基于模糊综合评判的大石围天坑群生态旅游形象定位

现代旅游给游客诸多形象感知,影响其对旅游地选择的决策。乐业大石围天坑群具有世界级的旅游资源品位,由于交通的不便、天坑本身陡峭险峻等因素,使旅游者对景区产生的形象感知偏差。本文简述了大石围天坑群景区的本底形象,通过专家问卷调查,运用层次分析法评价并分析大石围天坑群资源的吸引力;在层次分析法的基础上,运用多层次模糊综合评判计算各层因子的吸引力得分。结果表明,大石围天坑群景区的资源非常具有吸引力,旅游地的地质地貌及动植物组成、旅游资源的科研与观赏价值、资源的典型奇特性的分值分别为89.71、87.08、87.57分,因此在景区的宣传中应着重放在地质、地貌、动物、植物的稀有性、完整性、典型性、奇特性上。      

盐岩地下储备库引发地表沉陷事故的风险分析

在盐岩储备库的建设和运营过程中,由于腔体不断收缩而导致上覆岩层发生变形,从而引起储库上部地表发生碟状沉降变形,甚至造成地表塌陷事故是盐岩地下储备库的重要事故类型之一。针对盐岩地下储备库引发的地表沉陷事故进行分析,找出了该类事故的发生机制并建立相应的故障树模型,计算得到地表沉陷事故的14种发生模式和10个基本致因事件,并提出了相应的控制措施。并从风险分析的角度对盐岩储备库引发的地表沉降事故的后果严重性进行预测分析研究,并以湖北云应盐矿为例,假设该地区在储气库的建设或运营过程中发生地表沉降事故,采用模糊综合评价法对该类事故后果的严重性进行风险预测,得出后果为可忽略、需考虑、严重、非常严重、灾难性的概率分别为0.24、0.28、0.29、0.15、0.04。为有效预防盐岩储备库运营引发地表沉陷事故以及在事故发生前进行损失严重性预测提供了依据和方法     

基于模糊C-均值算法粗糙集理论的云模型在岩爆等级评价中的应用

岩爆等级评价具有模糊性和不确定性,而粗糙集理论的云模型对处理模糊性和不确定性问题具有独特优势,由此提出了基于模糊C均值（简称FCM）算法粗糙集的云模型理论在岩爆等级评价中的新模型。该模型选用岩石单轴抗压强度 、洞室围岩最大的切向应力 、岩石单轴抗拉强度 和岩石弹性能量指数Wet作为岩爆等级评价因子,依据岩爆分级标准计算各评价因子隶属于不同岩爆等级的云数字特征。同时,以国内外40例岩爆工程为研究对象,运用基于FCM算法的粗糙度理论进行因子属性重要性评价,计算各评价因子权重。根据正向正态云发生器,得到待评样本的综合确定度,由最大综合确定度判定岩爆级别。研究表明：该模型的评价结果与实际情况基本一致,具有一定的可行性,为岩爆预测提供了一种新的研究方法与思路。     

黄土高原地震作用下黄土滑坡滑距预测方法

为评估黄土高原地区地震滑坡致灾区域,提出一种基于模糊信息优化处理的地震滑坡滑距预测方法。在野外调查、室内试验和分析的基础上,对黄土高原的地震滑坡类型、性质和影响因素进行分析。以摩根斯坦-普莱斯法计算黄土边坡的稳定性,建立边坡最小安全系数与影响因素的关系,其影响因素主要包括地震烈度、比高、坡角、容重、内黏聚力、内摩擦角等,并在此基础上得到纯黄土地震滑坡滑距的影响关系。将黄土高原地区数次大震中采集到的93个样本数据进行归纳分析,建立模糊信息优化处理模型。所得的计算结果通过误差校验和与其他滑坡滑距预测方法进行对比,来证明本模型有较高的准确性。最后对天水市22个潜在滑坡的边坡进行滑距预测。     

