矿冶工程

作者：卢栋, 富国凯, 孙正军, 代吉才, 高晨翔, 侯钦宽

单位：1.新疆金川矿业有限公司, 新疆 伊犁 835000;2.东北大学 资源与土木工程学院, 辽宁 沈阳 110819

关键词：危岩体,边坡稳定性,岩石力学,参数反演,乌鸦算法,BP神经网络,地震响应,机器学习

基金：中国—中东欧国家高校联合教育项目(2021111)；国家自然科学基金(U1602232，52374157)；辽宁省重点科技计划项目(2019JH2-10100035)；中央高校基本科研业务专项资金(N2301005，N2301006)

以新疆金川矿业京希-巴拉克采区南帮边坡为工程背景，针对震后边坡力学参数弱化及余震下边坡稳定性评估问题，提出了基于乌鸦算法(CSA)优化的BP神经网络模型(CSA-BP)，用于震后边坡力学参数反演，并结合离散元法对余震状态下危岩体边坡稳定性进行评价。结果表明，CSA-BP模型反演震后边坡力学参数，定量揭示了岩体弱化特征；5级余震下边坡中上部凝灰质砂岩位移显著，<em>x</em>方向位移远超竖向(<em>z</em>方向)位移，边坡失稳以水平滑移为主。CSA-BP模型能通过参数-动力耦合机制精准定位高风险区，可为震后边坡防护提供理论支撑。

来源：2025年第2期

《矿冶工程》期刊编辑部

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