以后的研究中特别要重视模型参数测定和选用，重视本构模型验证以及推广应用研究。只有这样，才能更好为工程建设服务。
2.3岩土工程的不确定性问题
岩土体是一种变异性很大的工程材料或工程介质。因此，很难用确定的量来描述岩土体的各种性质。岩土工程中的不确定性主要来自下列3个方面：（1）岩土体本身固有的不均匀性——岩体从建造到改造的过程中，由于物质分异、构造作用、断层裂隙的生成所引起；（2）勘察取样和参数估计的随机性——边界条件不准、测试技术误差及取样数量不足所引起；（3）模型误差导致的不确定性——物理力学模型和计算方法的不准确或多解性所引起。
岩土工程的不确定性导致了当前岩土体测试技术的精密性、确定性和岩土体性状宏观判断的模糊性、随机性之间产生极大的矛盾，使人们对传统的定值法设计得出的安全系数能否表达工程的真实安全度产生了凝问，这就是目前岩土分析与评价难以满足工程要求的主要原因。
当前，应用于岩土体不确定性分析的理论主要有概率论、模糊论、灰色系统理论及分数维理论（分形几何）等。
概率理论是处理岩土体不确性问题的一个有效工具，它可以指导随机参数的取样和试验设计，建立岩体工程概率模型和计算破坏概率，可以评价工程的可靠性和风险度，进行优化设计和决策。
模糊理论在岩土工程中的应用已较普遍，它用隶属函数代替确定论中非此即彼的特征函数来描述那些边界不清的过渡性问题。模糊模式识别和综合评判理论对那些受多因素影响的问题，如岩体环境评价、岩体分类、强度预报等显示出广阔的应用前景。
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