双排抗滑桩：人工智能与机器学习下的滑坡治理受力优化设计

本篇论文深入探讨了"人工智能-机器学习在滑坡治理中的应用——双排抗滑桩受力特征及设计计算方法研究"。滑坡作为一种严重的自然灾害，对人类生活和基础设施构成巨大威胁。文章首先定义了滑坡的形成原理，强调了对其进行有效防治的重要性，特别是在大型滑坡治理中，传统的单排抗滑桩难以满足需求，因此双排抗滑桩成为关键解决方案。 (1)论文详细研究了双排抗滑桩的受力特性，重点关注了设计中的关键要素，如悬臂段和嵌固段的合理长度选择，以及桩的截面形状和间距对整体结构稳定性的影响。作者得出了一些实用的设计原则，以确保抗滑性能的最大化。 (2)以谷竹高速公路陡口滑坡治理为例，论文对滑坡的成因和稳定性进行了具体分析，通过理论模型，明确了双排抗滑桩中前排和后排桩承受的滑坡推力组成，为工程实践提供了实际参考。 (3)利用FLAC有限差分软件进行数值模拟，作者揭示了双排抗滑桩在不同桩排距下的应力分布情况，这有助于理解桩与周围土体之间的相互作用，以及推力如何随距离变化。 (4)通过对推力在前后排桩间的分配模式的研究，论文强调了在设计双排抗滑桩时，必须根据各排桩的不同受力特性，精细调整截面尺寸和配筋策略，以确保结构的均衡稳定。 (5)基于以上研究成果，论文提出了针对谷竹高速公路陡口滑坡的综合治理方案，包括抗滑桩和地表排水措施，这些科学的设计方法为类似滑坡灾害的治理提供了坚实的技术支撑。 这篇论文通过人工智能和机器学习技术，结合实例分析和数值模拟，对双排抗滑桩在滑坡治理中的作用进行了深入研究，为滑坡防治工程提供了重要的设计指导和计算方法，展示了科技在解决复杂工程问题中的强大潜力。