本文關(guān)鍵詞： 巖石力學(xué) 結(jié)構(gòu)面 產(chǎn)狀數(shù)據(jù)劃分 聚類方法 螢火蟲算法　出處：《東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2015年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：傳統(tǒng)的圖形分析方法較為粗糙,且主觀因素影響較大,因此提出一種基于螢火蟲算法的巖體結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀數(shù)據(jù)劃分的新方法.用結(jié)構(gòu)面單位法向量表示結(jié)構(gòu)面的產(chǎn)狀,通過單位法向量所夾銳角正弦值來衡量結(jié)構(gòu)面間的距離,并建立模糊目標(biāo)函數(shù),然后運用螢火蟲優(yōu)化算法搜索最優(yōu)聚類中心,同時確定組間邊界.由于螢火蟲算法具有出色的全局尋優(yōu)能力和較快的收斂速度,使得新算法在解決結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀劃分問題時非常省時高效.最后應(yīng)用此算法對怒江松塔壩址區(qū)平硐實測結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)勢組劃分,結(jié)果顯示,此方法合理有效,優(yōu)勢明顯.
[Abstract]:The traditional graphic analysis method is rough, and the subjective factors have great influence. Therefore, a new method based on firefly algorithm is proposed to partition the occurrence data of rock mass structural plane. The unit normal vector of structural plane is used to represent the occurrence of structural plane. The distance between structures is measured by the sinusoidal value of the sharp angle of the unit normal vector, and the fuzzy objective function is established, and then the optimal clustering center is searched by the firefly optimization algorithm. At the same time, the boundary between groups is determined. Because of the excellent global optimization ability and fast convergence speed of the firefly algorithm. The new algorithm is very time-saving and efficient in solving the problem of structural surface occurrence. Finally, the algorithm is used to partition the observed data of the structure surface in the Songta dam area of Nujiang River, and the results show that the algorithm is effective and efficient in solving the problem of structural surface occurrence. This method is reasonable and effective and has obvious advantages.
【作者單位】： 吉林大學(xué)建設(shè)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點資助項目(41330636)
【分類號】：TU452
【正文快照】： 巖體中廣泛分布的不連續(xù)結(jié)構(gòu)面使巖體具有強烈的不連續(xù)性、非均質(zhì)性和各向異性.結(jié)構(gòu)面對巖體力學(xué)性質(zhì)的影響主要取決于結(jié)構(gòu)面的發(fā)育狀況.如巖性完全相同的兩種巖體,由于結(jié)構(gòu)面的空間方位、密度、規(guī)模、寬度、表面起伏形態(tài)及其組合關(guān)系不同,它們的力學(xué)性質(zhì)會有很大的差異.因此,

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1446711