CN119442390A 一种滑坡涌浪物理与数值混合模型构建方法、系统及应用 （中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司）

一种滑坡涌浪物理与数值混合模型构建方坡涌浪数值模拟试验和滑坡涌浪物理模型试验2获得目标区域的等高线地质信息、滑体方量重心高度及水位的根据信息构筑滑坡涌浪数值模型试验，滑坡涌浪数值模型试验包含根据将首浪高度，到达对岸高度及涌浪压力分布作为评判标准，调整将调整后的滑坡涌浪数值模型作为获得的滑坡涌浪混合模型，对对获得的实验数据进行分析，包括提取首浪高度、到达对岸高度和涌对滑坡涌浪物理模型中的粒子分布特征进行分析，比较不同粒子在完成粒子大小和核函数的调整后，进行新一轮的数值模拟：将将收集到的滑坡涌浪物理模型实验数据和数值模拟的第二结果进行采集的时间点及3abs,i表示第i个关键参数的绝对误差；rel,i表示第i个关键参数的相对误差；计算了所有关键参数的平方误差的平均值，然后取平方根提取当前粒子的分布特征及其直径，使用滑坡涌浪数值模型对现有粒构建一个基于深度学习的神经网络，利用自适应网4粒子动态和水面波动数据进行划分，得到训练集及验证集，绘建立模型方程组描述流体动态，通过神经网络模型输出与方程的残差计设定精确度阈值，根据精度值阈值对波高、到达高度和压力分布三其中i∈h,z,P59.一种滑坡涌浪物理与数值混合模型构建系统，其第一结果获取模块，用于获得目标区域的等高线地质信第二结果获取模块，用于根据信息构筑滑坡涌浪数值模型混合模型获取模块，用于将调整后的滑坡涌浪数值模型作为获得的滑坡涌浪混合模67[0013]将调整后的滑坡涌浪数值模型作为获得的滑坡涌浪混合模型，对不同滑坡速度、8[0018]作为本发明的进一步改进，建立目标值与当前数值模拟结果之间的关系图的过[0020]将收集到的滑坡涌浪物理模型实验数据和数值模拟的第二结果进行采集的时间9[0041]构建一个基于深度学习的神经网络，利用自适应网络结构和层次化特征提取机[0046]建立模型方程组描述流体动态，通过神经网络模型输出与方[0080]图1为本发明滑坡涌浪物理与数值混合模型构建方法一个实施例的步骤流程示意[0082]图3为本发明滑坡涌浪物理与数值混合模型构建方法一个实施例根据滑坡涌浪物[0083]图4为本发明滑坡涌浪物理与数值混合模型构建方法一个实施例根据滑坡涌浪数[0084]图5为本发明滑坡涌浪物理与数值混合模型构建方法一个实施例调整滑坡涌浪数值模拟试验中粒子大小以及核函数的步骤流[0085]图6为本发明滑坡涌浪物理与数值混合模型构建方法一个实施例获得的滑坡涌浪[0086]图7为本发明滑坡涌浪物理与数值混合模型构建系统一个实施例的功能模块示意[0092]如图1所示，本实施例提供了滑坡涌浪物理与数值混合模型构建方法的一个实施22333344此过程可能采用流体动力学模型，以计算滑体在重力和水流作用下的运动轨迹及入水时涌浪的压力分布与物理实验一致，特别是在关键区域(如水体与岸边的交界处)的压力特[0169]进一步地，步骤S31中建立目标值与当前数值模拟结果之间的关系图的过程具体[0188]进一步地，步骤S32中改变粒子直径及调整核函数的支持域和衰减速率的过程具为滑坡涌浪的管理与预测提供科学依据与决策支持。不仅提高了研究的准确性和有效性，[0200]进一步地，步骤S3212中通过物理约束指导神经网络的学习的过程具体包括以下括波高、到达高度和压力分布等关键参数，保证对模拟行为的全面了解；采用均方误差[0223]进一步地，步骤S3223中按比例减少粒径进行下一轮模拟的过程具体包括以下步密度等)来测试不同衰减速率下核函数对模拟结果的影响，明确其对模拟输出结果的敏感[0251]如图7所示，本实施例还提供了滑坡涌浪物理与数值混合模型构建系统的一个实值模型可以在理论上扩展至多个不同案例，通过计算得出更为精确的滑坡涌浪行为预测；[0255]本实施例的滑坡涌浪物理模型试验构建满足工程地质特[0257]存储器42存储有用于实现上述任一实施例的滑坡涌浪物理与数值混合模型构建[0258]处理器41用于执行存储器42存储的程序指令以进行滑坡涌浪物理与数值混合模或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read_Only