CN116084440A - 一种边坡危岩体的支护设置方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种边坡危岩体的支护设置方法及系统,涉及危岩体防治技术领域,能够对危岩体的防护进行定量化的分析,确保分析的准确性。其中方法包括步骤:基于倾斜摄影照片,生成三维实景模型;获取危岩体的属性数据;获取危岩体的图像数据;根据危岩体安全系数分析模型,获得危岩体的安全系数,以此将其划分到无风险集合或风险集合中;根据对危岩体危害程度的预判,将风险集合中的危岩体划分到低危集合和高危集合中;将高危集合中危岩体的数据带入锚固参数模型,获得所需的总截面面积,并根据单个锚固件的截面面积,获得锚固件的最少设置数量。本发明能够以定量化的方式实现对危岩体安全性的分析,由此确保对危岩体进行防护的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及危岩体防治技术领域,具体涉及一种边坡危岩体的支护设置方法及系统。
背景技术
在中国西南地区由于该区域活跃的板块运动,导致这些地区河谷深切狭窄,谷坡陡峭,地质条件异常复杂。而该地区是中国水电资源的富集区域,分布着多座百米级高坝,往往形成开挖高度超过300m的超高边坡,并且开挖边坡上还可能存在数百米至上千米的自然边坡,岸坡坡度常在40°-70°之间。高陡环境边坡一般不受人工开挖的直接影响,整体是稳定的,一般不会触发大型的山体崩塌、滑坡和泥石流等地质灾害,但却存在规模不大而影响很大的局部失稳的危岩体。该区域危岩体由于高程高,势能大,任一小型的失稳都有可能对下部工程构筑物造成巨大的危害,时刻威胁着人员设施的安全,因此高陡环境边坡内危岩体的稳定性问题已成为迫切需要解决的关键性地质问题。
目前由于危岩体的分布面往往很广,人员前期难以到达,对其体积方量、边坡坡面角度、结构面角度难以准确测量,因此往往导致针对环境边坡危岩体的安全性缺乏定量性的评价,往往采用工程经验判断进行定性评价,此时对危岩体的治理措施是基于定性评价的结果,缺乏定量化评价方法,相对而言不够准确。
有鉴于此,特提出本申请。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种边坡危岩体的支护设置方法及系统,能够对危岩体的防护进行定量化的分析,确保分析的准确性。
本发明通过下述技术方案实现:
一方面,本发明提供了一种边坡危岩体的支护设置方法,包括步骤:
基于无人机获取目标区域的倾斜摄影照片,生成三维实景模型;
获取危岩体自身的属性数据;
根据三维实景模型,获取目标区域中危岩体的图像数据;
将危岩体的图像数据和属性数据带入危岩体安全系数分析模型,获得危岩体的安全系数,并根据危岩体的安全系数的大小,将危岩体划分到无风险集合或风险集合中;
结合三维实景模型,对风险集合中的危岩体进行危害程度的预判,根据危害程度的预判结果将风险集合中的危岩体划分到低危集合和高危集合中;
将高危集合中危岩体的图像数据和属性数据带入锚固参数模型,获得锚固件所需的总截面面积As,并根据单个锚固件的截面面积Ak,获得锚固件的最少设置数量N。
可选的,所述图像数据包括危岩体的体积V、危岩体所在边坡的坡度β以及危岩体自身表面的坡度θ;
所述属性数据包括危岩体的岩石类别和危岩体的容重γ。
进一步可选的,所述危岩体安全系数分析模型包括:
根据危岩体的体积V和容重γ获得危岩体的重量G,其中:
G=V×γ;
根据危岩体的重量G和危岩体所在边坡的坡度β,获取危岩体自身的最大抗剪力Tf和剪切力T;
根据危岩体自身的最大抗剪力Tf和剪切力T,获得危岩体的安全系数Fs,其中:
Fs=Tf/T。
进一步可选的,当危岩体的安全系数Fs≥1.15时,将该危岩体划分到无风险集合中;当危岩体的安全系数Fs<1.15时,将该危岩体划分到风险集合中。
进一步可选的,所述危害程度的内容为危岩体失稳时造成的死亡人数、重伤人数以及直接经济损失金额;
其中,当危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数为0人、且重伤人数为0人、且直接经济损失金额小于10万元时,将该危岩体划分到低危集合中;
其余危岩体划分到高危集合中。
可选的,所述锚固参数模型包括:
计算滑块水平分力Htk,其中:
Htk=G×sin(β)×cos(β),
并结合三角函数关系即可得出锚固件轴向拉力
Nak=Htk/cos(α);
根据危害程度的预判结果对高危集合中的危岩体进行安全等级的判定,并根据危岩体的安全等级获取相应的锚固体抗拔安全系数Kb;
根据危岩体的岩石类别获取锚固件抗拉强度设计值fy;
获得锚固件所需的总截面面积As,其中:
As=Kb×Nak/fy。
进一步可选的,所述危害程度的内容为危岩体失稳时造成的死亡人数、重伤人数以及直接经济损失金额;
对高危集合中的危岩体进行安全等级的判定方式为:
