改进遗传算法和支持向量机的岩体结构面聚类分析

岩体结构面控制着岩质边坡和地下洞室等岩体工程的稳定性,在岩体力学及水力学分析中起到关键作用。为对岩体结构面进行合理分组,精确地模拟岩体结构面网络的分布,提出一种融合改进遗传算法和支持向量机的聚类方法。首先,根据岩体结构面产状信息建立结构面分组的数学模型,采用改进的遗传算法计算结构面样本的全局最优聚类中心,再以聚类中心为训练样本,利用支持向量机方法将结构面样本进行完全划分。通过随机产生的结构面数据以及实际工程的运用表明,遗传-支持向量机聚类算法对岩体结构面的分组合理,获得的优势结构面结果可靠。     

基于粒子群算法的岩体结构面产状模糊C均值聚类分析

结构面产状分析是进行岩体力学分析及稳定性评价的基础,玫瑰花图、等密度图等传统的图形分析方法较为粗糙,无法对产状数据进行准确分析,采用模糊聚类方法则可以得到较为准确的优势产状,但需要事先指定分组数及初始聚心,且模糊聚类算法为局部寻优算法,初始划分对最终的数据分析结果影响较大。为了得到较为客观的分组结果及优势产状,同时能够针对大量结构面产状数据进行聚类分析,提出了基于粒子群算法的岩体结构面产状模糊C均值聚类算法。采用粒子群算法进行模糊C均值聚类算法初始聚心的求解,在计算过程中可同时确定最佳分组数,避免了人为指定的主观性,克服了模糊C均值聚类算法易陷入局部极小值和对初始划分敏感的不足。最后,通过工程实例中不同方法的聚类效果对比分析该算法的有效性,并将该方法应用于实测结构面产状数据的分析,得到较为符合实际的优势结构面分组。     

多参数岩体结构面优势分组方法研究

在岩体力学和水力学分析中,搞清岩体结构面的分布规律是一项重要的基础工作。当岩体结构面的产状一致,而其他性质不一致时,岩体结构面的力学和水力学性质是不同的,而传统的方法仅根据岩体结构面的产状进行分组,这势必存在缺陷。提出了一种基于变尺度混沌优化算法的多参数结构面数据的优势组划分方法,通过度量结构面之间的相似性建立目标函数,运用变尺度混沌优化算法搜索目标函数的最优解来确定聚类中心,可同时考虑结构面的多个参数,把具有相似性质的结构面归并成组。通过计算机模拟的结构面数据验证了此算法的正确性,最后将此算法应用于实际工程中测量的多参数结构面数据的优势组划分,得到了清晰可靠的分组结果。     

岩体结构面的多参数优势分组方法研究

岩体中的结构面对岩体的水力和力学性质有很大影响,因此,弄清岩体中结构面的发育规律是岩体稳定性评价的基础。当结构面的产状一致,其他性质不一致时,结构面的水力学特性和力学性质是不同的。而传统的结构面优势分组方法仅根据产状数据分组,无法分辨产状相同、其他性质不同的结构面。因此,提出了一种基于量子粒子群优化算法的多参数结构面的优势分组方法。该方法通过结构面的相似性度量建立目标函数,运用量子粒子群优化算法通过搜索目标函数的全局最优解来确定聚类中心,可用于结构面多个参数的优势分组。通过对计算机模拟的多参数结构面数据的分组,验证了该方法的可靠性。最后,将该方法应用于怒江松塔水电站坝址区实测的多参数结构面数据的划分,得到了符合实际的分组结果。     

基于混合聚类的岩体结构面优势分组方法

提出一种基于凝聚层次法和模糊C均值法的混合聚类法,用于对岩体结构面的优势组划分。该方法将结构面投放到在单位球面上,并使用欧式距离作为极点的相似性度量准则。先剔除结构面数据中的孤值产状,然后用凝聚层次法得到初步聚类结果,并将其作为FCM法的初始聚类中心,最后用FCM法划分优势组。通对人工生成产状样本的分组,验证了该法的正确性。将该方法应用于大藤峡坝址区实测的结构面数据的划分。在实测数据中寻找到两个孤值产状,成功将大藤峡D1y^1-3地层岩体结构面划分为两组,得到了符合实际的分组结果。     

