人工免疫算法在岩土工程中的应用

论文摘要

从计算的角度来看,生物免疫系统是一个高度并行、分布、自适应和自组织的系统,具有很强的学习、识别、记忆和特征提取能力。人工免疫系统是对生物免疫系统的模拟,具有强大的信息处理能力,是继人工神经网络、进化计算之后新的智能计算研究领域,是生命科学和计算机科学相互交叉而形成的学科,目前已成为研究热点。本文介绍了生物免疫系统、克隆选择原理以及人工免疫系统及其典型应用,对人工免疫算法及其在岩土工程中的应用等方面进行了深入研究,主要包括下以内容:（1）介绍了生物免疫系统的一些基础概念、功能和原理;分析了遗传算法早熟收敛的成因、人工免疫算法的基本理论以及常用免疫算法的基本结构和流程。用5个标准测试函数对克隆选择算法、遗传算法的收敛性能进行了测试,结果表明克隆选择算法在不同类型的函数上具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。（2）介绍了可靠度理论的基础知识,基于免疫算法原理和可靠指标的几何涵义,提出了计算岩土工程可靠指标和设计验算点的全局优化算法。对于功能函数的非线性和复杂性,避免了繁复的求导数工作。通过两个工程实例,证明了提出的方法进行岩土工程可靠度分析的有效性。（3）结合武汉地区混凝土管桩试桩资料进行了统计学分析和可靠度分析。采用了JC法和免疫算法两种方法进行可靠度指标的计算。在求解过程中,对于功能函数的复杂性,免疫算法仅需要目标函数的函数值。概括了多元复合地基承载力计算方法,并推导出多元复合地基可靠度研究中的极限承载力状态方程。利用MATLAB编制了相应的计算程序。通过算例,采用Monte-Carlo法和免疫算法进行对比计算,结果表明免疫算法在进行多元复合地基承载力的可靠度分析时,收敛速度快于Monte-Carlo法并且结果精度高。（4）单桩极限承载力受众多因素的影响,Q—S曲线表现出复杂的非线性特征。结合武汉地区预应力混凝土管桩静载荷试验资料,运用MATLAB编写了免疫算法程序对预应力混凝土管桩的极限承载力进行了预测分析。计算结果与试验资料基本一致。（5）沉降预测是岩土工程研究领域一个重要课题,也是工程设计阶段值得关心的问题。应用免疫算法对沉降进行预测,并与最小二乘法、Asaoka法和遗传算法的预测结果进行比较。结果表明,免疫算法是进行沉降预测的有效方法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 生物免疫系统简介
• 1.3 生物免疫系统的基本原理
• 1.4 人工免疫计算理论综述
• 1.5 本文主要研究内容
• 2 基于克隆选择原理的优化算法
• 2.1 遗传算法
• 2.2 人工免疫优化算法
• 2.3 基于克隆选择原理的免疫算法
• 2.4 克隆选择算法的性能测试
• 2.5 本章小结
• 3 可靠度分析的基本理论
• 3.1 概率极限状态方程
• 3.2 结构可靠度指标
• 3.3 一次二阶矩法
• 3.4 随机变量相关的情况
• 3.5 Monte-Carlo法
• 4 基于免疫算法的岩土工程可靠度分析
• 4.1 基于免疫算法的岩土工程可靠度计算模型
• 4.2 工程算例计算及分析
• 4.3 基于免疫算法的管桩承载力可靠度计算
• 4.4 基于免疫算法的多元复合地基可靠度计算
• 4.5 本章小结
• 5 基于免疫算法的单桩极限承载力预测
• 5.1 引言
• 5.2 基桩检测方法
• 5.3 基于免疫算法的单桩极限承载力预测的实现过程
• 5.4 计算分析
• 5.5 本章小结
• 6 基于免疫算法的地基沉降预测
• 6.1 沉降预测课题的研究现状
• 6.2 常见的沉降预测方法
• 6.3 建立基于免疫算法的沉降预测模型
• 6.4 工程实例
• 6.5 本章小结
• 7 结论与展望
• 7.1 本文结论
• 7.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录 作者攻读学位期间发表学术论文目录