本文關(guān)鍵詞：人工智能在邊坡工程中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《昆明理工大學(xué)》 2006年

人工智能在邊坡工程中的應(yīng)用

熊光赤  

【摘要】：本論文運(yùn)用人工智能的基本知識(shí),結(jié)合研究邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)及位移預(yù)報(bào),建立了基于遺傳—模擬退火算法的邊坡工程穩(wěn)定性分析評(píng)價(jià)系統(tǒng)以及基于遺傳—改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的邊坡變形的非線性時(shí)間序列的預(yù)測(cè)模型,并編制了相應(yīng)的計(jì)算程序,使邊坡穩(wěn)定性和變形的研究在一定程度上達(dá)到智能化。 本文分別對(duì)圓弧滑動(dòng)面的圓心、半徑進(jìn)行遺傳進(jìn)化計(jì)算,并用所得結(jié)果與傳統(tǒng)計(jì)算方法所得的結(jié)果進(jìn)行比較,表明遺傳進(jìn)化算法在邊坡工程的計(jì)算結(jié)果是可靠的,采用遺傳進(jìn)化算法有效的克服了傳統(tǒng)方法易陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn),且遺傳算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)的形式和性質(zhì)要求較低,有很好的重復(fù)性。此外,遺傳算法沒有邊坡危險(xiǎn)滑動(dòng)面一定要通過坡腳的假定,而是隨機(jī)的搜索確定的。 本論文采用簡(jiǎn)化Bishop法與遺傳—模擬退火算法相耦合的計(jì)算方法,通過分別對(duì)圓弧滑動(dòng)面的圓心、半徑進(jìn)行遺傳—模擬退火的耦合計(jì)算,并且與其他傳統(tǒng)方法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較,表明該方法所得的計(jì)算結(jié)果是可靠的。在計(jì)算力學(xué)模型相同的條件下,遺傳—模擬退火算法的計(jì)算結(jié)果基本不會(huì)大于遺傳算法的計(jì)算結(jié)果。這充分體現(xiàn)了遺傳—模擬退火算法不僅較好的利用了遺傳算法的全局尋優(yōu)的優(yōu)勢(shì),而且利用了模擬退火算法的較強(qiáng)的局部尋優(yōu)能力的特點(diǎn)。 在傳統(tǒng)的非線性時(shí)間序列邊坡變形預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上,本論文考慮降雨對(duì)邊坡變形的影響而建立的遺傳—改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型在新灘滑坡的變形預(yù)測(cè)中取得了較好的預(yù)測(cè)效果,結(jié)果表明考慮降雨因素影響的預(yù)測(cè)模型比不考慮降雨因素影響的預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度高,能滿足中長(zhǎng)期的邊坡變形預(yù)報(bào)。 以上所提出的邊坡變形計(jì)算模型在三峽永久船閘三閘首中隔墩巖體的開挖變形、小灣電站邊坡變形以及新灘的滑坡變形預(yù)測(cè)中得到了驗(yàn)證,預(yù)測(cè)結(jié)果均與工程實(shí)際穩(wěn)定性狀況和變形實(shí)測(cè)值相符合,預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差基本小于5%,從而證明上述所提出的理論方法的可靠性和有效性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：TU43
【目錄】：

摘要4-5

Abstract5-10

第一章 緒論10-22

1.1 前言10-11

1.2 邊坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)11-20

1.2.1 邊坡失穩(wěn)預(yù)測(cè)11

1.2.2 邊坡失穩(wěn)預(yù)報(bào)11-12

1.2.3 邊坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)理論與方法概述12-15

1.2.3.1 定量分析方法12-13

1.2.3.2 定性分析方法13-14

1.2.3.3 非確定性分析方法14-15

1.2.4 邊坡失穩(wěn)預(yù)報(bào)理論與方法概述15-20

1.3 本文研究的方法20

1.4 本文研究的意義及主要內(nèi)容20-22

1.4.1 研究的意義20-21

1.4.2 研究的主要內(nèi)容21-22

第二章 遺傳算法基本原理22-32

2.1 遺傳算法的概述22-23

2.2 遺傳算法的基本原理23

2.3 基本的遺傳算法23-29

2.3.1 基本遺傳算法的構(gòu)成要素24-25

2.3.2 基本遺傳算法操作過程25-27

2.3.3 基本遺傳算法的實(shí)現(xiàn)及遺傳算法的主要運(yùn)算步驟27-29

2.3.3.1 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)27-29

2.3.3.2 遺傳算法的主要運(yùn)算步驟29

2.4 遺傳算法的特點(diǎn)29-31

2.5 遺傳算法的應(yīng)用31-32

第三章 遺傳算法在邊坡工程穩(wěn)定性分析中的應(yīng)用32-51

3.1 概述32

3.2 邊坡穩(wěn)定評(píng)價(jià)的圓弧滑動(dòng)面32-35

3.2.1 費(fèi)倫紐斯法33-34

3.2.2 陳惠發(fā)法34-35

3.3 邊坡穩(wěn)定分析的目標(biāo)函數(shù)35-38

3.4 確定最小安全系數(shù)和最危險(xiǎn)圓弧滑動(dòng)面的遺傳算法38-44

3.5 實(shí)例計(jì)算及評(píng)價(jià)44-50

3.5.1 遺傳算法的可行性44-47

3.5.2 遺傳算法的優(yōu)越性47-50

3.6 本章小結(jié)50-51

第四章 遺傳-模擬退火算法原理及其在邊坡工程中的應(yīng)用51-66

4.1 概述51

4.2 模擬退火算法的基本原理51-54

4.2.1 模擬退火算法的構(gòu)成要數(shù)52-53

4.2.2 應(yīng)用模擬退火算法的四個(gè)基本步驟53

4.2.3 模擬退火算法的特點(diǎn)53-54

4.3 遺傳-模擬退火算法在邊坡工程中的應(yīng)用54-57

4.3.1 遺傳-模擬退火算法的基本思想54-55

4.3.2 遺傳-模擬退火算法的過程55-57

4.4 實(shí)例計(jì)算及評(píng)價(jià)57-65

4.5 本章小結(jié)65-66

第五章 邊坡變形非線性時(shí)間序列模型66-89

5.1 概述66-67

5.2 時(shí)間序列分析中的問題67

5.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型67-70

5.3.1 神經(jīng)元的常用模型68-69

5.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型69-70

5.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在的幾個(gè)問題70

5.4 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法70-72

5.5 遺傳-改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型72-76

5.6 實(shí)例應(yīng)用76-88

5.7 結(jié)論88-89

第六章 結(jié)論與展望89-91

6.1 結(jié)論89-90

6.2 展望90-91

參考文獻(xiàn)91-96

致謝96-97

附錄 (攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文目錄)97

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