Stacking集成策略下的径向基函数曲面复杂矿体三维建模方法

建立三维矿体模型是数字矿山、智慧矿山的基础.针对经典径向基函数曲面重建算法在原始数据稀疏时出现曲面边界自拟合及模型不连续现象,提出了一种集成多种机器学习模型的径向基函数曲面复杂矿体三维建模方法.该方法利用Stacking模型学习矿体轮廓线离散化点云数据的分布特征,建立表征矿体模型几何信息的有向点集;在此基础上提取边界点及法向量,通过Hermite型径向基函数建立隐式场,最后基于行进四面体算法建立三维矿体模型.与轮廓线拼接法、经典径向基函数曲面重建算法、简单克里金插值法相比,该方法能够有效减少曲面边界自拟合现象,减少模型多余孔洞,提高模型的连续性;建立的模型所切轮廓线与原始轮廓线相似度达75.14%,与人工干预程度较高的显式模型相当;在体积表征上与显式模型的差距达到最低.     

基于局部重力场建模的Tikhonov正则化点质量核径向基函数方法

针对点质量核径向基函数应用于局部重力场建模中的设计矩阵严重病态问题,本文引入Tikhonov正则化方法对传统点质量核径向基函数方程进行改造,建立了相应的正则化模型。通过模拟数据进行仿真实验,以传统格网化方法作为对比试验,利用"标靶法"确定两种模型的最优结构。实验结果表明:正则化点质量核径向基函数可以直接利用离散数据进行局部重力场建模。在两种模型的最优结构下,当实测数据无污染时,正则化方法达到与传统格网化方法相当的精度;当实测值中加入3 mGal的高斯白噪声时,正则化方法的精度获得了27.9%的提升。这说明本文方法可以应用于局部重力场建模中,且模型结构更优,抗干扰能力更强。     

分块区域三维地质建模方法

区域三维地质建模是区域三维地质调查的关键。在大量反复实践的基础上,提出了分块三维地质建模方法,该方法的主要步骤为：以断裂、岩体边界和不整合等为边界,把复杂的三维地质建模区域分解为内部构造相对简单的建模块或建模地质单元;分别对各建模块进行地质地球物理综合研究,编制深部地质剖面,揭示深部地质结构;采用基于剖面的建模方法按照全区统一的坐标系统构建三维地质模型;在完成全区所有建模块三维地质模型构建之后,把各个建模块的三维地质模型集成在统一的三维空间框架下,形成全区的三维地质模型。该方法具有能够简化三维地质建模过程、易于修改完善模型、易于集成模型等优势,能够克服常规的基于剖面的三维地质建模方法中存在的问题,突破了大规模区域三维地质建模的瓶颈。在本溪-临江深部地质调查中的应用表明,采用该方法可以有效构建研究区的三维地质模型,并能充分表达复杂的地下深部地质结构,为开展复杂地区大规模区域三维地质建模提供了一个重要途径。     

基于实体建模的三维地层构造

以三维实体模型为基础,提出了三维地层实体模型,给出了三维实体地层模型的体系数据结构和几何拓扑结构,完整描述了三维地层模型。给出了地层模型的构造过程,并讨论了地层缺失、倒转等的特殊地质状况的构模处理方法。三维地层实体模型是完整,全面的地层模型,比基于多层网格和三棱柱体元的地层模型具有更多的优点。     

三维初始地应力场反分析的径向基函数法

通过对初始地应力场计算方法的回顾,提出了基于径向基函数的人工神经网络初始地应力场的三维反分析方法。径向基网络的可以避免在反分析过程中出现过拟合现象,从而保证反分析结果更加可靠.此外,该方法综合了目前各种初始地应力场模拟方法的优点,并考虑了多种因素对地应力场分布的影响。实例证明,由作者提出方法所模拟的初始地应力场是合理的,精确度也较高。此外,由于考虑了断层的作用对初始地应力场的影响,可以较好地解释实测地应力值分散的原因。     

地下水动态预测的径向基函数法

地下水系统是一个复杂的随机系统，根据地下水位与其影响因素之间存在的映射关系，建立了一个RBF人工神经网络模型，并将其用于地下水位的动态预测，实例表明，该方法预测精度较高，具有一定的推广价值。     

基于地层层序表集的三维地层建模方法研究

钻孔样本间因存在地层层序不一致而导致无法确定建模时各地层拓扑关系,是采用钻孔数据建立三维地质模型的难点。拟通过下述方法解决这一难点：在已知的主地层层序表情况下,由主地层层序表结合钻孔信息推测出其他地层层序表,建立地层层序表集,再通过运用空间分析的手段来确定钻孔样本与各张地层层序表的归属关系,采用最大数目地层连接法来自动确定两个地层层序表间相互连接关系,并得到合并表;然后结合这种连接法,将全部地层层序表合并为一张最终地层层序表,从而确定所有地层拓扑关系;所有钻孔数据按照最终表进行标准化,之后运用表面建模方法进行三维地层建模。在诸永高速公路K120+030～K120+300段滑坡区域的三维地层建模中,运用该方法验证了其有效性。     

