可拓学理论在查利水库岩体质量分级中应用

为了建立更好的岩体质量分级系统,突破传统岩体质量分级方法选取指标的局限性,运用可拓学理论建立围岩质量分级的物元模型,应用于查利水库围岩分级的分析中。结果表明,该方法得出的结果与传统岩体质量分级方法得出的结果基本相符,能较好的反映岩体工程性质。     

公路隧道岩体分级的神经网络方法

根据公路隧道岩体分级标准的要求，全面考虑各种分级指标，建立了公路隧道岩体分级的神经网络方法。对各类定性和定量指标数据进行了向量规范化处理，选取适宜的分级指标，建立起神经网络学习样本，并进行样本学习训练，其结果可作为各种公路隧道岩体分级的评判依据。据此，对韩家岭隧道围岩进行了分级和评价，证实所建立分级方法的可行性、准确性和优越性。     

地下工程围岩稳定性的MBP神经网络识别

围岩稳定性分类是地下工程支护设计的基础参数,利用改进的MBP神经网络进行围岩稳定性的识别,有利于真实地刻画所求问题与其影响因素之间的非线性关系。本文研究BP神经网络的工作原理和改进技术,建立了围岩稳定性的神经网络识别模型,对学习的样本预测结果与实际结果拟合很好,并在尖林山矿得到了应用。     

剪胀对地下工程岩体位移的影响——以加拿大Donkin-Morien隧道为例

根据建立的岩石剪胀角模型,分析岩石峰值内摩擦角和剪胀角的关系,得出岩石在零围压时的峰值剪胀角小于并近似等于峰值内摩擦角,并假设岩石和岩体的剪胀角遵循相似的变化趋势,结合Hoek-Brown强度准则和GSI岩体分级系统,实现剪胀角模型从完整岩石到岩体的转化。采用程序语言在FLAC3D中编写岩体剪胀角模型程序模块。以加拿大Donkin-Morien隧道为工程实例,研究围压和塑性剪切应变依赖的岩体剪胀对隧道渐进开挖过程中围岩位移的影响,论证恒定的剪胀角值不能准确表达隧道开挖边界附近的岩体位移,而考虑围压和塑性剪切应变为影响因素的岩体剪胀角模型能够合理描述围岩的位移分布,模拟结果与实际测量值具有很好的一致性。研究成果可为岩体非线性力学行为的研究和地下工程岩体的稳定性控制提供理论和实践基础。     

数值分析在确定竖井保安矿柱与回采方案中的应用

本文首先简述了矿层单元与竖井单元的理论结果,讨论了矿山开采岩体分级在选定力学模型中的作用。结合某矿山竖井保安矿柱重新圈定的实际问题,运用矿层单元与竖井单元进行了板状矿体开采对竖井影响的三维分析,充分发挥电子计算机与数值方法的长处,经过对多种可能回采方案的试算与比较,得到了矿山生产设计中急需的参考数据。     

含层间剪切带的层状复合岩体质量分级

层间剪切带作为一种特殊的软弱结构面,常常构成威胁工程岩体稳定性的控制性因素。分析常用岩体质量分级方法对于层间剪切带的初步认识和存在的问题,提出从岩体结构控制论观点出发,在考虑层状岩体结构类型的基础上,根据层间剪切带发育规模特征及其对层状复合岩体稳定性的影响机制,建立含层间剪切带的层状复合岩体质量分级与评价方法:(1)对于厚度大于10 cm、连续性好、有一定规模的层间剪切带,将其划定为独立的剪切错动型软弱夹层结构,根据层间剪切带的抗剪强度参数,对其单独进行质量分级与评价。(2)而对于厚度小于10 cm、规模相对较小的层间剪切带,特别是泥化夹层,则将其作为折减因素,对含层间剪切带的层状复合岩体质量分级进行弱化处理,建立含层间剪切带的层状复合岩体质量分级修正BQ方法。以黄河中游地区某大型水利枢纽工程为例,利用建立的修正BQ方法研究得到坝址区2个层间剪切带较发育的勘探平硐围岩质量分级评价结果,并将其与RMR法、Q系统法以及HC法得到的岩体质量分级结果进行对比分析和相关性研究,验证含层间剪切带的层状复合岩体质量分级方法的有效性。     

