基于改进向量机的岩体质量分级研究

以金沙江某水电站工程实例,应用交叉验证和网格搜索优化支持向量机(SVM)模型建立岩体质量分级模型,选取岩石单轴抗压强度(Rc)、岩石质量指标(RQD)、岩体风化程度、节理组数(Jn)、节理粗糙系数(Jr)、节理蚀变系数(Ja)、地下水状态7个参数作为输入参数构建立分类模型,对坝区复杂的岩体结构进行质量分级。通过与RMR(岩体地质力学分类)和BP神经网络分类法对比,表明:支持向量机具有高非线性映射能力,对岩体分类识别能力极强,具有较好的准确度和稳定性,能够满足实际的工程需要。     

试用灰色关联分析评价工程岩体质量

本文介绍了灰色关联分析方法的基本原理,并利用该法对某水电站导流洞地段围岩的质量进行评价。应用结果表明,与其它方法相比,灰色关联分析方法具有人为因素影响小、数据处理真实可靠、定量化程度高和计算简捷等优点。     

工程岩体分级标准的研究

由长江科学院主编的《工程岩体分级标准》是一项适用于各行业、各种类型岩石工程的全国通用基础性国家标准。由于在国内外这都是首次,在编制过程中进行了广泛调查、总结和深入细致的分析研究,形成了一套基本思路和方法。本文就所完成的这些研究工作和《标准》送审稿的基本结构和主要内容作一简要的介绍。     

基于灰色理论和神经网络的海口市水资源需求预测

构建了GM(1,1)灰色理论模型对海口市的工业、农业、第三产业发展及人口增长趋势的预测,并以此为基础,利用改进BP神经网络模型对海口市水资源需求进行预测,实现了灰色理论与神经网络的有机结合。模型计算结果表明:所建模型能够很好地反映影响因子与水资源需求增长之间的非线性关系,预测所得的水资源需求与实际水资源需求吻合,满足实际预测的需求。     

岩体基本质量和工程岩体分级

岩体分级是评价工程岩体稳定性的3种方法之一,对于长距离和大体积开挖工程尤其具有重要意义。一个完整的工程岩体分级方法应由分级因素、分级标准和工作指标3部分组成。分级因素的选择和它的权重分配是分级方法的科学性和适用性的核心。岩体基本质量是各行业、各种类型工程岩体的共性,本文提出了岩体基本质量的SID分级法,并介绍了国家标准《工程岩体分级标准》的构思和基本内容。     

基于BP神经网络的膨胀土判别分级方法研究

以安康膨胀土为研究对象,选用粘粒含量、粉粒含量、液限和塑性指数4个分级指标,建立了两层无偏置的BP神经网络模型,研究膨胀土的判别分级问题。结果表明,该模型学习效果良好,能准确预测未知样本的膨胀性;对于安康膨胀土,粘粒含量和粉粒含量对分级结果影响较大,而液限和塑性指数影响较小;相比于传统的指标分级法,该模型具有较好的容错能力,可有效减小指标测量误差对分级结果的影响;BP神经网络用于膨胀土的判别分级是合理可行的,具有一定的推广与应用价值。     

工程岩体分级研究综述

岩体质量分级是工程人员认识岩体的重要途径,工程岩体分级方法的发展在很大程度上反映了岩体工程实践的能力和水平。厘清工程岩体分级方法的发展现状及趋势,对了解和把握岩体工程实践的现状和方向有重要意义。首先对目前常用或产生深远影响的岩体分级方法进行介绍,指出工程岩体分级方法的发展具有如下特点：①所考虑的核心因素由岩块强度过渡到岩体结构和结构面特征;②由仅考虑岩体自身特征过渡到综合考虑岩体所处环境条件;③由定性分级过渡到定量与定性相结合的综合分级。现有分级方法的不足主要体现在：①针对深部工程岩体或复杂条件岩体,现有分级方法适用性不够;②有必要扩充岩体分级方法的输出信息,使之除包含岩体稳定特征外,还包含岩体参数及处置措施;③国内工程岩体分级较为凌乱,需要进一步统一和细化。针对以上不足,给出了具体的改进建议。     

基于神经网络的节理岩体单轴强度预测

基于RMT-150C岩石力学试验系统上的节理岩体单轴压缩试验结果,分析了影响节理岩体单轴压缩强度的因素。节理岩体的单轴压缩强度与节理贯通度、节理倾角、节理个数等因素有关,且是一种复杂的非线性关系。同一贯通度节理岩体在节理倾角为0°时峰值强度最大;同一节理倾角岩体的峰值强度随着贯通度的增大而减小。考虑到多种因素对节理岩体单轴压缩强度的影响,建立了BP神经网络模型,对节理岩体的单轴压缩强度进行预测,然后利用遗传算法优化BP神经网络模型。通过岩石单轴压缩试验样本数据的学习,遗传算法优化的神经网络模型能够很好地预测节理岩体的单轴压缩强度。     

基于灰色聚类法的某隧道围岩分级研究

在隧道开挖施工过程中,围岩分级对设计支护至关重要。该文结合某高速公路隧道,利用灰色聚类法对隧道围岩分级进行了分析计算,将分级结果与传统的分级进行对比,以论证灰色聚类法在隧道围岩分级中的实用性。     

基于AFSA-灰色神经网络模型的大坝裂缝预测

针对灰色神经网络模型的权值和阈值是人工随机初始化的,当对相关问题进行预测时,容易陷入局部最优解,导致预测精确度偏低的问题,采用人工鱼群算法(AFSA)对灰色神经网络的初始参数进行优化,构建AFSA-灰色神经网络预测模型,并利用该模型对某大坝的裂缝开度进行预测。与传统的BP神经网络、灰色神经网络的预测结果对比表明:AFSA-灰色神经网络模型的预测精确度更高,可以对大坝裂缝开度进行预测。     