基于剖面重构的三维地层建模

在石油物探、工程地质等领域通常需要建立复杂的三维地层模型,并利用模型进行模拟计算或地质研究。这里在分析三维地层建模特点的基础上,提出了一套完整的基于剖面重构的三维地层建模算法。该算法可辅助用户充分利用已有资料,进行交互式建模,简单、高效,并且可以构造出含有断层的复杂模型,因而具有较强的实用性。     

基于TIN的三维地层建模及可视化技术研究

基于多层格网模型的表面建模方法,以及以此为基础形成的类三棱柱体元建模方法,要产生大量冗余的三角形面片或者细长的三棱柱单元,既不利于三维模型的快速浏览,也不能满足数值计算单元剖分的原则。采用TIN（不规则三角网）来表达地层面模型可以消除数据冗余。根据数据源的特点,实现了直接通过逐点插入法构造TIN模型,或者先通过Kriging插值法构造格网模型,再转化为TIN模型,以及利用等高线数据构造TIN模型。对TIN的裁剪算法进行了探讨,实现了地层面裁剪和断层的三维建模技术。借助可视化开发类库VTK,实现了三维地层模型的多种可视化表达方法。根据龙滩水电工程地质勘查情况,建立了坝址区域的三维地层模型。     

基于紧支径向基函数的点插值无网格方法

紧支径向基函数能使支配方程中的刚度矩阵具有稀疏性,很适合应用于无网格方法中,其缺点是在插值计算时精度不高.点插值方法的插值函数具有Delta函数性质,可以很方便的施加本质边界条件,但在计算插值函数时矩阵易出现奇异.为了提高计算精度并避免点插值法的局限性,首先对紧支径向基函数进行完备性修正,然后用完备性修正的紧支径向基函数代替多项式来形成插值函数,建立了紧支径向基函数点插值方法.由于该方法中的形函数满足Delta函数性质,因此本质边界条件可以像传统的有限元方法一样很容易施加.然后将该方法用于二维弹性静力问题的求解,导出了其相应的离散方程.最后将该方法应用于一个悬臂梁的分析中,初步验证了该方法的有效性与合理性.     

基于GOCAD的三维工程地质地层建模研究

三维工程地质地层模型的建立能够更为直观地观察城市地下空间的地质结构,能够为岩土勘察、设计和施工提供辅助参考。论文依据《长春市两横两纵快速路系统——二环路工程（二段标）岩土工程勘察报告（详勘）》中提供的钻孔数据,采用GOCAD三维地质建模软件建立了研究区局部路段地层分布的三维工程地质地层模型。通过应用实例证明,GOCAD软件具有快速建模,可视化效果良好的特点,能够较真实地反映地层实际分布情况,将其应用于岩土工程的勘察工作中是切实可行的。     

基于主动学习径向基函数的边坡系统可靠度分析

相较于极限平衡法,强度折减法在计算边坡稳定性系数上有许多优势,但更大的计算量在一定程度上限制了其在边坡可靠度分析中的应用。为了有效地减少可靠度分析中数值模型的计算次数,以减轻使用强度折减法所带来的计算压力,引入了基于主动学习径向基函数(ARBF)代理模型的高效分析方法:利用主动学习函数在极限状态面附近搜索训练样本更新代理模型,加快模型训练的收敛速度;采用线性核径向基插值函数简化模型参数优化过程,建立简洁、稳定的代理模型。此外,为了充分发挥主动学习代理模型的优势,提出针对土质边坡特性的初始采样策略。当得到稳定的代理模型后,结合蒙特卡罗模拟计算边坡的系统失稳概率。作为对比,基于两个典型边坡算例,测试了两种经典的可靠度方法:主动学习克里金模型(AK)和二次响应面法(QRSM),论证了引入的主动学习径向基函数代理模型在计算效率上的高效性和计算模型上的稳定性。     

基于径向基函数的1;5万规则分布重力数据插值参数优选

为了求取1;5万规则分布重力数据的最优插值参数,为数据网格化提供定量插值依据,以理论模型的重力数据为例,采用径向基函数法对插值核函数、搜索邻域等插值参数进行优选,根据标准偏差指标评价不同参数对应的插值结果。研究认为:自然三次样条核函数对应的插值精度最高;R2参数处于第一区间(0~1)时插值稳定且精度高;搜索邻域为椭圆形时插值精度高,优选的插值参数分别为:搜索半径R1=3 km、R2=4.5 km,搜索扇区为4个,搜索角度为32°,各向异性比率为0.667,各向异性角度为32°,从所有扇区使用的最大的数据个数为80个,从每个扇区使用的最大的数据个数为20个,所有扇区的最小数据个数(更少则白化节点)为8个,如果空白扇区多于3个则白化节点。     