隧道围岩稳定性灰色归类模型与应用

根据隧道道围岩稳定性分级的影响因素,综合分析研究选用岩体完整性、岩块强度特征等六指标的五级分类体系,构建了基于隧道围岩稳定性分类的标准数据库,建立隧道围岩稳定性的五级灰色归类模型。将该模型应用于某隧道工程的围岩稳定性分类中,结果表明,模型的实用性强,具有良好的应用前景。     

工程岩体质量等级判别的未确知均值聚类法

针对岩体质量分级判别中等级评价中许多不确定性影响因素,基于未确知测度理论,选用岩石质量指标、完整性系数、单轴饱和抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦因数等6个指标作为岩体质量分级的判别因子,建立岩体质量分级评价的未确知均值聚类分析模型;以30组岩体质量实测数据作为训练样本,建立各评价因子的未确知测度函数,用各分类样本平均值表示其分类中心;根据信息熵理论计算各评价因子的权重,依照置信度识别准则进行等级判定;用建立的模型对30组实测数据逐一进行回检,正确率为100%。将建立的模型对待分类的7个样本进行测试,并与实际结果进行比较。研究结果表明:该模型判别预测结果与其他方法有较好的一致性,且预测等级与实际结果吻合,进而为工程岩体质量分级判别提供了一种新思路。     

隧道围岩分级判别的未确知均值聚类模型

基于未确知测度理论,建立隧道围岩分级的未确知均值聚类分析模型。针对隧道围岩分级判别中等级评价中许多不确定性影响因素,选用岩石等级、风化程度、岩体弹性纵波波速、岩体结构、地质构造影响程度、节理裂隙发育程度和地下水情况等7个指标作为隧道围岩分级的判别因子;以20组隧道围岩实测数据作为训练样本,建立各评价因子的未确知测度函数,用各分类样本平均值表示其分类中心;根据信息熵理论计算各评价因子的权重,依照置信度识别准则进行等级判定;用建立的模型对20组实测数据逐一进行回检,正确率为100%。将建立的模型对待分类的10     

边坡稳定性分析中工程岩体抗剪强度参数选取的神经网络方法

影响工程岩体抗剪强度参数的因素很复杂，具有不稳定性。由于神经网络方法不仅能考虑定量因素，而且能考虑定性因素的影响，因而神经网络适用于解决非确定性的工程岩体抗剪强度参数的选取问题。建立了选取工程岩体抗剪强度参数的人工神经网络模型，并利用大量工程资料对网络进行训练和测试，得出了一些有意义的结论。     

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。     

改进的边坡岩体稳定性预测模型研究

由于边坡岩体的结构与物理力学性质表现出宏观和微观上的不连续性和高度的非线性等特点,其稳定性受地质因素和工程因素等的综合影响,这些因素大部分具有随机性、模糊性、可变性等不确定性特点,因此,边坡工程是不确定的、非线性的、动态开放性的复杂大系统,传统分析方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征,因而对大型复杂边坡的稳定性进行准确预测预报尚存在一定的困难。提出了基于模拟退火交替迭代算法神经网络的边坡安全系数预测方法,在相同的初始条件下,用该方法和经典网络进行了比较,得出前者的优越性和有效性。在综合分析边坡岩体变形失稳破坏模式及其影响因素的基础上,采用了表征边坡岩体稳定性分析的复合指标为预测模型的影响因子。并利用该方法对收集到的水电工程边坡实例进行学习,对未学习过的边坡实例进行推广预测,取得了较好的效果,其预测精度明显优于经典算法BP神经网络。由此说明所提出的预测模型能够快速、准确地获取不同方案下的边坡安全系数,为选择经济合理的边坡设计方案提供了新的思路。     

岩体爆破效应预测的一种新方法

 高斯过程是一种最近发展起来新的机器学习技术，对处理非线性复杂问题具有很好的适应性。岩体爆破效应与其影响因素之间是复杂的非线性关系，针对传统方法的局限性，提出一种基于高斯过程的岩体爆破效应预测的新方法，建立相应的岩体爆破效应预测模型，并应用于三峡工程坝区岩体爆破振动速度、爆破损伤深度与损伤半径的预测。通过三峡现场爆破试验数据，建立训练数据集和测试数据集，采用高斯过程方法建立爆破效应与影响因素之间的各影响因素之间的非线性映射关系。研究结果表明，岩体爆破振动速度、爆破损伤深度与损伤半径的预测结果与现场试验结果比较吻合，用高斯过程方法预测岩体爆破效应是科学可行的。与神经网络方法相比，高斯过程方法具有算法参数自适应化的特点，且适用于小样本问题，预测精度高，并易于实现，具有良好的工程应用前景。     

