人工神经网络方法辨识岩体力学参数的可辨识性及其稳定性探讨

探讨了以巷道围岩变形观测为依据 ,用神经网络反推岩体物理力学性质和初始地应力环境参数时各参数的可辨识性 ,以及参数辨识的稳定性。找出了待辨识参数个数与所需最少巷道变形观测项目数之间的关系 ,并给出了巷道围岩变形观测项目选择的建议     

深埋隧洞TBM施工过程围岩损伤演化声发射试验

锦屏二级水电站深埋引水隧洞处于西南高应力区,地质条件复杂,岩爆、突水、塌方等工程地质灾害突出,掌握TBM开挖围岩损伤演化规律,设计有效的支护方案防治TBM施工过程地质灾害的发生是非常重要的。为此,开展TBM施工过程中声发射监测试验,研究TBM开挖过程中围岩损伤的演化规律。试验结果表明:沿洞轴线方向,TBM开挖时掌子面前约10m的范围内围岩已受到不同程度的损伤,TBM开挖后围岩损伤破裂主要集中在掌子面后7m的范围内,其中以掌子面后3m时为最;沿洞径方向,围岩受损伤的范围约9m,根据损伤程度的不同,划分为松动区、损伤区和扰动区,依次为距洞壁3,3～9和9～22m的范围。从力学的角度揭示损伤演化的机制和松动区、损伤区和扰动区划分的依据,为支护措施设计与支护时机的选取提供科学依据。分析讨论传感器选取、传感器布置、现场噪音及地质条件等各种因素对围岩损伤结果的影响及进一步发展和研究的方向。     

人工智能在矿山岩体边坡工程中应用

边坡工程专家系统的出现与发展是岩石边坡工程领域最显著的成就之一．本文对国内外边坡工程中应用人工智能专家系统的现状作一分析，结合我国边坡工程的实际，指出了边坡工程专家系统的发展前景．     

抗滑桩与滑坡体相互作用的研究

研究抗滑桩与滑坡体间的相互作用机理，提出了模拟抗滑桩与滑坡体之间相互作用的新方法－－极限平衡法和有限单元法相结合的方法。给出了加固后滑坡体完全系数计算和抗滑桩内力计算的流程图。最后用开发的软件计算了一个实例，得到了很好的结果。     

大型洞室群稳定性与优化的并行进化神经网络有限元方法研究--第二部分:实例研究

利用作者提出的并行进化神经网络有限元方法对水布垭地下厂房进行了软岩置换方案的优化及稳定性分析。结果表明，该方法具有极大的全局搜索和快速收敛的优势．实例给出了最优的置换方案和置换步骤，通过最优方案的有限元与神经网络的计算比较表明，该方法是合理的。同时，提出了施工的合理化建议。     

支持向量机函数拟合在边坡稳定性估计中的应用

在综合分析了各种边坡稳定性分析方法的基础上，提出了基于支持向量机的边坡稳定性预测方法，并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序，建立了相应的边坡稳定性预测模型。以大量的实例数据为学习样本和测试样本，讨论了基于支持向量机的边坡稳定性分析及其可行性，研究表明，用支持向量机方法来预测边坡的稳定性是可行的。     

大型洞室群稳定性与优化的并行进化神经网络有限元方法研究--第一部分:理论模型

提出并行进化神经网络有限元方法，通过有限元计算构造样本，用并行进化搜索到的神经网络学习并建立计算方案与地下洞室关键点最大位移和破损区体积之间的映射关系；随机产生一组初始方案，以关键点最大位移和破损区体积大小与参考值的差值比加权和作为评价指标，对该组方案进行遗传操作，产生下一代可行方案，由此进行下一步操作直至找到最优方案。利用自主开发的基于WINDOWS平台的并行计算环境(RsmVPC)来实现并行计算，该方法使得大规模优化问题在PC机群上实现了并行求解，提高了计算速度、规模与精度。     

高地应力下大型地下洞室群开挖顺序 与支护参数组合优化的智能方法

 针对高地应力下围岩变形破坏的特殊性以及大型地下洞室群开挖支护优化计算量大的特点,在三维弹塑性数值计算的基础上,采用反映高地应力下脆性岩石变形破坏特点的新本构模型,提出基于弹性释放能、塑性区体积、洞室周边位移与支护费用的地下洞室群开挖顺序与支护参数组合方案的综合优化新指标,综合集成粒子群与支持向量机的智能技术,提出高地应力下地下洞室群开挖顺序与支护参数的智能优化新方法。该方法通过典型施工方案的数值计算构建学习样本,采用支持向量机方法对样本进行学习与预测,建立起施工方案与综合优化指标之间的非线性映射关系,在具有一定约束条件的全局空间下,通过粒子群优化算法搜索出开挖顺序与支护参数的全局最优组合方案。将该方法应用于高地应力区黄河拉西瓦水电站地下厂房洞室群的开挖顺序和支护参数优化分析,结果表明该方法的可行性。     

化学环境侵蚀下的岩石破裂特性——第二部分: 时间分形分析

 对双抗扭试验测得的大岛花岗岩在蠕变、应力增加和松弛过程的声发射随应力演化的行为分别进行了时间分形分析。结果表明: 无论是受化学溶液、水、还是空气的侵蚀, 大岛花岗岩在蠕变、应力增加和松弛过程中都表现有时间分形特征: 个别具有单一分形结构, 大多数具有多重时间相关分形结构。这种分形特征因花岗岩的各向异性、受力状态和过程以及受侵蚀的环境而有所区别。分形维数的改变与岩石系统状态的演化有对应关系, 如系统临近破坏, 分形维数就降低。     

三峡工程永久船闸三闸首区开挖变形特征的智能分析

针对三峡工程永久船闸三闸首区闸室开挖诱发的岩体变形特征,提出了一种复杂岩体变形、应力及损伤状态的智能分析方法。分析过程中所涉及的岩体力学参数和本构模型利用现场监测到的位移进行智能识别,然后利用所确定的参数和模型,考虑动态施工和环境诱发岩体损伤的影响,对复杂岩体的变形、应力及损伤状态特征进行分析。结果表明,由智能计算得出的中隔墩顶面和两侧边坡直立墙的变形趋势与实测情况较吻合,而且开挖区表层附近出现较大区域的塑性区,直立墙和中隔墩的中上部出现拉应力区,直立墙底部拐角处出现压应力集中现象。