基于数值仿真试验的岩土工程智能化方法及应用研究

基于数值仿真试验的岩土工程智能化方法及应用研究

论文题目: 基于数值仿真试验的岩土工程智能化方法及应用研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 岩土工程

作者: 常斌

导师: 李宁

关键词: 岩土工程,人工智能,心理学,智能分析系统,数值分析,神经网络,冻土,通风管,岩体参数,碉室

文献来源: 西安理工大学

发表年度: 2005

论文摘要: 当前众多岩土工程智能化分析系统中普遍存在的根本问题——样本源缺乏、样本代表性不足、样本关系过于离散、专家经验奇缺等,使智能方法在岩土工程中的应用尚属于望梅止渴、画饼充饥的可怜境地。同时,当前岩土工程数值分析中也广泛存在着就事论事,重解决实际个体问题、轻共性规律探索的现象,使数值分析处于辅佐工程经验、细化设计指标的次要、从属地位。 本文针对以上不足,提出了将岩土工程系统数值仿真试验与岩土工程智能化分析方法相结合的思路,以典型数值分析与试验结果作为主样本群的智能化解决方案,推动岩土工程传统设计方法向实验、数值相结合的理性化设计转变。从冻土工程热学参数取值,到冻土通风管路基温度场时域演化过程预测,从岩体力学参数取值,到节理断层硐室围岩稳定性与支护结构强度分析,在4个具体方面对岩土工程智能分析系统的研发框架设计、主样本群的数值仿真试验设计与分析、边界样本群的经验化专家取值、各样本群结构关系的专家准则与构建策略、巨型样本群模型的建模方法、系统集成的具体难点等关键问题,进行了研究探索,独立开发了岩土工程智能分析平台下的四套完整的智能分析系统。 本文主要创新点可简要归纳为以下五个方面: (1) 提出反映冻土物质组成、粒度、级配、孔隙率对导热系数影响的综合等效热学指标。以规范数据及国内外实测值为样本源,构建智能分析模型,开发了能够预测任意场地土导热系数变化规律的“冻土导热系数取值智能分析系统”。 (2) 以基于最新的冻土水热力三场耦合模型和对流换热边界以及考虑拉帘子效果的系统数值仿真试验结果为主样本群,结合冻土工程领域专家建议,构建并行分区大规模神经网络预测模型,开发了面向工程设计人员的能够预测路基温度场连续演化过程的“冻土通风管路基优化设计智能分析系统”。 (3) 指出在岩体地质强度指标和扰动性指标人为判定过程中个人主观因素(感受性因素、情绪因素、气质因素、知识结构因素)的负面影响,引入心理学概念、原

论文目录:

1 前言

2 研究思路

2.1 整体思路

2.2 系统研发

2.3 研发重点

3 基于规范的冻土工程热学参数智能分析系统研发

3.1 引言

3.2 现有的各种计算方法评述

3.3 现有各种取值方法所存在的问题

3.4 本章研发思路

3.5 本章研发过程与特点

3.5.1 样本数据的分析

3.5.2 科学使用现有数据

3.5.3 构建各土类间导热系数预测的统一模型

3.5.4 统一模型的预测能力

3.6 本章系统功能实例

3.6.1 系统运行流程

3.6.2 分析典型土类

3.6.3 分析未知土类

3.7 本章小结

4 基于Hock-Brown准则的岩体力学参数智能预测评价系统研发

4.1 引言

4.2 Hoek-Brown准则在应用中存在的问题与本章研发目标

4.3 针对地质强度指标和扰动性指标难以定量取值的研发思路

4.4 本章研发过程与特点

4.4.1 相关的各主观心理因素

4.4.2 消除各主观因素对地质强度指标和扰动性指标经验取值的影响

4.4.3 消除各主观因素影响的整体综合模型

4.4.4 整体综合模型的应用性能评价

4.4.5 对地质强度指标GSI的判定

4.4.6 对岩体扰动指标D的判定

4.5 本章系统功能实例

4.5.1 系统运行流程

4.5.2 边坡岩体参数预测实例

4.5.3 硐室围岩参数预测实例

4.6 本章小结

5 冻土通风管路基优化设计智能分析系统

5.1 引言

5.2 存在的问题

5.3 解题思路

5.4 本章研发过程与特点

5.4.1 仿真实验方案设计

5.4.2 系统仿真实验

5.4.3 温度场的简化

5.4.4 构建具有时间连续性的温度场演化预测模型

5.4.5 预测模型自升级功能的实现

5.4.6 系统开发与集成

5.5 本章系统功能实例

5.5.1 系统运行流程

5.5.2 温度场演化常规分析演示

5.5.3 基于温度场演化预测的优化设计分析

5.6 本章小结

6 节理断层硐室围岩稳定性与支护结构强度智能分析系统研发

6.1 引言

6.2 本章研发思路

6.3 本章研发过程与特点

6.3.1 同时考虑多种因素变化的影响

6.3.2 仿真实验方案设计

6.3.3 系统仿真实验

6.3.4 场量的简化

6.3.5 构建大规模分区神经网络模型

6.3.6 构建智能分析补充模型

6.3.7 正、反分析系统的开发

6.4 本章系统功能实例

6.4.1 系统运行流程

6.4.2 系统分析实例

6.4.3 基于系统分析功能尝试总结围岩变形量化规律

6.5 本章小结

7 岩土工程智能分析系统解决方案

7.1 智能系统中的知识结构

7.1.1 专家经验分类

7.1.2 专家经验的应用

7.1.3 专家经验的更新

7.2 智能分析系统中的核心技术

7.2.1 基于逻辑推理和归纳发展起来的专家经验推理规则

7.2.2 基于解剖学和计算数学发展起来的神经网络工具

7.2.3 基于对心理活动研究发展起来的心理学有关研究

7.3 智能分析系统在岩土工程中的应用模式

7.3.1 参数取值问题

7.3.2 工程稳定性分析及优化设计

7.4 岩土工程智能分析系统解决方案

7.4.1 岩土体参数确定

7.4.2 系统数值仿真实验

7.4.3 构建智能分析模型

7.4.4 智能量化分析与优化设计

7.4.5 升级与管理

7.4.6 模块开发与集成

8 结论与展望

致谢

参考文献

附录1: 系统错误处理的设计

附录2: 不同语言间的系统集成

攻读博士学位期间发表的主要论文

发布时间: 2005-12-23

参考文献

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  • [3].岩土工程中的水岩相互作用实验及数值模拟研究[D]. 朱国龙.中国矿业大学(北京)2017
  • [4].接触问题的一种有限元计算方法及其在岩土工程中的应用[D]. 毛坚强.西南交通大学2002
  • [5].有限变形理论及其在岩土工程中的应用[D]. 韩昌瑞.中国科学院研究生院(武汉岩土力学研究所)2009
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