巖體結構面分組的改進數學方法研究
本文關鍵詞: 巖體結構面分組 模糊C均值聚類 改進粒子群算法 聚類有效性 出處:《人民長江》2017年21期 論文類型:期刊論文
【摘要】:巖體結構面分組是巖體力學中的一項基礎性工作。由于巖體結構面分組相對于一般聚類問題存在自身特殊之處,難以直接運用歐式距離度量結構面之間的相似度。通過對結構面數據做一定處理,使歐式距離可用于度量結構面之間的相似度,結合模糊C均值聚類(FCM—Fuzzy C-means Clustering)算法對巖體結構面分組進行研究;針對FCM初始聚類中心的確定,采用一種簡潔高效的改進粒子群算法對其進行優(yōu)選;再結合聚類有效性指標確定聚類分組數。通過模擬數據驗證了該方法的合理性,并從多方面對分組數目進行討論,給出了分組數目確定的一般方法。將提出的分組方法用于某水利工程壩基巖體結構面的分組研究,結果表明該方法易于實現、結論可靠,可為實際工程提供參考。
[Abstract]:Structural plane grouping of rock mass is a basic work in rock mechanics because of its own special features compared with general clustering problems. It is difficult to use Euclidean distance directly to measure the similarity between structural surfaces. By dealing with structural surface data, Euclidean distance can be used to measure the similarity between structural surfaces. Combined with fuzzy C-means clustering (FCM-Fuzzy C-means clustering) algorithm, the grouping of rock mass structural planes is studied. In order to determine the initial clustering center of FCM, a simple and efficient improved particle swarm optimization algorithm is used to optimize it. Then the cluster number is determined by cluster validity index. The rationality of the method is verified by simulation data, and the number of clusters is discussed from many aspects. A general method for determining the number of groups is given. The proposed grouping method is applied to the study of the rock mass structure plane of a hydraulic dam foundation. The results show that the method is easy to realize and the conclusion is reliable. It can provide reference for practical engineering.
【作者單位】: 成都理工大學地質災害防治與地質環(huán)境保護國家重點實驗室;
【基金】:國家科學基金重點項目(41130745) 國家基礎研究計劃“973”計劃項目(2013CB733202) 國家自然科學基金面上項目(41672282) 四川省青年科技創(chuàng)新研究團隊項目(2015TD0030)
【分類號】:TU45
【正文快照】: 巖體是由巖塊及分割巖塊的結構面組成的地質體[1],其中結構面是影響巖體性質的最重要因素。由于受結構面的切割作用和復雜地質環(huán)境的影響,巖體的強度和變形特征較完整巖石更為復雜[2-4]。根據不同結構面之間的相似程度對其進行分組劃分,對于巖體結構特征的概化具有重要意義,是
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