基于密度峰值改进的岩体结构面优势产状K-means聚类分析法

岩体结构面控制着地下洞室和岩质边坡等岩体工程的稳定性，在岩体力学工程模拟与分析计算中起关键作用。为对岩体结构面进行正确有效的分组，提出一种基于密度峰值改进的岩体结构面K-means聚类分析算法，解决了由于K-means算法选择聚类中心的随机性而易导致聚类结果局部最优的问题。首先，通过计算岩体结构面产状的局部密度和聚类中心距离，确定初始聚类中心并排除异常点，以此作为K-means算法的初始条件进行结构面优势产状的聚类分析，获得合理的聚类分组结果。最后将该算法应用于人工模拟和DIPS中的结构面产状数据，聚类结果表明，基于密度峰值改进的K-means算法的分组合理可靠，可以有效地实现结构面分组和优势产状的确定。