当危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数大于或等于3人、或重伤人数大于或等于10人、或直接经济损失金额大于或等于500万元时,该危岩体的安全等级为1级;
当危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数大于或等于1人且小于3人、或重伤人数大于或等于3人且小于10人,或者直接经济损失大于或等于100万元且小于500万元时,该危岩体的安全等级为2级;
当危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数小于1人、或重伤人数小于3人、或直接经济损失小于100万元时,该危岩体的安全等级为3级
其中安全等级的评定优先度顺序为1级大于2级大于3级。
进一步可选的,所述危害程度的内容为危岩体失稳时造成的死亡人数、重伤人数以及直接经济损失金额;
当危岩体的安全等级为1级时,锚固体抗拔安全系数Kb=2.2;
当危岩体的安全等级为2级时,锚固体抗拔安全系数Kb=2.0;
当危岩体的安全等级为3级时,锚固体抗拔安全系数Kb=1.8。
可选的,根据危岩体的岩石类别获取锚固件抗拉强度设计值fy的方式为:
当危岩体为极软岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为270~360MPa;
当危岩体为软岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为360~760MPa;
当危岩体为较软岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为760~1200MPa;
当危岩体为较硬岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为1200~1800MPa;
当危岩体为坚硬岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为1800~2600MPa。
另一方面,本发明提供了一种边坡危岩体的支护设置系统,包括:
图像处理模块,用于基于无人机获取目标区域的倾斜摄影照片,生成三维实景模型;
第一数据获取模块,用于获取危岩体自身的属性数据;
图像数据获取模块,用于根据三维实景模型,获取目标区域中危岩体的图像数据;
第一数据处理模块,用于将危岩体的图像数据和属性数据带入危岩体安全系数分析模型,获得危岩体的安全系数;
第一判断模块,根据危岩体的安全系数的大小,将危岩体划分到无风险集合或风险集合中;
第二数据获取模块,用于获取结合三维实景模型,对风险集合中的危岩体进行危害程度的预判结果;
第二判断模块,用于根据危害程度的预判结果将风险集合中的危岩体划分到低危集合和高危集合中;
第二数据处理模块,用于将高危集合中危岩体的图像数据和属性数据带入锚固参数模型,获得锚固件所需的总截面面积As,并根据单个锚固件的截面面积Ak,获得锚固件的最少设置数量N。
本发明具有如下的优点和有益效果:
本发明提供的一种边坡危岩体的支护设置方法及系统,借助于实景三维模型可以针对性地对危岩体进行测量,避免了人工判断带来的错误影响,提高了准确性。此外,通过对危岩体安全系数和危害程度的判断,能够将危岩体按照不同的风险分配至不同的集合中,由此能够针对性的对危岩体进行处理,由此节约相应的成本和工期。在此基础上,通过各步骤的配合,能够以定量化的方式实现对危岩体安全性的分析,由此确保对危岩体进行防护的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。在附图中:
图1为本发明实施例1的步骤图;
图2为本发明实施例1的具体流程图;
图3为本发明实施例1高危集合安全等级的判断示意图;
图4为本发明实施例2的模块化示意图;
图5为危岩体在边坡上的示意图。
图中的附图标记依次为:
1-危岩体、2-锚固件、3-边坡。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应当理解,本发明使用的“系统”、“装置”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而,如果其它词语可实现相同的目的,则可通过其他表达来替换所述词语。
如本发明和权利要求书所示,除非上下文明确提示例外情形,“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数,也可包括复数。一般来说,术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素,而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列,方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本发明中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是,前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,可以按照倒序或者同时处理各个步骤。同时,也可以将其它操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一步或数步操作。
