岩体变形的替代数据混沌判定方法研究

 观测位移时间序列是岩体变形和破坏过程的综合体现,已广泛用于边坡、隧道和地下硐室等岩石工程的稳定性判断及其预测。根据岩体的观测位移时间序列,通过Fourier变换来生成替代数据,提出其混沌随机性的检验方法,可避免根据最大Lyapunov指数是否为负数以及关联维数是否为非整数来进行混沌判断所引起的不足;分别对玲珑矿巷道及枣林滑坡位移序列进行非线性混沌判定,获得理想的检验结果。     

基于最大Lyapunov指数的变形预测模式研究

变形危害巨大,变形监测与变形预测则成为必然,由于变形的过程受到地质、水文、地震和人类工程活动等因素的影响,可视为一种具有混沌特征的动力系统。故本文以混沌理论为基础,提出了基于最大Lyapunov指数的变形观测模式,并利用工程实例进行了分析研究。研究表明,变形监测时间序列中的最大Lyapunov指数均大于0,根据混沌理论,可判断变形序列存在混沌现象,同时预测的结果显示,基于混沌时间序列的最大Lyapunov指数法的预测具有较高的精度,故研究成果具有的一定的理论和应用价值,为变形预测提供了新途径。     

供热负荷时间序列混沌特性识别及区间预报研究

对供热负荷时间序列进行了混沌特性分析,计算得到了吸引子维数和最大Lyapunov指数.在最大Lyapunov指数点预报法的基础上,提出了最大Lyapunov指数区间预报法,并给出了最大预报时间尺度.仿真结果表明,该方法可取得较高的预报精度和较高可靠度的预报区间.     

地下厂房围岩位移混沌动力学特征研究

 以小湾水电站地下厂房围岩不同监测断面的多点监测位移为例,运用功率谱分析方法,改进G-P方法提取关联维数D,综合分析G-P法、C-C法和复自相关法得到合适的m,t 值重构相空间,计算最大Lyapunov指数,研究地下厂房围岩位移的混沌动力学特征。研究表明,主厂房围岩顶拱部位的多点位移和拱座在30 m深度处的位移不具有混沌特性,而拱座在2,7和15 m深度的监测位移和边墙部位的多点位移,各施工支洞和排水洞获得的超前监测多点位移都具有混沌动力学特征,同时得到表征其混沌动力学特征的功率谱图,关联维数D大于0,最大Lyapunov指数大于0。对具有混沌特性的监测位移,可以利用基于混沌时间序列的多种方法对位移进行预报,为地下厂房系统围岩位移预报提供新的实用方法。     

基于Lyapunov指数改进算法的边坡位移预测

给出了一种最大Lyapunov指数的改进算法,这种改进算法不仅对小数据序列可靠,而且计算量小,相对容易操作。通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析,计算出最大Lyapunov指数,并利用最大yapunov指数的一维模式进行边坡位移预测。这种改进的方法比已有的研究方法更可靠,而且操作起来比较方便。通过对三峡升船机高边坡和新滩滑坡实际位移数据进行预测,结果令人满意。     

软岩巷道变形的混沌研究

试验得出了软质页岩最大屈服应变,对软岩巷道变形进行了监测,用混沌理论研究了软岩巷道变形规律.根据监测数据,分别计算了巷道顶部和侧帮变形的分形维数和最大Lyapunov指数,并用Lyapunov指数法预测了软岩巷道的后期变形.研究结果表明:软岩变形具有混沌特性,混沌理论能较好地反映软岩巷道的变形与破坏特征;用重构相空间方法,能充分揭示软岩巷道变形与能量释放规律,据此可确定二次复喷时间;软岩巷道变形在相空间相邻点的距离以指数形式发展,当岩体变形达到最大屈服应变时便产生破坏,以此便可预测和分析巷道的稳定性.     

城市用水量的混沌特性与预测

采用混沌理论对城市用水量时间序列的混沌特性进行了判定。基于最大Lyapunov指数法,提出了城市用水量短期预测的模型以及多步预测的步骤。实例研究表明,基于最大Lya-punov指数法的预测结果明显好于BP神经网络法,在计算得出的最大可预测时间尺度内预测精度较高,而在最大可预测时间尺度外的预测精度大为下降。     

滑坡位移最大Lyapunov指数及其在滑坡预报中的应用

根据混沌理论,对滑坡在失稳过程的位移变量所具有的混沌特性以及突变性进行了深入的研究和分析,以新滩滑坡为例,计算滑坡位移失稳过程的最大Lyapunov指数,结果表明增量位移时序最大Lyapunov指数在滑坡失稳过程中出现明显增加的突变规律,且其突变时间与滑坡失稳时间相吻合,说明了滑坡位移最大Lyapunov指数是评估滑坡稳定性的一种有效混沌特性参数。     

一种岩体工程黏性流动变形预测的新方法

 为了对岩体工程的黏性流动变形进行预测,依据弹性问题位移分量的古萨(Goursat)表达式和弹–黏弹性比拟原理推导相对位移矢量增量公式,并建立变形预报模型,给出变形预报的方法步骤。该方法不是直接求出真实的时间、介质物性参数以及边界条件的值,而是求出一组组合值,通过相对位移矢量增量公式进行预测。无需复杂的应力边界和位移边界条件,能够考虑岩体介质的本构特征,实现长期的两维变形预报。然后将其应用到具有黏弹性解析解的边坡算例中,结果表明：短期预报的精度较高,误差小于10%,长期预报时误差约为23%。最后,结合边坡开挖讨论这一方法的工程适用性,为岩体工程黏性流动的长期两维变形预报提供理论基础和实用方法。     

