基于范例推理的边坡稳定性智能评价方法研究

摘要

随着我国国民经济的快速发展和国家对基础设施建设投入的不断扩大,在铁路、交通、能源、矿山、水利水电等工程领域逐步形成了越来越多的高陡边坡和深凹边坡,如何安全、可靠、有效地分析与评价边坡的稳定性具有重大的理论和现实意义.然而,边坡稳定性分析与评价中存在大量的主观和客观上的不确定性问题,严重地削弱了边坡稳定性分析方法的可靠性、有效性以及实用性.突破传统的确定论的思维方式,在边坡稳定性分析中充分考虑由各种因素所引起的不确定性是边坡稳定性研究的发展趋势.同时,充分挖掘和利用大量的、其稳定性状况已经被研究清楚的边坡的成功经验,无疑有着重要的实际意义.本文系统、深入地研究了边坡稳定性分析中存在的不确定性问题,详细地分析了当前边坡稳定性不确定性分析方法中存在的问题与不足,重点对边坡稳定性分析中的未确知性进行了全面深入的探讨,首次提出了基于证据理论的岩体力学参数D-S信息融合方法和基于可拓学理论的边坡稳定性评价方法.并根据人工智能中的范例推理原理,首次提出了基于范例推理的边坡稳定性智能评价方法.同时,对粗糙集理论在边坡稳定性分析与评价中的应用进行了初步分析.按照研究的内容和论文的章节顺序,所取得的具体成果有:(1) 简要地介绍了本研究工作的目的和意义,系统地阐述了现有的边坡稳定性分析方法,深入地分析与研究了边坡稳定性分析与评价所面临的不确定性问题.提出了突破传统的确定论的思维方式,在边坡稳定性分析中充分考虑由各种因素所引起的不确定性是边坡稳定性研究的发展趋势.明确指出充分挖掘和利用大量的、其稳定性状况已被研究清楚的边坡的成功经验有着重要的实际意义.(2) 详细地评述了边坡稳定性的主要不确定性分析方法,如可靠性分析方法、模糊综合评价方法、灰色系统评价方法,以及神经网络评价方法等等.介绍了它们的发展历史和研究现状,指出了它们存在的主要问题与不足之处.在此基础上,提出了本研究工作的思路和主要内容.(3) 提出并研究了边坡稳定性分析中存在的未确知性问题.以证据理论为基础,提出基于证据理论的岩体力学参数D-S信息融合方法.构造了岩体力学参数的识别框架,建立了岩体力学参数的基本可信度分配的应用模型,定义了岩体力学参数的信度函数、似真度函数以及类概率函数,提出了岩体力学参数的D-S信息融合法则,明确了岩体力学参数D-S信息融合方法的实施步骤.实例分析表明:所提出的基于证据理论的岩体力学参数D-S信息融合方法,从主观上和客观上对岩体力学参数的取值进行信度估计,能够区分"不确定"与"不知道"的差异,并能处理由"不知道"引起的不确定,考虑因素全面,计算简单,方法合理、实用.提出的岩体力学参数D-S信息融合法则,反映了多个试验证据的联合作用结果.通过对不同的岩体力学参数抽样试验进行证据分析,分别赋予其基本可信度分配.而这种证据分析,不仅可以面对不同的抽样试验结果,而且还可以由不同的人(专家)去进行,最终利用D-S信息融合法则进行信度融合.这种处理方法拓宽了传统的岩体力学参数取值分析方法的处理范围,提高了分析结果的可靠性.(4) 针对边坡稳定性分析中存在的矛盾和不相容问题,以可拓学理论为基础,提出了基于可拓学理论的边坡稳定性评价方法.定义了边坡稳定性评价的物元表达形式,确定了边坡稳定性评价物元的经典域、节域,以及待评物元.提出了适合边坡稳定性评价的物元关联函数及物元关联度的计算方法.明确了边坡稳定性评价可拓学方法的实施步骤,建立了适合可拓学理论的边坡稳定性分类标准.实例分析表明:用边坡稳定性评价物元关联函数确定的物元关联度的大小反映了待评物元与评价类别的符合程度,计算方法简单,实用性强.在构造边坡稳定性评价的经典域和节域物元时,关于特征的量值范围可以根据工程实际情况加以调整,说明该方法具有灵活性.实例评价结果与工程实际调查结果一致.以可拓学理论为基础的边坡稳定性评价方法为解决边坡的稳定性评价问题提供了一条新的可行途径,对解决岩土工程中类似的不相容问题有借鉴意义.(5) 针对边坡稳定性的评价信息的不完整性和不确定性的特点,以人工智能中的范例推理原理为基础,提出基于范例推理的边坡稳定性智能评价方法.提出了根据变权的概念确定的边坡稳定性评价中的影响因素属性权重的计算方法,使评价结果和当前的评价环境有关,体现了属性权重对环境敏感的思想.提出了基于欧氏距离的边坡范例检索模型和基于模糊相似优先的边坡范例检索模型.定义了模糊相似优先比,构造了边坡稳定性影响因素的模糊相似优先关系,明确了基于模糊相似优先的边坡稳定性范例推理方法的实施步骤.实例分析表明,范例推理原理为边坡稳定性评价提供了一条可行的新途径.运用欧氏距离计算边坡的目标范例与源范例的相似性,原理直观简单.基于模糊相似优先的边坡稳定性范例检索模型,综合考虑各种影响因素的不确定性,从整体上找出与目标范例最相似的边坡源范例.与以欧氏距离最小为检索策略的方法相比,本模型更加合理.实例评价结果与边坡的实际状态完全一致.本方法推理原理简单,使用方便,具有实用价值.(6) 针对边坡稳定性分析中存在的大量的主观上的不确定性,对粗糙集理论在边坡稳定性分析与评价中的应用进行了初步分析.由于边坡稳定性评价的不确定性,导致在边坡源范例库中将存在大量的不完整性和不确定性信息,有些甚至是矛盾的和不相容的.运用粗糙集理论提出了对边坡范例库进行知识分类、约简,根据最小约简提取评价规则的具体思路.显然,这种评价方法的评价结果完全取决于收集到的大量的边坡范例,符合范例推理的思想,评价结果不含主观色彩,而具有客观性.