基于凝聚层次聚类分析法的岩体随机结构面产状优势分组

在岩体斜坡稳定性分析和岩体水力学分析中,岩体随机结构面的优势分组是一项十分重要的内容。提出一种基于凝聚层次聚类分析的岩体随机结构面产状优势分组的新方法,这种方法的优点在于事先无需确定聚类中心,在分类结果生成后还可明显剔除数据的孤点与野值。应用人工随机生成的结构面产状数据对这种新方法和模糊C均值法进行了对比验证。结果表明,凝聚层次聚类分析法不仅在无孤值点的情况下分组结果优于模糊C均值算法,而且还可以有效地剔除孤值点对于分组结果的不利影响。最后将这种方法应用于松塔水电站坝肩结构面优势分组中,同样得到了比较满意的结果。 方法     

基于遗传算法的岩体结构面的模糊C均值聚类方法

提出了一种基于遗传算法的岩体结构面模糊C均值聚类方法,避免了人为划定分类界限的主观性,解决了模糊C均值聚类算法的局部最优的弱点。同时结合现场实测数据,对应用该方法进行结构面产状分类的具体步骤、参数选取、分组有效性和优势方位判定进行了分析和讨论。     

基于编网算法的岩体结构面优势产状聚类分析

结构面优势产状的聚类分析是进行岩体工程稳定性评价的基础。传统的结构面聚类分析方法无法清除"噪点"的影响,造成聚类过程及聚类结果的偏差。为了克服传统聚类分析方法的不足,提出一种基于编网算法的岩体结构面优势产状聚类分析方法。将结构面产状进行坐标转换,计算产状样本间的相似程度并构造模糊相似矩阵R;选取置信水平λ后对截矩阵R_λ进行编网,经过同一节点被经纬线连接在一起的样本分为一组,由此实现结构面产状的聚类划分。研究表明:该方法所得优势产状与各方法一致,具有良好的适用性;无需事先指定初始分组数或初始聚类中心,减少了人为干涉的主观性,聚类过程更加可靠;能有效地清除"噪点"数据,使聚类结果更加准确。通过对工程案例的分析表明,编网算法在结构面优势产状的聚类分析中具有有效性和合理性。本研究方法可为工程岩体中快速、准确地获取结构面优势产状提供依据,对工程岩体稳定性评价具有重要意义。     

高层建筑结构智能型式优化的FKM分析法

首先,介绍了结构优化的4个层次,分析了结构型式优化的重要地位及传统＂硬聚类＂与模糊聚类方法的特征,指出了模糊聚类分析能更客观的反映结构类别的过渡性特征;其次,给出了FKM的基本原理与算法,建立了基于FKM聚类分析的高层建筑结构智能型式优化方法,利用20个工程实例进行了模糊聚类分析,给出了模糊聚类中心及其聚类结果;最后,给出了利用FKM进行高层建筑结构型式优化的工程实例,其结果与工程实际一致。实践表明,FKM聚类分析方法能更有效地用于高层建筑结构智能型式优化设计。     

基于模糊数学的两种边坡稳定性评判方法研究

根据35个边坡实例资料,采用模糊综合评判法和模糊聚类法进行边坡稳定性评判,并分析了两种方法的特性及适用性,指出模糊综合评判法可操作性与主观性较强,模糊聚类法更为客观。     

模糊聚类法在沉降监测网点位稳定性中的应用

阐述了模糊聚类分析的基本原理和主要步骤,重点对未知参数估值X的二阶差分向量、模糊相似矩阵、模糊等价矩阵的求取进行了分析,并就模糊聚类法在沉降网点位稳定性中的应用进行了论述,从而达到变形分析的目的。     

模糊聚类分析在隧道围岩稳定性预测中的应用

应用模糊聚类理论,通过对杭新景高速公路隧道监测历史数据进行的聚类分析,依据模糊聚类和模糊模式识别、类别变量特征值与概率统计相关分析等模型,根据模糊聚类参数与预测因子的前期特征值,确定相应的类别变量特征值,建立类别变量特征值与预测对象之间的相关关系,利用此相关关系对隧道拱顶沉降速率进行了预测,从而判断围岩的稳定情况。     

岩体结构面非典型数据集的优势组提取方法

岩体结构面产状的随机性导致现场实际测得岩体结构面数据往往包含大量不属于优势组的组间数据,造成数据集的非典型和优势组提取的困难,故提出一种基于截断法的模糊C均值聚类优势组提取方法,该方法具有组间数据剔除机制。人工算例表明,提出的方法在非典型数据集的优势组提取中较传统的FCM法具有明显优势,不仅剔除了组间数据,而且能够保证参与样本处于较高的比例,优势组产状的计算精度更高。同时,比较不同距离函数和聚类中心算法在聚类中的表现,选取适合结构面非典型数据集聚类的参数。将该方法和优化参数应用到某金矿围岩结构面分类中,成功的剔除了数组间数据,实现了在岩体结构面非典型数据集中的优势组提取。     

聚类分析算法的分析与评价

聚类方法大体可以分为基于层次聚类算法、基于划分聚类算法、基于密度聚类算法、基于网格聚类算法、基于模型聚类算法、基于模糊聚类算法等。本文对主要聚类方法进行分析,并且结合具体的聚类分析算法进行聚类评价。     

应用模糊聚类法对建筑工程质量的评判分类

依据模糊聚类分析的特点,在建筑工程质量评判分类工作中,引入模糊聚类法,并实例演示了处理过程,表明该方法具有客观、灵活和可操作性的优点,可在建筑工程质量评判分类时推广应用。     

