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《昆明理工大學(xué)》2006年碩士論文

發(fā)布時間:2016-09-26 20:21

  本文關(guān)鍵詞:人工智能在邊坡工程中的應(yīng)用,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《昆明理工大學(xué)》 2006年

人工智能在邊坡工程中的應(yīng)用

熊光赤  

【摘要】:本論文運用人工智能的基本知識,結(jié)合研究邊坡穩(wěn)定性評價及位移預(yù)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(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的邊坡變形的非線性時間序列的預(yù)測模型,并編制了相應(yīng)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(dá)到智能化。 本文分別對圓弧滑動面的圓心、半徑進(jìn)行遺傳進(jìn)化計算,并用所得結(jié)果與傳統(tǒng)計算方法所得的結(jié)果進(jìn)行比較,表明遺傳進(jìn)化算法在邊坡工程的計算結(jié)果是可靠的,采用遺傳進(jìn)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(biāo)函數(shù)的形式和性質(zhì)要求較低,有很好的重復(fù)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(jìn)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(jié)果進(jìn)行比較,表明該方法所得的計算結(jié)果是可靠的。在計算力學(xué)模型相同的條件下,遺傳—模擬退火算法的計算結(jié)果基本不會大于遺傳算法的計算結(jié)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(yù)測模型的基礎(chǔ)上,本論文考慮降雨對邊坡變形的影響而建立的遺傳—改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型在新灘滑坡的變形預(yù)測中取得了較好的預(yù)測效果,結(jié)果表明考慮降雨因素影響的預(yù)測模型比不考慮降雨因素影響的預(yù)測模型的預(yù)測精度高,能滿足中長期的邊坡變形預(yù)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(yù)測中得到了驗證,預(yù)測結(jié)果均與工程實際穩(wěn)定性狀況和變形實測值相符合,預(yù)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(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2006
【分類號】:TU43
【目錄】:

  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 第一章 緒論10-22
  • 1.1 前言10-11
  • 1.2 邊坡穩(wěn)定性預(yù)測預(yù)報的研究現(xiàn)狀及趨勢11-20
  • 1.2.1 邊坡失穩(wěn)預(yù)測11
  • 1.2.2 邊坡失穩(wěn)預(yù)報11-12
  • 1.2.3 邊坡穩(wěn)定性預(yù)測理論與方法概述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 非確定性分析方法14-15
  • 1.2.4 邊坡失穩(wěn)預(yù)報理論與方法概述15-20
  • 1.3 本文研究的方法20
  • 1.4 本文研究的意義及主要內(nèi)容20-22
  • 1.4.1 研究的意義20-21
  • 1.4.2 研究的主要內(nèi)容21-22
  • 第二章 遺傳算法基本原理22-32
  • 2.1 遺傳算法的概述22-23
  • 2.2 遺傳算法的基本原理23
  • 2.3 基本的遺傳算法23-29
  • 2.3.1 基本遺傳算法的構(gòu)成要素24-25
  • 2.3.2 基本遺傳算法操作過程25-27
  • 2.3.3 基本遺傳算法的實現(xiàn)及遺傳算法的主要運算步驟27-29
  • 2.3.3.1 遺傳算法的實現(xiàn)27-29
  • 2.3.3.2 遺傳算法的主要運算步驟29
  • 2.4 遺傳算法的特點29-31
  • 2.5 遺傳算法的應(yīng)用31-32
  • 第三章 遺傳算法在邊坡工程穩(wěn)定性分析中的應(yīng)用32-51
  • 3.1 概述32
  • 3.2 邊坡穩(wěn)定評價的圓弧滑動面32-35
  • 3.2.1 費倫紐斯法33-34
  • 3.2.2 陳惠發(fā)法34-35
  • 3.3 邊坡穩(wěn)定分析的目標(biāo)函數(shù)35-38
  • 3.4 確定最小安全系數(shù)和最危險圓弧滑動面的遺傳算法38-44
  • 3.5 實例計算及評價44-50
  • 3.5.1 遺傳算法的可行性44-47
  • 3.5.2 遺傳算法的優(yōu)越性47-50
  • 3.6 本章小結(jié)50-51
  • 第四章 遺傳-模擬退火算法原理及其在邊坡工程中的應(yīng)用51-66
  • 4.1 概述51
  • 4.2 模擬退火算法的基本原理51-54
  • 4.2.1 模擬退火算法的構(gòu)成要數(shù)52-53
  • 4.2.2 應(yīng)用模擬退火算法的四個基本步驟53
  • 4.2.3 模擬退火算法的特點53-54
  • 4.3 遺傳-模擬退火算法在邊坡工程中的應(yīng)用54-57
  • 4.3.1 遺傳-模擬退火算法的基本思想54-55
  • 4.3.2 遺傳-模擬退火算法的過程55-57
  • 4.4 實例計算及評價57-65
  • 4.5 本章小結(jié)65-66
  • 第五章 邊坡變形非線性時間序列模型66-89
  • 5.1 概述66-67
  • 5.2 時間序列分析中的問題67
  • 5.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型67-70
  • 5.3.1 神經(jīng)元的常用模型68-69
  • 5.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型69-70
  • 5.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在的幾個問題70
  • 5.4 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法70-72
  • 5.5 遺傳-改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型72-76
  • 5.6 實例應(yīng)用76-88
  • 5.7 結(jié)論88-89
  • 第六章 結(jié)論與展望89-91
  • 6.1 結(jié)論89-90
  • 6.2 展望90-91
  • 參考文獻(xiàn)91-96
  • 致謝96-97
  • 附錄 (攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文目錄)97
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    本文編號:124073

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