人工智能在边坡工程中的应用

发布时间：2017-06-20 18:05

  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。

【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】：边坡稳定 变形 遗传算法 模拟退火算法 改进的BP神经网络
【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】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-22
• 1.1 前言10-11
• 1.2 边坡稳定性预测预报的研究现状及趋势11-20
• 1.2.1 边坡失稳预测11
• 1.2.2 边坡失稳预报11-12
• 1.2.3 边坡稳定性预测理论与方法概述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 非确定性分析方法14-15
• 1.2.4 边坡失稳预报理论与方法概述15-20
• 1.3 本文研究的方法20
• 1.4 本文研究的意义及主要内容20-22
• 1.4.1 研究的意义20-21
• 1.4.2 研究的主要内容21-22
• 第二章 遗传算法基本原理22-32
• 2.1 遗传算法的概述22-23
• 2.2 遗传算法的基本原理23
• 2.3 基本的遗传算法23-29
• 2.3.1 基本遗传算法的构成要素24-25
• 2.3.2 基本遗传算法操作过程25-27
• 2.3.3 基本遗传算法的实现及遗传算法的主要运算步骤27-29
• 2.3.3.1 遗传算法的实现27-29
• 2.3.3.2 遗传算法的主要运算步骤29
• 2.4 遗传算法的特点29-31
• 2.5 遗传算法的应用31-32
• 第三章 遗传算法在边坡工程稳定性分析中的应用32-51
• 3.1 概述32
• 3.2 边坡稳定评价的圆弧滑动面32-35
• 3.2.1 费伦纽斯法33-34
• 3.2.2 陈惠发法34-35
• 3.3 边坡稳定分析的目标函数35-38
• 3.4 确定最小安全系数和最危险圆弧滑动面的遗传算法38-44
• 3.5 实例计算及评价44-50
• 3.5.1 遗传算法的可行性44-47
• 3.5.2 遗传算法的优越性47-50
• 3.6 本章小结50-51
• 第四章 遗传-模拟退火算法原理及其在边坡工程中的应用51-66
• 4.1 概述51
• 4.2 模拟退火算法的基本原理51-54
• 4.2.1 模拟退火算法的构成要数52-53
• 4.2.2 应用模拟退火算法的四个基本步骤53
• 4.2.3 模拟退火算法的特点53-54
• 4.3 遗传-模拟退火算法在边坡工程中的应用54-57
• 4.3.1 遗传-模拟退火算法的基本思想54-55
• 4.3.2 遗传-模拟退火算法的过程55-57
• 4.4 实例计算及评价57-65
• 4.5 本章小结65-66
• 第五章 边坡变形非线性时间序列模型66-89
• 5.1 概述66-67
• 5.2 时间序列分析中的问题67
• 5.3 人工神经网络模型67-70
• 5.3.1 神经元的常用模型68-69
• 5.3.2 BP神经网络模型69-70
• 5.3.3 BP神经网络模型存在的几个问题70
• 5.4 改进的BP神经网络算法70-72
• 5.5 遗传-改进神经网络模型72-76
• 5.6 实例应用76-88
• 5.7 结论88-89
• 第六章 结论与展望89-91
• 6.1 结论89-90
• 6.2 展望90-91
• 参考文献91-96
• 致谢96-97
• 附录 (攻读学位期间发表论文目录)97

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