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。     

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租糙,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.     

基于改进遗传算法的岩体结构面幂函数模型参数辨识

沿结构面的剪切滑移是工程岩体主要的破坏模式之一,选择恰当的岩体结构面本构模型是分析岩体结构面破坏的重要一环。当前常用的结构面本构模型有指数型模型、曲线型模型和幂函数型模型,其模型参数都是根据工程实际经验或室内试验所得,不能很好的模拟实际变形情况。指数型模型得出的模拟值偏大,曲线型模型得出的模拟值偏小,幂函数型模型在较低的法向应力下能较好的模拟剪切变形过程,但在较高的法向应力下得出的模拟值偏小。为此,通过改进的遗传算法对岩体结构面幂函数模型参数进行辨识,得出由     

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...     

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。     

利用岩石结构面网络模拟计算岩体带宽连通率及岩体强度参数

岩体中存在的结构面对岩体的力学特性有很大的影响，研究岩体的强度参数，必须弄清结构面在岩体中的分布情况，了解结构面对岩体强度的影响程度。岩体结构面的研究起初是靠人工进行现场测量，不仅耗费人力物力，而且获取的数据代表性不强，还略显粗糙。在计算机应用飞速发展的背景下，利用计算机进行结构面网络模拟的方法浮出水面，并成为现在国内外研究结构面的主要方法之一。此方法在众多的科学研究以及工程建筑领域得到了应用，并在应用之中得到了不断的完善和发展，取得了一定的成果。文章在对计算机结构面网络模拟原理分析的基础上，主要讨论了利用结构面网络模拟计算岩体连通率和岩体强度的方法，其中着重研究了带宽投影法的原理及带宽连通率的计算过程，介绍了利用带宽连通率计算岩体强度参数的方法。利用西北某水电站实际研究中应用此方法的工程实例对成果做了评价，成果与实际情况大体相符。对结构面网络模拟方法做了综合评价：简单易行，省时省力，效果良好。     

节理岩体结构面产状的动态聚类分析

节理岩体结构面的优势产状是进行Mnote-carlo模拟和岩体稳定性分析的基础。玫瑰花图、等密度图等传统的图形分析方法比较粗糙,其结果只是相对的优势组数划分,无法准确地给出结构面的优势产状,使得分组结果在实际中应用不便。为弥补上述不足,采用改进的动态聚类分析方法,构造空间直角坐标系,以结构面的单位法向量表示其产状,并根据球面上两点之间的球面距离对结构面产状进行分类判定。将该方法应用于三峡库区巴东新县城铜盆溪桥东头高切坡结构面优势产状分析中。结果表明,采用改进动态聚类分析方法结果可靠,分类合理,可以较准确地确定结构面的优势产状。     

基于岩体结构面分布分形维的岩体质量评价

尽管岩体结构面具有空间上的不规则性和结构网络上的复杂性,但由于它又具有自相似的特征,可以运用分形理论来对其进行研究。运用盒计维数法对某矿山巷道围岩体结构面分布的分维数进行计算,验证了岩体结构面分布的分形特征。通过对岩体结构面分布分形维值分布规律的分析发现,分形维数越大、结构面分布越密集,结构面迹线越长,岩体质量越差,表明可将岩体结构面分布的分形维作为岩体质量评价的指标。将计算所得的岩体结构面分布的分维数与按工程岩体分级标准对相应岩体分级所得的岩体质量等级进行对比,提出了一个以岩体结构面分布的分形维作为分级指标的岩体质量评价方案。     

边坡工程岩体质量的灰色聚类评价

利用灰色聚类方法对某金矿边坡工程岩体质量进行评价。评价合理地、最大限度地利用了工程勘察成果, 使地质成果通过定量化更为可靠与可信, 既为边坡岩体稳定程度的直观判断提供了依据,又为边坡稳定性计算提供了有价值的参数。与以往的评价方法相比, 灰色聚类法克服了严格数值界限的弊端是一种具有实用价值的评价方法。     

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。     

基于改进遗传算法的岩体结构面产状聚类分析

根据产状对结构面进行分组是研究岩体结构的重要环节。传统分组方法通常需要依靠地质经验,缺乏客观性,而现有的聚类方法也存在一些缺陷。基于变长度字符串遗传算法,提出了一种改进的K均值算法,实现了岩体结构面产状的自动聚类。该方法的核心思想是使用遗传算法为K均值算法选择恰当的聚类中心,克服了K均值(K-means)算法受初始聚类中心影响,易收敛于局部最优解的缺陷。由于使用了变长度字符串,该方法能够在聚类过程中自动确定最佳结构面组数,同时提供最优的分组结果。针对产状数据,提出了一种新的变异方法,该方法利用C++语言实现,并被应用于浙江省某地下水封洞库结构面产状数据的分析,得到较为合理的分组结果,证明了该方法的有效性。     