距离判别分析法在岩体质量等级分类中的应用

将距离判别分析法应用于岩体质量等级分类问题中,建立岩体质量等级分类的距离判别分析模型,选用单轴抗压强度、岩体声波纵波速度、体积节理数、节理面粗糙度系数、节理面风化变异系数和透水性系数6项指标作为距离判别分析模型的判别因子,以工程岩体实测数据作为学习样本进行训练,建立相应线性判别函数对待判样本进行分类。研究结果表明,距离判别分析模型分类性能良好,预测精度高,回判估计的误判率很低,是岩体质量等级分类的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广。     

基于改进BP网络在复杂岩体质量分类中的应用

在综合分析评价岩体质量指标的基础上,提出了神经网络在岩体质量分的应用。介绍了采用BP神经网络方法对复杂岩体进行质量分类的工程实例。工程实际应用表明,经过优化的BP神经网络经过多次学习后,测试精度提高,结果可靠,取得了较好的实际应用效果。     

裂隙岩体渗透特性反演分析

 提出裂隙连通率与连通系数的近似转换方法;采用该转换方法,建立含单组裂隙岩体的等效渗透张量;基于有限单元法,建立一套单孔定向压水试验数值模拟方法,并进行大量数值试验;以数值试验结果作为BP神经网络的训练样本,结合定向压水试验实测资料,提出反演裂隙岩体渗透特性(等效渗透张量)的方法,并通过工程实例验证该方法的可靠性。     

基于仿真数据的三点弯曲峰值荷载预测方法

三点弯曲试验是广泛采用的抗拉强度参数测试方法之一。通过数值模拟分析发现,岩石三点弯曲峰值荷载与预制裂缝倾角等人为可控因素和杨氏模量、抗拉强度等岩石物性因素都具有正相关关系,而与预制裂缝长度呈现出负相关关系。由于影响因素众多且物理实验工作量大,难以建立多因素数学拟合模型,因此目前尚未有针对峰值荷载的普遍可行的预测方法。基于此,提出在数值模拟的基础上生成大量仿真数据,建立并训练人工神经网络模型,对含预制裂缝岩石三点弯曲试验峰值荷载进行预测。研究表明,基于仿真数据的含预制裂缝岩石三点弯曲峰值荷载神经网络预测模型对于已知数据具有很好的预测性能,并且对于未知数据具有良好的泛化能力和外推能力。     

基于岩体质量指标BQ的岩质边坡工程岩体分级方法

 对于线路工程上具有普遍性的岩质边坡,因数量多,范围广,工程勘察深度相对较浅。依据规范的测试和试验,建立一种基础性岩体质量评价方法,实现边坡工程岩体分级,并根据行业要求与经验提出支护措施,对提高岩质边坡工程设计与施工的科学性无疑具有重要的意义。针对现有的《工程岩体分级标准》(GB50218-94)没有涉及边坡工程岩体分级,在深入研究和系统消化边坡工程岩体分级成果基础上,提出基于岩体质量指标BQ的岩质边坡工程岩体分级方法(简称BQ-RSlope方法)。该方法在岩体基本质量指标基础上,考虑控制边坡稳定性的主要结构面类型与延伸性、结构面产状与坡面间关系以及边坡内地下水发育程度等影响因素,对岩体基本质量指标进行修正,由此确定边坡工程岩体级别,并给出各级别边坡工程岩体自稳能力的评价。结合4个边坡工程10个坡段的应用性验证,表明依据文中方法获得的各边坡坡段的岩体质量分级以及该基于质量指标对边坡稳定性的评价结果与工程实际总体相符,提出的依据BQ的岩质边坡工程岩体分级方法是合适的。     

粗糙集—小波神经网络在隧道围岩分类中的应用

隧道工程围岩的级别是隧道围岩稳定性的尺度,施工期间的隧道围岩分类的确定是最为基础、也是最为重要的内容.本文将粗糙集、小波神经网络和围岩分类有机结合起来,对白鹤隧道围岩分类进行识别研究.结果表明:用经过粗糙集约简后的样本集作为神经网络的训练样本集,有效地简化了神经网络的结构,减少了训练步数与训练时间,并提高了网络的学习速...