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滑坡计算示例3D.rar_PFC_滑坡模拟_数值分析_计算模型

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简介：
本资源为《滑坡计算示例3D》压缩文件，内含基于PFC软件的滑坡模拟案例，适用于进行复杂地质条件下的滑坡数值分析和建模。 PFC滑坡计算实例的3D数值模拟命令流

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  • 滑坡计算示例3D.rar_PFC_滑坡模拟_数值分析_计算模型
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    本资源为《滑坡计算示例3D》压缩文件，内含基于PFC软件的滑坡模拟案例，适用于进行复杂地质条件下的滑坡数值分析和建模。 PFC滑坡计算实例的3D数值模拟命令流
     
  • 滑坡计算示例2D_滑坡仿真_滑坡_pfc2d_
    优质
    本案例通过PFC2D软件展示二维条件下滑坡的模拟与分析过程，包括滑坡力学行为及稳定性评估。 PFC2D滑坡计算实例的命令流代码用于模拟滑坡过程。
     
  • 滑坡稳定性分析中数值模拟的应用
    优质
    本研究探讨了在滑坡稳定性评估中应用数值模拟技术的重要性与有效性。通过综合多种模型和算法，深入分析地质条件对边坡稳定的影响，并提出优化设计方案以预防自然灾害。 本段落通过结合实际工程案例，并利用ANSYS软件对现有的滑坡进行精确模拟，然后将模型导入FLAC3D中进行计算分析，以此来评估滑坡的稳定性。该研究旨在为未来的滑坡治理与防护工作提供坚实的理论基础和指导依据。
     
  • FLAC3D6-PFC滑坡模型：PFC5.0与FLAC耦合的数值分析及pfc3d6.0plotadd
    优质
    本研究采用FLAC3D6和PFC5.0软件进行滑坡模拟，通过二者耦合技术开展数值分析，并利用pfc3d6.0plotadd功能优化模型可视化效果。 岩土工程——PFC辅助分析小程序——模型建立
     
  • 中国大规模滑坡分布图.rar
    优质
    本资料为中国大规模滑坡分布图，以RAR格式封装。内含详细标注全国范围内重大滑坡灾害点的地图数据，适用于地质研究与教学参考。 中国特大型滑坡分布图以JPG格式提供，包含经纬度信息，可用于空间分析等研究。不过需要进行配准处理。该图非常清晰，对于观察滑坡的分布情况很有帮助。
     
  • 滑坡预测_LSSVM_滑坡位移_lssvm源码.zip
    优质
    本资料包含基于LSSVM（最小二乘支持向量机）进行滑坡位移预测的方法及其实现代码。文件内提供了一个详细的lssvm源码，帮助用户理解和应用该技术于滑坡监测与预警中。 LSSVM_滑坡_滑坡预测_lssvm_lssvm预测_滑坡位移_源码.zip
     
  • LSAT：滑坡敏感性分析工具
    优质
    LSAT是一款用于评估和分析斜坡稳定性及滑坡风险的专业软件工具。它帮助工程师和研究人员预测潜在滑坡区域，为土地管理和灾害预防提供数据支持。 滑坡敏感性评估工具（LSAT）已经准备了用于评估滑坡敏感性的Python脚本。这些脚本包括十个独立的文件，并且为ArcGIS软件创建了一个名为Landslide_Susceptibility_Assesment_Tool.tbx的工具包。 - Preparing_Data.py：此脚本用于将建模所需的数据转换成.csv格式。 - Create_LSM_and_Calculate_ROC.py：该脚本能生成滑坡敏感性地图，并使用包含XY坐标和概率字段的数据来计算曲线下面积（AUC）值。这些数据可以被外部软件进一步分析。 此外，GIS用户可以在系统中利用“创建LSM”与“计算ROC”的功能处理分类结果，并通过得出的AUC数值绘制磁化率图。 其他脚本则分别用于基于频率比（FR）、信息值（IV）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）和多层感知器(MLP)的方法生成滑坡敏感性地图。此外，该工具还提供了针对逻辑回归、随机森林以及多层感知器方法的特定功能支持。
     
  • 中国滑坡分布地图
    优质
    《中国滑坡分布地图》是一份详尽记录我国各地滑坡灾害发生情况的专业地理资料，为科研、教学和防灾减灾提供重要数据支持。 此图展示了全国滑坡分布情况，包含2万多处滑坡点，可用于空间分析及滑坡灾害研究，对相关领域的探索具有参考价值。
     
  • Simulink 平滑斜坡与步进：Simulink 的平滑步进和斜坡源模块-MATLAB开发
    优质
    本资源介绍如何在Simulink中使用平滑斜坡和步进源模块，实现信号的平滑过渡。通过调整参数，可以生成连续变化的斜坡信号或平滑跃变的步进信号，适用于控制系统仿真与测试。基于MATLAB开发环境。 在Simulink中使用平滑步进和斜坡源可以有效地生成连续变化的信号。这些模块可以帮助用户创建仿真模型中的动态输入信号，从而更准确地模拟实际系统的行为。通过调整相关参数，如初始值、最终值以及时间常数等，可以使输出曲线更加符合预期的需求。