基于人工蜂群算法的岩体结构面多参数优势分组研究

岩体结构面优势分组是研究岩体力学性质与水力特性的基础,通常的分析方法是只根据产状进行划分。鉴于结构面其他特征对岩体力学性质的重要影响,考虑结构面倾向、倾角、迹长、张开度、表面形态5个特征参数,提出了基于人工蜂群算法的岩体结构面多参数优势分组方法。以样本总体离差平方和为目标函数,建立岩体结构面多参数优势分组的数学模型,应用人工蜂群优化算法求解,以目标函数值最小时的解作为聚类中心,并自动确定分组边界。对人工生成的结构面数据的计算结果验证了该方法的正确性,该方法的求解精度是令人满意的。最后,将该方法应用于怒江松塔水电站坝址区岩体结构面多参数优势组的划分,得到了较为合理的分组结果,进一步验证了此方法具有较高的运行效率与工程实用性。     

考虑结构面间距的双因素分组方法研究

同一期地质运动中岩体所产生的结构面间距一般认为服从负指数分布。目前方法多根据产状单一因素进行分组,分组完成后同一组结构面的间距分布可能非常不规则,针对该问题,结合目前结构面采集到的数据质量高且具有空间位置等特点,提出一种新的双因素分组方法 (a new double-factor clustering method,NDCM)。分组时可综合考虑结构面产状与间距信息,该方法分组初值由模糊K均值法(fuzzy K-means)获取,通过调整隶属度较低的结构面分组编码达到修正结构面间距,使其满足负指数分布的目的。为获得NDCM的分组精度,进行了数值模型计算,该模型中结构面分组情况已知,利用模糊K均值法和NDCM法分别对此模型进行结构面分组。对比结果表明,NDCM法分组精度明显优于模糊K均值分组方法;重叠率越高组数越多这种优势越明显;相比于模糊K均值法,NDCM分组精度平均可以提升0.06左右。     

节理岩体结构面优势产状确定方法研究

节理岩体结构面产状的分析在岩体的力学和水力学分析中都是极为重要的基础性工作.本文分析了传统的结构面产状图形分析法、模糊等价聚类方法和模糊C均值聚类方法(FCM算法)在节理结构面产状分析中的优缺点,针对上述3种方法各自单独使用时的利弊将这3种方法有效结合起来,得出了一种更为准确合理的产状统计分析的综合性方法.应用此方法对...     

基于DBSCAN选择性聚类集成的岩体结构面优势产状分组方法

针对单个结构面聚类模型存在误判或漏选风险、难以有效识别噪点与孤值等问题,提出利用具有噪声的基于密度的聚类（DBSCAN）算法进行选择性聚类集成的岩体结构面优势产状分组方法。首先,将结构面产状进行空间坐标转换,以单位法向量的夹角正弦值作为相似性度量标准。进而,基于DBSCAN算法构建一定数量具有差异性的基聚类器,借助选择性聚类集成技术挑选出部分优异的基聚类器。最后采用一致性集成技术融合这些基聚类器,获得一个高可靠度的选择性聚类集成结果。将该方法应用于DIPS软件数据集与松塔水电站坝址区结构面勘察中,检验了该方法的可行性与有效性。研究结果表明：该方法聚类效果显著优于常见聚类算法,聚类结果客观合理,不仅能有效标识出噪点与孤值,还克服了单个模型易过分割或欠分割的不足。该研究成果对准确确定结构面优势组具有一定的工程价值。     

基于激光测量和FKM聚类算法的隧洞岩体结构面的模糊群聚分析

岩体隧洞结构面的数量、产状和发育情况是评价隧洞透水性和稳定性的重要指标。采用三维激光测量技术可以快速获取隧洞周围岩体激光点云数据和结构面的几何信息。提出了基于柱面投影和Delaunay生长算法的激光点云的三角网重构技术,利用构建的三角网平面方程的法向向量计算出单个三角网平面的产状,并应用FKM聚类算法进行隧洞岩体结构面产状的模糊群聚分类。该方法可以快速得到不同组的优势产状,且分类结果可用不同颜色进行空间显示。最后运用自主研发的FSS软件对某隧洞的岩体结构面优势产状进行了研究,研究结果表明：1）基于柱面投影和Delaunay生长法的点云构网方法特别适合于隧洞工程,构网速度快、效率高,重构得到的三角网表面与被采样的岩体表面拓扑差别最小;2）FKM模糊群聚方法对隧洞岩体结构面的群聚分类结果可靠、合理,具有较强的通用性和推广性。     

