本文關鍵詞：人工智能在邊坡工程中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《昆明理工大學》 2006年

人工智能在邊坡工程中的應用

熊光赤  

【摘要】：本論文運用人工智能的基本知識,結合研究邊坡穩(wěn)定性評價及位移預報,建立了基于遺傳—模擬退火算法的邊坡工程穩(wěn)定性分析評價系統(tǒng)以及基于遺傳—改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的邊坡變形的非線性時間序列的預測模型,并編制了相應的計算程序,使邊坡穩(wěn)定性和變形的研究在一定程度上達到智能化。 本文分別對圓弧滑動面的圓心、半徑進行遺傳進化計算,并用所得結果與傳統(tǒng)計算方法所得的結果進行比較,表明遺傳進化算法在邊坡工程的計算結果是可靠的,采用遺傳進化算法有效的克服了傳統(tǒng)方法易陷入局部最優(yōu)解的缺點,且遺傳算法對目標函數(shù)的形式和性質要求較低,有很好的重復性。此外,遺傳算法沒有邊坡危險滑動面一定要通過坡腳的假定,而是隨機的搜索確定的。 本論文采用簡化Bishop法與遺傳—模擬退火算法相耦合的計算方法,通過分別對圓弧滑動面的圓心、半徑進行遺傳—模擬退火的耦合計算,并且與其他傳統(tǒng)方法的計算結果進行比較,表明該方法所得的計算結果是可靠的。在計算力學模型相同的條件下,遺傳—模擬退火算法的計算結果基本不會大于遺傳算法的計算結果。這充分體現(xiàn)了遺傳—模擬退火算法不僅較好的利用了遺傳算法的全局尋優(yōu)的優(yōu)勢,而且利用了模擬退火算法的較強的局部尋優(yōu)能力的特點。 在傳統(tǒng)的非線性時間序列邊坡變形預測模型的基礎上,本論文考慮降雨對邊坡變形的影響而建立的遺傳—改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型在新灘滑坡的變形預測中取得了較好的預測效果,結果表明考慮降雨因素影響的預測模型比不考慮降雨因素影響的預測模型的預測精度高,能滿足中長期的邊坡變形預報。 以上所提出的邊坡變形計算模型在三峽永久船閘三閘首中隔墩巖體的開挖變形、小灣電站邊坡變形以及新灘的滑坡變形預測中得到了驗證,預測結果均與工程實際穩(wěn)定性狀況和變形實測值相符合,預測的相對誤差基本小于5%,從而證明上述所提出的理論方法的可靠性和有效性。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TU43
【目錄】：

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