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复杂边坡稳定性评估的人工智能分析方法研究
| 论文题名： | 复杂边坡稳定性评估的人工智能分析方法研究 |
| 关键词： | 边坡稳定性;评估方法;遗传算法;FCM聚类分析;边坡治理方案;人工智能分析 |
| 摘要： | 每年在公路、铁路等工程建设中将开挖大量的边坡，边坡的稳定是工程建设能否顺利按期完成的重要影响因素。在自然条件下的边坡的稳定性是由它的地质条件和力学性质来决定的;经过人为作用后而形成的边坡一般被叫做人工边坡，这种边坡稳定与否主要受到土性质和地下水的存在情况等条件控制。由此可知边坡稳定性的影响因素较多，且其中一些因素难以用准确的数字来表达因而具有模糊性。而对于边坡的治理要求施工过程安全、工程经济、美观。目前，学者提出了很多的边坡治理方案，很多治理方案在实际工程中得到应用，也取得了显著的效果，但其中不乏一些失败的案例。 许多学者在边坡稳定性评价问题上做了大量的研究，提出了很多评价方法，这些方法大多自身具有一定的局限性，有些不能准确描述边坡的模糊性，有些在计算中存在不足。总之，准确评价边坡的稳定性是边坡治理方案决策的前提，而治理方案的决策是关系到边坡治理成功与否的关键因素。因此本文对上述两个方面的问题进行研究，主要做了以下工作: ①简明扼要的阐述了边坡稳定性和边坡治理方案决策的国内外研究现状，分析了已有方法中存在的不足。 ②介绍边坡工程中的理论，影响边坡稳定性的因素，系统研究了一些边坡稳定性的评价方法。 ③阐述了边坡工程地质模型构架、边坡安全稳定的数学力学模型和边坡演化的分岔模型。 ④边坡稳定性的人工智能算法研究，给出一种基于遗传算法的FCM聚类分析在边坡稳定性评价中的应用，该方法具有明显的优点。结合开发的系统进行实例分析。 ⑤引入软集合理论和模糊软集合理论，结合这两种理论给出一种边坡治理方案决策的方法。最后结合工程实例运用这种决策方法进行分析。 |
| 作者： | 周选林 |
| 专业： | 交通运输工程;道路与铁道工程 |
| 导师： | 冯晓 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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