空间坐标系下地下岩体结构面数学描述方法初探

钻孔摄像技术能够采集到大量地下岩体内的结构面数据,分析其数据有助于进一步揭示结构面的空间分布规律和组合关系。针对钻孔内获得的结构面几何参数的特殊性,提出了综合倾角、倾向和位置深度等参数的特征点描述方法,在局部坐标系下对结构面特征点的描述方法及计算过程进行了阐述,推导出了结构面几何参数与特征点坐标之间的转换公式,在全局坐标系下对特征点坐标进行了归一化处理,最后对空间坐标系下特征点的分布规律进行了探索。研究结果表明,（1）空间坐标系下的结构面特征点是结构面几何参数和空间位置的综合反映;（2）特征点在空间的分布反映了结构面的空间组合关系。为结构面的统计分析提供新的思路和方法,有助于开展结构面的空间分布规律和交切关系研究,对钻孔摄像技术的发展和以结构面几何特征为基础的岩体稳定性评价起到积极的推动作用。     

岩体结构面倾向参数概率分布函数改进的Bayes推断方法

三峡船闸是世界上最大的船闸。该地区断层及节理比较发育,且具有一定的随机统计性,它对岩体力学性质起重要的控制作用。为了研究节理倾向的概率分布特征,本文引入以Bayes 最小熵优度比较检验为基础的概率分布的改进Bayes 统计推断方法,基于三峡工程永久船闸节理岩体3373 条结构面的实测参数,就对岩体力学性质起控制作用的各组结构面的倾向参数的概率分布进行了研究。文章最后还讨论了推断的最优分布参数,估计了结构面参数的检验误差范围。     

基于随机森林回归分析的岩体结构面粗糙度研究

岩体结构面粗糙度系数是快速估算结构面峰值抗剪强度的重要参数。但是结构面轮廓曲线复杂,单一统计参数无法量化表征粗糙度。为解决这一问题,收集了112条结构面轮廓曲线起伏角、起伏度、迹线长度3方面的8项统计参数,利用随机森林回归模型交叉验证的方法评估统计参数的重要性。结果表明：最大起伏度、起伏高度标准偏差、平均起伏角、起伏角标准差、平均相对起伏度及粗糙度剖面指数等6项统计参数重要性占比达到93.2%,且回归拟合系数趋于平稳,基于重要性评估结果建立最优超参数决策树数目（ntree）为400、参与节点分割的数目（mtry）为2的随机森林回归模型,模型预测结果拟合优度高达98.1%。与基于坡度均方根、结构函数及粗糙度剖面指数等传统线性回归结果对比,随机森林回归模型结果精度更高,误差更小,拟合优度提高6%以上,表明随机森林回归模型更适用于结构面粗糙度反演。     

基于图像处理的岩体结构面迹线自动检测

提出了一种自动检测岩体结构面迹线的方法,该方法通过特征过滤技术,处理边缘检测结果,利用结构面信息和非结构面噪声在像素连通区域上特定数学特征的普遍差异,滤除非结构面噪声,只保留结构面信息,从而直接提取结构面迹线。以甘肃北山花岗岩岩体露头面图像为研究对象,并利用该方法对其进行了MATLAB图像处理,得出岩体结构面迹线图。结果表明,对于结构面数量较多且分布复杂的岩体露头面图像,该方法能够快速且较为准确完整地自动检测出结构面迹线。     

岩体结构面粗糙度系数研究进展

摘要：讲述了岩体结构面粗糙度系数ＪＲＣ的估测方法、轮廓曲线绘制手段以及ＪＲＣ应用研究的进展,分析了ＪＲＣ研究的几个前沿课题。     

岩体结构面概率模型与确定性模型的耦合

工程体的稳定性问题最终要求确定的解。由概率模型模拟到简单耦合及复杂耦合求解逼近结构面确定性研究表明，求解耦合问题，一方面要求遵守确定问题求解的精确性约束，另一方面要求满足随机性能问题的概率特征约束，同时又要考虑结构面分布的差异性。     

基于有序聚类法的风化岩体定量分带研究

应用有序聚类法对辽宁省锦凌水库坝基的风化岩体进行定量分带,得出结果与地质观察方法、规范法等所得出的结果进行比较。并应用岩体风化差异系数计算各种方法下的各风化带的风化差异系数,综合分析,给出各最终推荐结果,按照有序聚类方法分析所得的结果进行风化岩体分带。