基于混沌时序预测方法的冲击地压预测研究

冲击地压的预测研究通常是通过监测对冲击地压的发生、发展过程比较敏感的指标来进行的，监测指标值的大小和变化规律是进行预测的基础，监测数据在未来一定时期的峰值变化和走势变化规律对于预测过程具有重要意义。首先，通过对互信息和伪邻近点数的计算，确定观测序列的延迟时间和嵌入维数等相空间重构参数；然后，在对观测序列相空间重构的基础上，运用一阶局域近似法和基于最大Lyapunov指数法等混沌预测方法对冲击地压上作面的观测时间序列进行数学建模，并与传统的数理统计预测方法进行对比分析；最后，用实例对冲击危险区域的电磁辐射序列及顶板下沉速度序列等进行预测运算和分析，其结果表明，运用混沌理论的预测方法可达到较高的预测精度。     

交通流量的混沌特性分析及预测模型研究

基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数,分析交通流量的混沌特性,研究了一种交通流量的自适应预测模型。在合理选取嵌入维数和延滞时间实现交通流量时间序列相空间重构的基础上,应用小数据量法计算重构交通流量时间序列的最大Lyapunov指数,根据该指数值对交通流量的混沌特性进行分析,并采用庞卡莱截面法对分析结果进行验证;构建交通流量的Volterra预测模型,并采用LMS自适应算法对模型系数进行调整。通过对实际采集的高速公路交通流量数据的仿真研究表明,小数据量法能对交通流混沌特性进行准确判别,构建的二阶Volterra自适应预测模型能够有效地预测交通流量的变化。因此,在判定交通流量存在混沌特性时,可以应用论文构建的二阶Volterra自适应预测模型对其进行准确的预测。     

综放沿空巷道围岩系统混沌动力学特征研究

厚煤层综采放顶煤开采的沿空巷道顶、帮均为煤体或煤柱，其稳定性问题十分突出。以南屯煤矿综放沿空巷道为原型，进行围岩稳定性的离散元数值模拟，提取表征系统动力学性态的变量及时间序列，通过功率谱分析、分维数提取和最大Lyapunov指数计算，研究围岩系统的混沌动力学特征。综放沿空巷道围岩变形力学过程是一个混沌力学过程，具有对煤柱宽度及支护条件等初始条件的敏感依赖性。当煤柱宽度小于3m时，功率谱具有连续的噪声背景与宽峰特征，关联维数均为分数，最大Lyapunov指数一般大于0，系统处于混沌运动状态；当煤柱宽度为3～4m时，锚杆支护后功率谱的宽峰特征消失，频谱成分也不丰富，关联维数均为分数，最大Lyapunov指数由正变负，系统由混沌运动向定常运动转变，是系统动力学性态变化的拐点：当煤柱宽度大于5m时，系统处于定常运动状态。采用功率谱分析法和最大Lyapunov指数法，可以评价综放沿空巷道的混沌动力学特征。     

饱和嵌入维数确定最大Lyapunov指数的准则探讨

基于对大量砂岩试样裂隙系统的MTS全应力–应变时间序列的非线性动力学分析,构造单位阶跃函数并引入到最大Lyapunov指数LE1的判别模型中,建立了确定LE1的新准则。新准则充分考虑LE1-m关系中普遍存在的阶跃现象,更符合确定LE1的理论条件。新准则确定的LE1与传统准则的解释结果比较,偏离幅度巨大,使得对系统稳定性程度的混沌判别结果迥异,并且LE1的正负号会因此改变,导致对系统所处状态的定性评价不同。研究成果在一定程度上克服了传统准则确定LE1鲁棒性较差的缺陷,对混沌动力学基础研究具有一定的理论意义。     

基于Lyapunov指数的交通量混沌预测方法

交通量预测分析已成为交通工程领域重点研究课题 ,智能运输系统的核心研究内容之一。在判定交通流量存在混沌的前提下 ,对交通量的实测数据进行相空间重构 ,而后在重构相空间上 ,利用基于Lyapunov指数的混沌预测方法预测交通量。苏州某交叉路口的交通量预测实例表明了该方法用于交通量预测的有效性和可行性     

基于采动顶、底板岩层损伤的冲击地压预测

为探索微震法预测冲击地压的原理和应用技术,在装备高精度微地震监测设备的煤矿,开展采掘过程连续的岩体破裂现场监测,使用自主研发的采动岩体破裂规律分析和冲击地压预测软件MapRAS进行预测研究和工程应用。发现采动过程岩体微破裂在顶板和底板的深度扩散是产生冲击地压的大概率事件;提出采动顶、底板深度损伤是冲击地压成核重要因素的观点。建立应用微震数据辨识顶、底板采动破裂损伤深度的函数关系式和算法。分析显示顶板和底板深度损伤存在联动,与顶板关键层的周期破断及其后效相对应,反映出顶板、底板的加–卸载过程,在华亭煤田多显现为巷道底板破断型冲击地压。经工程应用检验,预测效能较高,应用效果良好。     

岩体声发射混沌与智能辨识研究

对岩石试件加载及破坏过程的声发射进行了试验,对工程岩体声发射进行了监测。采用混沌动力学研究了岩体声发射活动规律,计算了工程岩体在变形与破坏过程中不同阶段声发射混沌吸引子。用混沌与神经网络相结合,建立了岩体声发射预测模型。根据岩体声发射各阶段特征,建立了工程岩体稳定性智能辨识模型。研究结果表明,岩体声发射活动存在4个不同的阶段:稳定期、声发射活动初期、声发射活动加剧期和活动反转期。岩体破坏出现在声发射活动反转期,声发射出现反常,混沌吸引子减小,破坏特征呈现。工程应用实践证明,混沌动力学能较好地反映岩体的声发射特征,所建立的预测与智能辨识模型能较好地预测和分析工程岩体稳定性。