含原生隐性节理工程岩体分级方法

白鹤滩水电站柱状节理玄武岩体内原生微裂隙发育,分布有宏观肉眼不易辨认的隐性节理,节理面较平整,多呈闭合状,为断续镶嵌结构,但岩石强度大,纵波波速高,岩体本身质量及其实际结构特征与测试得到的物理力学性质不相匹配。以白鹤滩水电站坝基柱状节理玄武岩作为含原生隐性节理的代表性岩体,基于其特殊性状,开展现场钻孔取芯、声波测试与点荷载试验,采用目前较为常用的几种工程岩体分级方法对其开展分级研究,对比分析岩体分级的结果与工程实际情况是否具有一致性;并以BQ分级方法为基础,在特定条件下引入RQD来修正岩体完整性系数K_v值,建立了一种适用含有原生隐性节理的工程岩体分级方法;将该方法用于白鹤滩柱状节理玄武岩的工程分级,分级结果与工程实际具有较好的一致性;最后,通过现场原位岩体变形试验对改进的分级方法进行验证可知,测试得到的柱状节理玄武岩变形参数与改进后BQ法的分级结果具有较好的匹配性。     

“工程岩体分级”国家标准在高坝洲工程的应用

采用国家标准《工程岩体分级标准》（送审稿１９９１年）,对高坝洲坝基岩体划分的各基本地质单元,抓住其岩石坚硬程度和岩体完整程度这两大复合分级因素,平行地进行定性分级。在着重考虑其质量和稳定性的基础上,给出了各级岩体的物理力学参数范围值,这些参数值含有岩体综合物理力学特征,这更有利于从整体上反映工程岩体的质量和稳定性能。     

海域岛礁桥基岩体质量分级因素及量化研究

海域岛礁一般表现为孤立山丘、四面临空且频繁受海水涨、落潮影响特征,从海域岛礁岩体的工程地质特点出发,选择岩石力学性质、结构面发育特征、岩体结构类型、岩体风化状况、地下水状况作为分级控制因素,并分别采用岩石单轴饱和抗压强度Rs、岩体完整性系数Kv、岩石质量指标RQD或岩体块度指数RBI、风化程度系数KY及地下水影响修正系数U进行量化,其结果显示上述指标能很好地反映岩体质量分级的差异。     

基于改进BP神经网络的地下工程围岩分类

传统BP神经网络存在局部极小值、学习算法收敛速度慢、网络结构难以确定等缺点,因此采用改进的BP神经网络分析地下工程围岩的稳定性。将岩石单轴饱和抗压强度、岩石质量指标、岩体的完整性系数、结构面的强度系数、地下水渗流量作为围岩的分类指标,利用附加动量因子、L-M优化算法与Nguyen-Widrow初始化算法相结合的改进BP神经网络建立围岩稳定性的分类预测模型,并运用MATLAB对学习样本进行分类识别,确定地下工程围岩的岩体等级,并结合平均影响值特征筛选法确定影响围岩稳定性的主导因素。实例分析结果表明:岩体的质量、强度以及所处的状态对围岩的稳定起主导作用,结构面产状和性状则为次级影响因素。     

地下水封洞库岩体质量分级体系研究

由于地下水封洞库多为大跨度、高边墙、不衬砌或少衬砌的地下洞室,因此建库岩体多为质量较好的花岗岩、花岗片麻岩等,但现有岩体质量分级体系不能很好地针对此类工程进行岩体分级。在确定了影响地下水封洞库工程岩体质量分级因素的基础上,考虑RQD值、结构面空间分布、粗糙度、地下水、地应力和储存压力等因素,提出了适用于地下水封洞库岩体质量分级体系(UWCQ),并应用该分级体系进行黄岛地下水封洞库工程的岩体质量评价。证明UWCQ体系对评价地下水封洞库岩体质量是可行的,能满足工程需求。这对地下水封洞库的开挖方式选择、支护方案确定和安全性评价具有重要工程意义。     

基于Hoek-Brown方法的强度参数取值及水电工程应用与案例分析

西部水电工程普遍处于高应力和复杂地质环境下,强度参数取值受到岩性多样化、围压效应等因素的影响,引入和使用Hoek-Brown参数取值方法,有助于更好地服务于水电工程实践。对比了Hoek-Brown经验取值方法与水电经验取值方法,介绍了Hoek-Brown经验取值方法中与影响因素分别相关的岩性指标、地质强度指标独立参数的具体取值依据与实现过程,并阐述了与西部水电工程密切相关的实际应用方法,分别进行了锦屏二级水电站、锦屏一级水电站应用验证,证明了Hoek-Brown经验取值方法在西部水电工程中的高适应能力。     

基于随机-关联空间插值法的工程岩体力学参数确定

岩体力学参数在空间上存在的结构关联性和随机不确定性是影响工程岩体力学参数设计取值的客观因素之一。基于地质统计学理论,提出随机-关联空间插值法,在工程岩体力学参数概率分布未知的情况下,利用样本矩替换母体矩,描述工程岩体力学参数的随机性,利用变差函数描述样本点之间、样本点和插值点之间的工程岩体力学参数关联性,建立岩体力学参数的空间分布模型,并通过克里格法对场地中的工程岩体力学参数进行空间插值。结合工程实例,在力学参数概率分布未知的情况下建立其概率分布模型;选择不同数量的有效样本对比分析该方法本身对样本数量的依赖性问题;探讨该方法的应用范围以及针对其他情况提出的相应措施,为后续研究打下基础。与试验结果对比,工程实际中3种不同样本的岩体力学参数指标相对误差分别为4.2,4.4,5.3,估值结果可作为工程设计取值的参考依据。