Automatic Identification of Rock Fracture Sets Using Finite Mixture Models

The clustering and classification of fracture orientation data are crucial tasks in geotechnical engineering and rock engineering design. The explicit simulation of fracture orientations is always applied to compensate for the lack of direct measurements over the entire rock mass. In this study, a single step approach based on the theory of finite mixture models, where the component distributions are Fisher distributions, is proposed for automatic clustering and simulation of fracture orientation data. In the proposed workflow, the spherical K-means algorithm is applied to select the initial cluster centers, and the component-wise expectation–maximization algorithm using the minimum message length criterion is used to automatically determine the optimal number of fracture sets. An additional advantage of the proposed method is the representation of orientation data using a full sphere, instead of the conventional hemispherical characterization. The use of a full spherical representation effectively solves the issue of clustering for fractures with high dip angles. In addition, the calculation process of the mean direction is also simplified. The effectiveness of the model-based clustering method is tested with a complicated artificial data set and two real world data sets. Cluster validity is introduced to evaluate the clustering results. In addition, two other clustering algorithms are also presented for comparison. The results demonstrate that the proposed method can successfully detect the optimal number of clusters, and the parameters of the distributions are well estimated. In addition, the proposed method also exhibits good computational performance.     

岩体结构研究中统计区间长度的确定

岩体结构研究日益得到工程地质界的重视,而岩体结构面现场测量数据是获得岩体结构特征的必需资料。在目前常用的2种结构面测量方法中对如何选择合理的统计区间长度缺乏充分的论证。利用我国西南某大型水电工程丰富的结构面测量资料,研究统计区间长度对岩体结构类型的影响,取得了一定的成果。即最小有效测线长度与结构面间距大小及概率密度分布形式有关,研究岩体结构特征时,必须根据工程实际情况选择满足要求的统计区间长度。     

基于蚁群聚类算法的岩石边坡稳定性分析

由于岩石边坡影响因素众多且关系复杂,不能用简单的方法进行分析和判断。在工程类比的基础上,一般采用聚类的方法。但由于边坡工程问题环境的复杂性,岩石边坡稳定分析的聚类问题是一个复杂的模糊、随机优化问题,采用传统方法难免带来很多局限性。为了更好地解决这类问题,首次把蚁群聚类算法这种新近提出的仿生聚类算法引入岩石边坡工程领域,以解决其稳定分析问题,提出一种分析岩石边坡稳定问题的新方法。该方法在分析岩石边坡工程实例资料的基础上,采用蚁群聚类算法,以工程类比的思想判断岩石边坡的稳定状态。工程应用证明,该算法可以自动把岩石边坡分成几种类似的状态,判断准确率较高、计算速度较快,是一种比较实用的岩石边坡稳定分析方法,值得在岩石边坡分析领域推广应用。     

地下矿山裂隙岩体结构均质区三维划分方法研究

针对现有岩体结构均质区划分方法应用于地下矿山时存在细节辨识能力偏弱等问题,开展地下矿山岩体结构均质区三维精确划分方法研究。以广西铜坑矿锌多金属矿体3^#矿块为例,从岩体空间结构展布特性出发,构建由确定性与随机性结构面耦合的裂隙岩体三维模型;将岩体模型正交网格离散化,并选取模型网格子区的块体化程度值为均质区划分判据;利用K-means算法衡量不同数据源(网格)的相似性,结合误差平方和(SSE)度量聚类质量;最后重构三维岩体结构均质区,形成了一种地下矿山岩体结构均质区三维划分方法。研究成果表明:利用该方法能够从三维角度精确划分地下矿山岩体结构均质区,可为后续岩体质量评价及岩体离散元模拟的模型构建等工作提供有益参考。     

基于投影寻踪插值模型的围岩稳定性分类研究

由于受到多种因素的综合作用,因此对围岩稳定性进行准确分类是一个难题。选取影响围岩分类的5个主要因素,根据分类标准,采用在每级标准中随机内插的方法,得到50个标准样本,用于构建分类模型。针对上述复杂优化模型,采用遗传算法进行优化,以获得的最佳投影方向为基础,得到围岩稳定性分类的投影寻踪插值模型。实例分析表明：该模型的分类结果是准确和可靠的,与采用其他几种分类方法所得结论一致。此外,该模型可以得出每个样本的具体得分值,即使对属于同一级的样本也可以排出它们的优劣顺序,因而具有较高的分类精度,是一种更具有应用前景的新方法。     

基于差异序列信息熵的降雨分区研究

充分挖掘降雨变量语法信息,利用基于差异序列信息熵测度理论的遗传算法聚类分析方法,对淮河流域蚌埠站以上区域99个雨量站进行了分区研究。根据各子区域内雨量站降雨序列差异测度得到最优分区,从而使得降雨信息在区域内具有较大的同质性。最后,以插值精度为标准,将不分区的情况为参照对象,对2、4、8三种分区结果进行校验,结果显示,相对于不分区,分区明显提升了降雨插值的精度。