用径向基函数神经网络模型预报感潮河段洪水位

径向基函数神经网络方法是一类比较优越的前向式多层神经网络,将其应用于感潮河段的洪水位预报。利用K 均值算法和最小二乘法来确定径向基函数神经网络的参数,并给出了具体计算方法。由于该方法比传统的BP算法有较快的收敛速度,使其具有较大的应用价值。基于感潮河段的具体特点,构建了具有若干个时段预见期的径向基函数神经网络模型。该模型应用于沂河的水位预报,结果表明,该模型运算快速、简便,预报精度较高。     

多结构面三维块体极限稳定新方法探讨

对复杂块体进行简单切分后,根据块体基本理论与刚体分块极限平衡原理,探讨多结构面三维复杂块体稳定分析新方法,研制适应性较强的三维极限稳定分析程序,在龙滩水电站右岸坝肩高边坡等工程中取得成功应用。     

基于无人机倾斜摄影三维建模技术的赤马山铜矿地质环境调查及评价

赤马山铜矿位于湖北省东南部长江南岸,因资源枯竭已闭坑。近年来赤马山铜矿区出现严重采空区塌陷、山体裂缝、危岩体等地质灾害问题。基于此,本文通过无人机倾斜摄影测量技术与三维实景建模,结合现场采空塌陷区的调查测绘、工程地质调查等方法,研究湖北省赤马山铜矿采空塌陷造成的一系列次生地质灾害,查明其现状及分布规律,探讨塌陷区-山体裂缝-危岩体与采空区之间的耦合关系。结果表明：地面塌陷由1#、2#、3#、4#四个塌陷坑组成,走向114°～127°;山体裂缝与塌陷长轴平行展布,裂缝宽0.2～3.0 m;塌陷区-山体裂缝-危岩体主要是采用崩落顶底柱及间柱方式处理采空区所导致。同时进行矿山地质环境的预测建模和预测评估,提出合理的采空塌陷区安全对策和治理建议,为矿区生态环境修复提供可靠依据。     

求解声波方程的径向基函数无网格法

地震勘探广泛应用于油气、煤田勘探。地震波场数值模拟是整个地震勘探数据处理技术的基石。将径向基函数（RBF）引入地震声波波场数值模拟中,在空间上用径向基函数无网格法来构造二阶导数,而在时间上采用简单的二阶差分公式,并重点讨论了形状参数c对该方法精度的影响,总结c经验取值范围为2~4倍平均数据点间距。设计不同模型,利用径向基函数无网格法进行声波波场模拟,并与空间四阶时间二阶的有限差分计算结果进行对比,结果表明：同样精度下,径向基函数每个波长所取的数据点数远小于空间四阶矩形网格有限差分每个波长所取的网格点数,即径向基函数的空间采样率更低,这表明径向基函数具有更小的数值频散。     

Assessment of karst rocky desertification using the radial basis function network model and GIS technique: a case study of Guizhou Province,China

Karst rocky desertification in karst areas of Southwest China is an obstacle for the sustainable development of the locality. While many researchers have studied this issue, this study quantified the various indicators affecting desertification, using GIS technology to extract spatial data and to construct a RBFN (radial basis function network) model for Guizhou province. By calibrating sample data of the different levels of karst rocky desertification, the model parameters were established, and then the assessment of karst rocky desertification. Results show that in counties of Southwestern Guizhou Province karst rocky desertification is severe, counties in northern Guizhou have moderate desertification, and southeastern counties are affected lightly. Comparison of the results with other research shows conformity with actual conditions, proving the reasonability and applicability of the RBFN model.     

Reliability analysis using radial basis function networks and support vector machines

To reduce computational costs in structural reliability analysis, utilising approximate response surface functions for reliability assessment has been suggested. Based on the similarities of two adaptive and flexible models, the radial basis function neural network (RBFN) and support vector machine (SVM), the derivatives of the approximate functions of RBFN and SVM models with respect to basic variables are given, and two RBFN-based RSMs (RBFN-RSM1, RBFN-RSM2) and two SVM-based RSMs (SVM-RSM1, SVM-RSM2) are studied. The similarities and differences of these methods are reviewed, and the applicability of these methods is illustrated using five examples. It is shown that there is no obvious difference between RBFN-based RSMs and SVM-based RSMs, and the number of samples needed in RBFN/SVM-RSM2 is smaller than that of RBFN/SVM-RSM1.