边坡分级的传递闭包-模糊c均值聚类算法

采用了基于模糊等价关系的传递闭包法对边坡岩体进行了初步分类,利用F统计量确定了最佳阀值和最优分级档数,给出了初始划分矩阵,利用模糊c均值算法进一步优化了分类效果,得到最佳分级档数下边坡岩体的分类及边坡属于各级别的程度,为边坡设计者提供较全面的边坡岩体分级信息,是一种值得推广运用的边坡岩体分级方法。     

脆性岩石卸围压试验与岩爆机理研究

岩爆是高地应力区地下工程开挖卸荷产生的动力现象。按照地下工程开挖卸荷特点,开展了脆性花岗岩常规三轴、不同卸载速率条件下峰前、峰后三轴卸围压试验,研究了岩石破坏的全过程并进行了声发射特征分析,探讨了岩爆岩石的变形破坏特征和岩爆形成力学机制。试验结果表明:无论是峰前还是峰后卸围压,高地应力下花岗岩都表现脆性破坏特征,峰前卸围压时岩样表现出的脆性比峰后卸围压更为强烈;卸载速率越快,岩石脆性破坏越强,发生岩爆的可能性越大。试验研究成果对地下工程岩爆发生的机理研究和预测提供了试验依据。     

岩体质量分类区间非线性模糊评判方法研究

针对现有地下结构岩体质量模糊分类方法的局限性与不足,在考虑岩体质量分类影响因素的模糊性与层次性基础上,重点研究模糊矩阵加权运算的非线性特征及影响因素权向量与隶属度的区间性特征,通过引进非线性模糊矩阵合成算子、区间数学理论和区间数矩阵相对优势度分析方法,建立岩体质量分类的区间非线性模糊评判方法。该方法减少评判的主观性,更好地反映出不利因素对评判结果的影响,从而使岩体质量分类方法更趋合理化,并使其具有更强的可操作性。工程实例计算及其与同类方法进行比较分析均表明了该方法的可行性与合理性。     

Estimation of deformation modulus of rock masses by using fuzzy clustering-based modeling

The paper describes a method which incorporates Takagi–Sugeno (TS) fuzzy modeling with two data clustering approaches including fuzzy-c-means (FCM) clustering and subtractive clustering to estimate the rock mass modulus of deformation. For this aim, a database including 120 cases collected from several galleries of dam sites locations was established. The information returned by fuzzy clustering was initially used to define the number of rules and antecedent membership functions and afterwards linear least squares estimation implemented to obtain fuzzy consequent parameters. An adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was applied to modify the pre-determined TS clustering-based model structures to improve the generalization performance of those. For evaluation of the performance, root mean square error (RMSE) and variance account for (VAF) values have been utilized as performance criteria. It can be said, that ANFIS approach enhances the performances of fuzzy clustering-based models in predicting modulus of deformation of rock masses successfully.     

基于Mamdani模糊推理的山岭隧道围岩RMR14分级

岩体分级方法(RMR14)可充分评价岩体力学性质和结构面的条件,且可考虑初始地应力场和开挖方式等工程因素的影响,非常适用于山岭隧道围岩的评价。但RMR14评级方法的阶梯状评分会引起评分区间边界出现模糊不确定性,为更加准确地评价岩体质量,基于Mamdani模糊推理方法,引入模糊隶属函数来解决模糊不确定性问题。采用"if-then"推理法则实现多输入参数多推理规则的模糊推理,提出基于Mamdani模糊推理的RMR14岩体分级方法,并将此方法应用于独平高速漂里隧道的围岩质量评价。研究结果表明,基于Mamdani模糊推理的RMR14岩体质量分级方法既可借鉴既有工程经验,又可恰当处理评分边界的模糊不确定性问题;与直接采用RMR14分级方法相比,本文提出的模糊分级方法能更加准确评价围岩质量。     

地下水影响下裂隙岩质边坡变形的Fuzzy测度分析

根据裂隙岩质边坡工程实际,采用 Fuzzy 数学理论中的 Fuzzy 测度理论,将工程开挖引起裂隙岩质边坡移动变形这一客观现象视为一模糊事件,依此建立了在地下水影响下岩体移动变形预测分析的 Fuzzy 测度模型。利用该模型可对边坡岩体移动变形参数进行反分析,并可对边坡开挖过程中引起的岩体移动变形进行定量计算,进而对地下水影响下岩质边坡总体稳定性和稳定程度进行预测。对已有的矿山边坡岩体移动变形及其稳定性进行了具体的分析预测,结果符合工程实际。     

锦屏I级水电站坝基岩体块度指数量化取值分析

 依托于锦屏I级水电工程,以实测资料为基础,系统地运用参照对比方法、数理统计分析方法和相关关系推导方法,对岩体块度指数的量化取值进行分析研究,确立整体状、块状、次块状、镶嵌、碎裂结构岩体块度指数分级临界值。它们与以往的工程相比,既具有共同性,也存在一定的差异性。因此,锦屏岩体块度指数的量化取值研究成果丰富了该领域的研究内容。所利用的研究方法,对岩体结构其他指标的确定具有借鉴意义。     

岩体分类的二元相对模糊评判法

简述模糊综合评判的表达原理，首先，研究岩体分级评定隶属函数的两种形式，对于那些在数学上是连续的指标，指出隶属函数可以采用正态、三角模糊数及正弦函数等连续函数：对于难于采用连续函数刻画的指标，可以采用隶属度取值表；然后，分析影响岩体稳定的因素，选取其中5个指标作为分类依据，建立各个指标的隶属函数，引入二元相对比较法确定各因素的相对优先权重，并说明在岩体稳定性分级中的应用办法；最后，介绍一地下岩体工程的工程地质情况，利用所研究的分类方法对该工程实例进行分析，并给出主要的过程利结果，分析结果在工程施工中得到验证，从而说明研究结论的可靠性和适用性。