实施例1:
本发明实施例提供了一种边坡危岩体的支护设置方法,如图1到图3所示,包括步骤:
S1、基于无人机获取目标区域的倾斜摄影照片,借助Smart 4D/Pix4dmapper/PhotoScan等实景三维建模软件,生成三维实景模型;
S2、获取危岩体自身的属性数据;
所述属性数据包括危岩体的岩石类别和危岩体的容重γ,该属性数据的获取可以是由人工现场勘探并结合实验资料获得。
S3、根据三维实景模型,借助DasViewer/ContextCapture Viewer等实景三维模型浏览器的测量功能,获取目标区域中危岩体的图像数据;
其中,所述图像数据包括危岩体的体积V、危岩体所在边坡的坡度β以及危岩体自身表面的坡度θ;
S4、将危岩体的图像数据和属性数据带入危岩体安全系数分析模型,获得危岩体的安全系数,并根据危岩体的安全系数的大小,将危岩体划分到无风险集合或风险集合中;
其中,具体而言,在一个或多个实施例中,包括:
S41、根据危岩体的体积V和容重γ获得危岩体的重量G,其中:
G=V×γ;
S42、根据危岩体的重量G和危岩体所在边坡的坡度β,获取危岩体自身的最大抗剪力Tf和剪切力T,其中:
Tf=G×cos(β)×tan(φ);
T=G×sin(β);
其中φ为危岩体结构面的内摩擦角,该内摩擦角根据危岩体岩石类别获得。
S43、根据危岩体自身的最大抗剪力Tf和剪切力T,获得危岩体的安全系数Fs,其中:
Fs=Tf/T。
S44、当危岩体的安全系数Fs≥1.15时,该危岩体相对稳定,不易出现失稳的情况,因此将该危岩体划分到无风险集合中,不做过多考虑;当危岩体的安全系数Fs<1.15时,该危岩体存在失稳风险,因此将该危岩体划分到风险集合中。
S5、结合三维实景模型,对风险集合中的危岩体进行危害程度的预判,根据危害程度的预判结果将风险集合中的危岩体划分到低危集合和高危集合中;
其中,在一个或多个实施例中,所述危害程度的内容为危岩体失稳时造成的死亡人数、重伤人数以及直接经济损失金额,此时该危害程度可以由相关工作人员通过经验预判获得;
其中,对于部分危岩体,其即使发生失稳,也不会对下部工程构筑物造成损害,此时,该危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数为0人、且重伤人数为0人、且直接经济损失金额小于10万元时,将该危岩体划分到低危集合中;
其余危岩体划分到高危集合中。
更进一步的,根据危害程度的预判结果对高危集合中的危岩体进行安全等级的判定,具体而言,对高危集合中的危岩体进行安全等级的判定方式为:
当危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数大于或等于3人、或重伤人数大于或等于10人、或直接经济损失金额大于或等于500万元时,该危岩体的安全等级为1级;
当危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数大于或等于1人且小于3人、或重伤人数大于或等于3人且小于10人,或者直接经济损失大于或等于100万元且小于500万元时,该危岩体的安全等级为2级;
当危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数小于1人、或重伤人数小于3人、或直接经济损失小于100万元时,该危岩体的安全等级为3级
其中安全等级的评定优先度顺序为1级大于2级大于3级,即如存在一个危岩体的危害程度的预判结果同时符合安全等级1级、2级和3级时,根据安全等级的评定优先度顺序判断该危岩体的安全等级,此时,该危岩体的安全等级为1级。
S6、将高危集合中危岩体的图像数据和属性数据带入锚固参数模型,获得锚固件所需的总截面面积As,并根据单个锚固件的截面面积Ak,获得锚固件的最少设置数量N。
具体而言,在一个或多个实施例中,所述锚固参数模型包括:
计算滑块水平分力Htk,其中:
Htk=G×sin(β)×cos(β),
并结合三角函数关系即可得出锚固件轴向拉力
Nak=Htk/cos(α);
其中α为锚固件的轴向相对与水平面的倾角,需注意的是,该锚固件轴向与危岩体自身表面相互垂直,即α=90°-θ。
根据危害程度的预判结果对高危集合中的危岩体进行安全等级的判定,并根据危岩体的安全等级获取相应的锚固体抗拔安全系数Kb,其中,危岩体的安全等级与锚固体抗拔安全系数Kb的对应关系是:
当危岩体的安全等级为1级时,锚固体抗拔安全系数Kb=2.2;
当危岩体的安全等级为2级时,锚固体抗拔安全系数Kb=2.0;
当危岩体的安全等级为3级时,锚固体抗拔安全系数Kb=1.8。
根据危岩体的岩石类别获取锚固件抗拉强度设计值fy,其中,危岩体的岩石类别与锚固件抗拉强度设计值fy的对应关系是:
当危岩体为极软岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为270~360MPa;
当危岩体为软岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为360~760MPa;
当危岩体为较软岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为760~1200MPa;
当危岩体为较硬岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为1200~1800MPa;
当危岩体为坚硬岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为1800~2600MPa。
获得锚固件所需的总截面面积As,其中:
As=Kb×Nak/fy。
并根据单个锚固件的截面面积Ak,获取所述锚固件的最少设置数量N:
N=ceil(As/Ak)。
实施例2:
本实施例中还提供一种边坡危岩体的支护设置系统,请参阅图4中该边坡危岩体的支护设置系统的模块化示意图,主要用于根据上述方法的实施例对边坡危岩体的支护设置系统进行功能模块的划分。例如可以划分各个功能模块,也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是,本发明中对模块的划分是示意性的,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。比如,在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下,图4示出的只是一种系统/装置示意图,其中,该边坡危岩体的支护设置系统可以包括图像处理单元、第一数据获取单元、图像数据获取单元、第一数据处理单元、第一判断单元、第二数据获取单元、第二判断单元和第二数据处理单元。下面对各个单元模块的功能进行阐述:
图像处理模块,用于基于无人机获取目标区域的倾斜摄影照片,生成三维实景模型;
第一数据获取模块,用于获取危岩体自身的属性数据;
图像数据获取模块,用于根据三维实景模型,获取目标区域中危岩体的图像数据;
第一数据处理模块,用于将危岩体的图像数据和属性数据带入危岩体安全系数分析模型,获得危岩体的安全系数;
第一判断模块,根据危岩体的安全系数的大小,将危岩体划分到无风险集合或风险集合中;
第二数据获取模块,用于获取结合三维实景模型,对风险集合中的危岩体进行危害程度的预判结果;
第二判断模块,用于根据危害程度的预判结果将风险集合中的危岩体划分到低危集合和高危集合中;
第二数据处理模块,用于将高危集合中危岩体的图像数据和属性数据带入锚固参数模型,获得锚固件所需的总截面面积As,并根据单个锚固件的截面面积Ak,获得锚固件的最少设置数量N。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、露天矿5G基站油电混合供电线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(sol标识state disk,SSD))等。
本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,本领域的技术人员可以对本申请实施例进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请实施例的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种边坡危岩体的支护设置方法,其特征在于,包括步骤:
基于无人机获取目标区域的倾斜摄影照片,生成三维实景模型;
获取危岩体自身的属性数据;
根据三维实景模型,获取目标区域中危岩体的图像数据;
将危岩体的图像数据和属性数据带入危岩体安全系数分析模型,获得危岩体的安全系数,并根据危岩体的安全系数的大小,将危岩体划分到无风险集合或风险集合中;
结合三维实景模型,对风险集合中的危岩体进行危害程度的预判,根据危害程度的预判结果将风险集合中的危岩体划分到低危集合和高危集合中;
将高危集合中危岩体的图像数据和属性数据带入锚固参数模型,获得锚固件所需的总截面面积As,并根据单个锚固件的截面面积Ak,获得锚固件的最少设置数量N。
2.根据权利要求1所述的一种边坡危岩体的支护设置方法,其特征在于,所述图像数据包括危岩体的体积V、危岩体所在边坡的坡度β以及危岩体自身表面的坡度θ;