刚性抗滑桩结构锚固深度的模糊随机可靠性分析

刚性抗滑桩结构的主要失稳模式是锚固段内桩侧土体受压失稳。为计算刚性抗滑桩结构的模糊随机可靠性指标和可靠度,首先根据抗滑桩滑面以下桩侧压应力 ?y在两个深度处的极值,分别建立两个极值下刚性抗滑桩锚固深度可靠性分析的结构功能函数。计算时,利用定值法比较两个极值的大小,选择较大的极值所对应的结构功能函数作为待计算的抗滑桩可靠性分析的结构功能函数,然后,考虑抗滑桩结构可靠性分析中的随机性和模糊性,建立模糊随机可靠性分析模型。在一次二阶矩法的基础上,推导出计算模糊随机可靠度的公式,用L-R型模糊数描述随机参数的均值和方差,利用分解定理处理模糊数,得到结构的随机模糊可靠性指标和可靠度。根据上述方法,利用MATLAB程序计算了某刚性抗滑桩,得出了结构的模糊可靠性指标和模糊可靠度,计算结果与安全系数法具有很好的一致性。     

基于反馈线性化的多变量模糊迭代控制器设计

针对一类多变量非线性控制对象的轨迹跟踪问题,设计一种模糊迭代学习控制器,利用模糊控制器动态调节迭代学习律增益矩阵参数,通过反馈线性化算法和信息融合技术降低模糊控制器输入变量维数,实现多变量非线性系统轨迹跟踪控制.结果表明:与固定增益型迭代学习控制器相比,采用模糊迭代学习控制器学习速度提高,控制稳定性改善,两自由度机械臂的轨迹跟踪控制仿真结果也验证模糊迭代学习控制器的优越性.     

修正的Benjamin-Bona-Mahoney方程的精确解

基于齐次平衡法的思想,利用高效的G′G展开法,求解了修正的Benjamin-Bona-Mahoney(BBM)方程。修正的BBM方程是一个同时含有耗散和色散的非线性偏微分方程,求解难度大。利用对方程解的合理假设和G′G展开法可以将其约化为一个复杂的非线性代数方程组,借助数学软件Maple符号运算功能的帮助成功地求解了该非线性代数方程组,从而求得修正的BBM方程的精确解。这些解中包含3组更具有一般性质的精确解,它们分别是双曲函数解、三角函数周期解、有理数解。这些解对于研究方程的物理性质及物理现象有很重要的意义。为了能够更直观地理解这几组行波解,给出了相应的解的数值模拟图。     

非扩张映射族和单调映射迭代算法的收敛性

针对Yonghong Yao等给出的在Hilbert空间中单个非扩张映射和单调映射的迭代算法,和目前对非扩张映射族和其他映射之间迭代方法研究较少的前提下,结合Tomoo Shimizu等给出的在Hilbert空间中非扩张映射族的迭代算法,提出了非扩张映射族与α-逆-强单调映射的迭代算法.通过建立相应的收敛性定理,利用迭代算法,得到非扩张映射族公共不动点集和α-逆-强单调映射变分不等式解集的公共元.研究结果表明这个迭代序列强收敛于这一公共元.     

基于减法聚类模糊神经网络的砂土液化势判别

砂土地震液化问题是岩土地震工程学的重要研究课题之一。在分析模糊神经网络原理的基础上,利用减法聚类算法对自适应模糊推理系统进行优化,并建立了砂土地震液化的模糊神经网络模型。然后,将该模型用于实际工程的砂土液化判别中,并与传统砂土液化判别方法结果进行对比。判别结果表明:文中建立的模糊神经网络模型具有较强的学习功能,用于砂土地震液化判别中是可行的和有效的。     

Semiactive fuzzy control of the seismic response of building frames with MR dampers

A fuzzy‐logic control algorithm, based on the fuzzification of the MR damper characteristics, is presented for the semiactive control of building frames under seismic excitation. The MR damper characteristics are represented by force–velocity and force–displacement curves obtained from the sinusoidal actuation test. The method does not require any analytical model of MR damper characteristics, such as the Bouc‐Wen model, to be incorporated into the control algorithm. The control algorithm has a feedback structure and is implemented by using the fuzzy‐logic and Simulink toolboxes of MATLAB. The performance of the algorithm is studied by using it to control the responses of two example buildings taken from the literature—a three‐storey building frame, in which controlled responses are obtained by clipped‐optimal control and a ten‐storey building frame. The results indicate that the proposed scheme provides nearly the same percentage reduction of responses as that obtained by the clipped‐optimal control with much less control force and much less command voltage. Position of the damper is found to significantly affect the controlled responses of the structure. It is observed that any increase in the damper capacity beyond a saturation level does not improve the performance of the controller. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.