岩土工程不确定性系统研究及其工程应用

2018-06-17 07:31朱耀东
科学与技术 2018年25期
关键词:岩土工程研究

朱耀东

摘要:随着经济的快速发展,基础建设的脚步也在逐步加快,出现了岩土工程问题。工程应用中使用的岩土材料的随机性、模糊性和不确定性使得岩土工程问题增加了几个领域(温度场、荷载场、浸泡场)和多态(气态、固态、液态)的复杂性。耦合问题给混凝土施工带来了许多困难,这就是为什么开始这项工作调查和讨论岩土工程的不确定性的原因所在。

关键词:岩土工程;不确定系统;研究

引言

由于岩土特性的模糊性和地质勘探技术的局限性,施工过程中的岩土工程问题更加复杂,当与外部因素相结合时,岩土模型的选择和机械分析的难度更加困难。为了实现城市现代化和生态和谐发展,必须在系统研究中纳入新思路、新技术和新方法。

1国内外的研究状况

随着社会现代化进程的加快和交通的不断发展,人们对空间的需求越来越大,尤其是地下空间的使用。包括地铁、跑道、隧道等岩土工程,这些都在不断完善。然而,由于岩土工程中存在诸多不确定因素,在技术安全和可持续发展方面仍存在许多未解决的科学技术问题。

根据目前的研究状况,人们已经开始研究自20世纪初以来的不确定性系统。在探索这些问题时,人们使用反向分析的方法,即反向分析出现的问题,基于现场测量信息的参数计算。经过专业人士30多年的研究和开发,重新分析问题的研究逐渐从线性开始,研究非线性的发展,研究材料从同质到异质的转变,以及确定性反分析的研究方法也发展成为非确定性的反分析研究。

根据目前的分析和研究结果,岩土工程的研究现状和发展时期分为以下三个时期:

(1)从20世纪70年代初到80年代初期反分析发展的早期阶段。在此期间,基于线性问题的逆分析方法主要用于算法形成和反分析理论的研究,并广泛应用于水电工程。主要代表是有限元方法,它基于Kazanagh等人建立的弹性模量,提出的反演弹性体基于Kirsten在岩土技术讨论中使用的测量变形分析。

(2)从20世纪80年代初到90年代初的反分析的进一步发展阶段。同时,逐步引入了基于不同本构关系和算法的反分析方法,考虑了测量条件和现场应用,使得此时开发的反分析方法更加成熟。其中,代表性主要采用Gioda G.提出的算法,并基于郭怀志等模拟岩体应力场,利用概率统计分析岩土参数,建立回归分析。

(3)从90年代初到今天。目前已对岩土工程模型的识别进行了研究,对这些分析方法的研究已经纳入了系统理论和信息理论。因此,在此期间提出的遗传算法和神经网络已经成为具体技术被考虑在内。主要代表是开发的四合一优化算法对弹性横向同态进行了最优反演分析,利用系统辨识理论和力学原理提出了岩石模型。

2不确定性系统研究

这项工作的重点是人体和支撑结构的复杂性,被认为是一个复杂的动态分析系统。基于岩土测量数据,使用前向和后向组合的分析方法。该过程的进度被传递给决策者,以便决策者能够理解构造。本文的重点是分析岩土模糊系统的特点,建立智能专家系统。以下是专家系统的结构和系统实现。

2.1基本结构

专家系统本质上是智能计算机程序系统。实施主要基于研究专家的知识和经验,解决问题由专家完成。原则上,应建立一个程序系统,其中包括基于专业知识和经验的程序管理系统。然后进行判断,模拟专家决策过程。

完整的专家系统需要几个特征:推理、透明度、灵活性和灵感,并包括以下部分:知识库、数据库、推理引擎、上下文、错误提取器、学习系统和解释部分。设备知识库主要用于存储专家的经验和知识,知识库的结构主要由知识的表示决定。知识的具体一般形式是逻辑表示、规则表示、语义网络表示、框架表示和子表示。程序中数据库主要用于存储反应系统数据的当前状态,通常分为静态数据库和动态数据库,其中静态数据是指相对稳定的数据。动态数据主要涉及设计过程中产生的参数推理引擎,由一系列主要用于控制和协调的软件程序组成,服务于整个专家系统,如测量数据、施工进度等。上下文的主要作用是保存中间结果以支持推理引擎的工作可以像备忘录文档一样被删除和重写,错误提取器主要用于消除由操作阶段的差异引起的错误。这是提取错误的简单有效方法。参数计算是学习系统主要从专家大脑和线聚合过程中提取知识,然后构建知识库编程知识的知识。口译员的主要任务是在相应基础上得出结论,而不是直接回答客户的问题。

2.2系统实施

目前,专家系统仍存在不足之处:知识获取能力不强、思维能力差、智力低、系統水平低。为了应对上述缺点,神经网络和专家系统被分组为神经网络专家系统。

(1)知识表示。知识表示旨在将知识转化为机器可以理解的形式,以便传统计算机具有人类智能、人类知识和工作能力。神经网络的知识库主要使用自己的分布式连接机制来表达知识。知识不再以孤立的规则表达,而是以相互关联的权重和阈值表达。

(2)知识获取。在神经网络专家系统中,获取知识意味着获取和选择训练模式。然后,系统通过特定算法进行学习,然后在内部算法被集成和修改之后,将专家的启发式知识集成并修改为网络连接。每个知识点由几个连接的神经元的权重和输入信息组成。

(3)思维机制。它主要分为三种机制:前向决策机制:后向决策机制和混合决策机制。最常用的机制是混合决策机制,即神经网络系统基于一些已知信息的输入提出最高概率事件。基于相关知识,该假设得到验证。如果假设被放置,则证明结束,否则建立新假设并且验证继续直到假设建立。

(4)解释机制。解释机制的实现主要是结合输入层神经元的物理意义和输出层的神经元,以及相应的连接强度来形成规则,然后利用这些形成的规则来实现解释功能机制。

3结论

总之,本文讨论的智能专家系统结合了专家经验、设计经验、数值理论分析和现场勘探技术,完成改造和改进传统的岩土工程技术并将它们结合起来,实际情况使其在应用中更加科学合理。然而,岩土本身属于自然地质范畴,具有独特的结构特性和可变性,难以分析其物理性质和力学性质。因此,岩土工程问题的分析应以工程地质为基础。结合相关勘探建设的特点,有必要遵循环境保护和当地条件,合理利用每一寸土地,运用更先进科学的技术解决岩土工程问题。

参考文献

[1] 贺钢,蒋楚生.边坡岩土工程不确定性及对策分析[J].铁道工程学报,2010,4:19-22,34.

[2] 赵彦斌.边坡岩土工程不确定性及对策分析[J].技术与市场,2012,3:42,44.

(作者单位:中交二航局第四工程有限公司)

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