所述属性数据包括危岩体的岩石类别和危岩体的容重γ。
3.根据权利要求2所述的一种边坡危岩体的支护设置方法,其特征在于,所述危岩体安全系数分析模型包括:
根据危岩体的体积V和容重γ获得危岩体的重量G,其中:
G=V×γ;
根据危岩体的重量G和危岩体所在边坡的坡度β,获取危岩体自身的最大抗剪力Tf和剪切力T;
根据危岩体自身的最大抗剪力Tf和剪切力T,获得危岩体的安全系数Fs,其中:
Fs=Tf/T。
4.根据权利要求3所述的一种边坡危岩体的支护设置方法,其特征在于,当危岩体的安全系数Fs≥1.15时,将该危岩体划分到无风险集合中;当危岩体的安全系数Fs<1.15时,将该危岩体划分到风险集合中。
5.根据权利要求2-4任一所述的一种边坡危岩体的支护设置方法,其特征在于,所述危害程度的内容为危岩体失稳时造成的死亡人数、重伤人数以及直接经济损失金额;
其中,当危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数为0人、且重伤人数为0人、且直接经济损失金额小于10万元时,将该危岩体划分到低危集合中;
其余危岩体划分到高危集合中。
6.根据权利要求5所述的一种边坡危岩体的支护设置方法,其特征在于,所述锚固参数模型包括:
计算滑块水平分力Htk,其中:
Htk=G×sin(β)×cos(β),
并结合三角函数关系即可得出锚固件轴向拉力Nak,其中:
Nak=Htk/cos(α);
根据危害程度的预判结果对高危集合中的危岩体进行安全等级的判定,并根据危岩体的安全等级获取相应的锚固体抗拔安全系数Kb;
根据危岩体的岩石类别获取锚固件抗拉强度设计值fy;
获得锚固件所需的总截面面积As,其中:
As=Kb×Nak/fy。
7.根据权利要求6所述的一种边坡危岩体的支护设置方法,其特征在于,对高危集合中的危岩体进行安全等级的判定方式为:
当危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数大于或等于3人、或重伤人数大于或等于10人、或直接经济损失金额大于或等于500万元时,该危岩体的安全等级为1级;
当危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数大于或等于1人且小于3人、或重伤人数大于或等于3人且小于10人,或者直接经济损失大于或等于100万元且小于500万元时,该危岩体的安全等级为2级;
当危岩体的危害程度的预判结果为造成的死亡人数小于1人、或重伤人数小于3人、或直接经济损失小于100万元时,该危岩体的安全等级为3级
其中安全等级的评定优先度顺序为1级大于2级大于3级。
8.根据权利要求7所述的一种边坡危岩体的支护设置方法,其特征在于,当危岩体的安全等级为1级时,锚固体抗拔安全系数Kb=2.2;
当危岩体的安全等级为2级时,锚固体抗拔安全系数Kb=2.0;
当危岩体的安全等级为3级时,锚固体抗拔安全系数Kb=1.8。
9.根据权利要求6所述的一种边坡危岩体的支护设置方法,其特征在于,根据危岩体的岩石类别获取锚固件抗拉强度设计值fy的方式为:
当危岩体为极软岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为270~360MPa;
当危岩体为软岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为360~760MPa;
当危岩体为较软岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为760~1200MPa;
当危岩体为较硬岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为1200~1800MPa;
当危岩体为坚硬岩时,锚固件抗拉强度设计值fy的取值范围为1800~2600MPa。
10.一种边坡危岩体的支护设置系统,其特征在于,包括:
图像处理模块,用于基于无人机获取目标区域的倾斜摄影照片,生成三维实景模型;
第一数据获取模块,用于获取危岩体自身的属性数据;
图像数据获取模块,用于根据三维实景模型,获取目标区域中危岩体的图像数据;
第一数据处理模块,用于将危岩体的图像数据和属性数据带入危岩体安全系数分析模型,获得危岩体的安全系数;
第一判断模块,根据危岩体的安全系数的大小,将危岩体划分到无风险集合或风险集合中;
第二数据获取模块,用于获取结合三维实景模型,对风险集合中的危岩体进行危害程度的预判结果;
第二判断模块,用于根据危害程度的预判结果将风险集合中的危岩体划分到低危集合和高危集合中;
第二数据处理模块,用于将高危集合中危岩体的图像数据和属性数据带入锚固参数模型,获得锚固件所需的总截面面积As,并根据单个锚固件的截面面积Ak,获得锚固件的最少设置数量N。
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