《昆明理工大学》2006年硕士论文

  本文关键词：人工智能在边坡工程中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

《昆明理工大学》 2006年

人工智能在边坡工程中的应用

熊光赤  

【摘要】：本论文运用人工智能的基本知识,结合研究边坡稳定性评价及位移预报,建立了基于遗传—模拟退火算法的边坡工程稳定性分析评价系统以及基于遗传—改进BP神经网络模型的边坡变形的非线性时间序列的预测模型,并编制了相应的计算程序,使边坡稳定性和变形的研究在一定程度上达到智能化。 本文分别对圆弧滑动面的圆心、半径进行遗传进化计算,并用所得结果与传统计算方法所得的结果进行比较,表明遗传进化算法在边坡工程的计算结果是可靠的,采用遗传进化算法有效的克服了传统方法易陷入局部最优解的缺点,且遗传算法对目标函数的形式和性质要求较低,有很好的重复性。此外,遗传算法没有边坡危险滑动面一定要通过坡脚的假定,而是随机的搜索确定的。 本论文采用简化Bishop法与遗传—模拟退火算法相耦合的计算方法,通过分别对圆弧滑动面的圆心、半径进行遗传—模拟退火的耦合计算,并且与其他传统方法的计算结果进行比较,表明该方法所得的计算结果是可靠的。在计算力学模型相同的条件下,遗传—模拟退火算法的计算结果基本不会大于遗传算法的计算结果。这充分体现了遗传—模拟退火算法不仅较好的利用了遗传算法的全局寻优的优势,而且利用了模拟退火算法的较强的局部寻优能力的特点。 在传统的非线性时间序列边坡变形预测模型的基础上,本论文考虑降雨对边坡变形的影响而建立的遗传—改进BP神经网络预测模型在新滩滑坡的变形预测中取得了较好的预测效果,结果表明考虑降雨因素影响的预测模型比不考虑降雨因素影响的预测模型的预测精度高,能满足中长期的边坡变形预报。 以上所提出的边坡变形计算模型在三峡永久船闸三闸首中隔墩岩体的开挖变形、小湾电站边坡变形以及新滩的滑坡变形预测中得到了验证,预测结果均与工程实际稳定性状况和变形实测值相符合,预测的相对误差基本小于5%,从而证明上述所提出的理论方法的可靠性和有效性。

【关键词】：
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TU43
【目录】：

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