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岩体质量分级是一个复杂的工程决策问题,不仅具有模糊性及不确定性特征,而且用于分级评价的因子权重难以准确确定。基于云模型处理模糊性和不确定性问题的独特优势,同时借助组合赋权技术,提出组合赋权-云模型的岩体质量分级评价模型。该模型选用岩石单轴抗压强度σc,岩石质量指标RQD,结构面间距Jd,结构面摩擦系数f,岩体钻进速度T及岩体声波波速V作为岩体质量等级评价因子,根据单指标岩体质量分级标准计算各评价因子隶属于不同岩体质量等级的云数字特征。同时,以相关岩体质量分级案例为对象,在德尔菲法及变异系数法求得的评价因子权重基础上,基于距离函数约束思路获得组合赋权后的评价因子综合权重。再依据正向正态云发生器,得到待评案例样本的综合确定度,由最大综合确定度判定岩体质量等级。云模型应用结果与其他评价方法应用结果对比分析表明,组合赋权-云模型在岩体质量分级应用中具有良好的适用性和可靠性,为岩体质量分级评价提供了一种新思路。
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第
39
卷 第
1
期
2019
年
1
月
西 安
科 技 大 学 学 报
JOURNAL OF XI’AN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
Vol. 39 No. 1
Jan. 2019
收稿
日期
: 2018 - 05 - 20
责任编辑
:
李克永
基金项目
:
国家自然科学基金
( 41602305,41572287,41602304)
通信作者
:
唐 皓
( 1985 - ) ,
男
,
陕西勉县人
,
讲师
,E-mail: 329689614@ qq. com
岩体质量分级的组合赋权云模型
唐 皓
1,2
,
段 钊
1,2
,
唐胜
利
1
,
王东
坡
2
,
曾 鹏
2
( 1.
西安科技大学 地质与环境学院
,
陕
西 西安
710054;
2.
成都理工大学 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
,
四川 成都
610069)
摘 要
:
岩体质量分级是一个复杂的工程决策问
题
,
不仅具有模糊性及不确定性特征
,
而且用于
分级评价的因子权重难以准确确定
。
基于云模型处理模糊性和不确定性问题的独特优势
,
同时
借助组合赋权技术
,
提出组合赋权
-
云模型的岩体质量分级评价模型
。
该模型选用岩石单轴抗
压强度 σ
c
,
岩石
质量指标
RQD,
结构面间距
J
d
,
结构面摩擦系数
f ,
岩体
钻进速度
T
及岩体声波波
速
V
作为岩体质量等级评价因子
,
根据单指标岩体质量分级标准计算各评价因子隶属于不同岩
体质量等级的云数字特征
。
同时
,
以相关岩体质量分级案例为对象
,
在德尔菲法及变异系数法
求得的评价因子权重基础上
,
基于距离函数约束思路获得组合赋权后的评价因子综合权重
。
再
依据正向正态云发生器
,
得到待评案例样本的综合确定度
,
由最大综合确定度判定岩体质量等
级
。
云模型应用结果与其他评价方法应用结果对比分析表明
,
组合赋权
-
云模型在岩体质量分
级应用中具有良好的适用性和可靠性
,
为岩体质量分级评价提供了一种新思路
。
关键词
:
地质工程
;
岩体质量分级
;
云模型
;
组合赋权
;
云发生器
;
综合确定度
中图分类号
: TU 457
文献标志码
: A
DOI: 10. 13800 /j. cnki. xakjdxxb. 2019. 0112
文章
编号
: 1672 - 9315( 2019) 01 - 0079 - 09
Combined weight cloud model of rock mass quality classification
TANG Hao
1,2
,DUAN Zhao
1,2
,TANG Sheng-li
1
,WANG Dong-po
2
,ZENG Peng
2
( 1. College of Geology and Environment,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710054,China;
2. State Key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection,
Chengdu University of Technology,Chengdu 610069,China)
Abstract: Quality classification of rock mass is a complicated decision problem of project. It has not on-
ly characteristics of fuzzy and uncertainty,but also the weight of evaluation factor is difficult to deter-
mine accurately. For this purpose,on the basis of advantage of cloud model for dealing with fuzzy and
uncertainty problem and by combined weight technology,an evaluation model for quality classification
of rock mass based on combined weight and cloud model is proposed. Uniaxial compressive strength of
rock,rock quality indicator,structural face interval,friction coefficient of structural face,drilling speed
and acoustic of rock mass are selected as evaluation factors of model,and according to the criterion of
quality classification of rock mass,and on the basis of quality classification criterion of rock mass,each
evaluation factor is calculated using the characteristics of cloud number of quality levels of rock mass.
Taking the relevant cases of quality classification of rock mass as object,and on the basis of evaluation
factors weight which are got by Delphi and variance coefficient method,the comprehensive weights of e-
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valuation factors are got based on constrains of distance function. The comprehensive degrees of certain-
ty of samples for evaluation are calculated by the positive normal cloud generator,and the quality level
of rock mass is finally specified by the maximum certainty degree. Comparing application of the cloud
model with the other methods,it shows that combined weight-cloud model has good applicability and
reliability for the quality classification of rock mass,and is a new idea for quality classification of rock
mass.
Key words: geology engineering; quality classification of rock mass; combined weight; cloud model;
cloud generator; comprehensive degree of certainty
0
引 言
岩体质量分级一直是岩石力学中的一项基本
问
题
,
其意义在于为后续岩石工程勘测
、
设计及施
工提供基本的依据
,
指导岩石工程的安全实施
。
针对岩体质量分级评判的技术有很多
,
目前较为
成熟且常用于岩石工程中的主要有
《
工程岩体分
级标准
》
[1 - 2]
、RQD
分类
法
[3]
、Q
分类
法
[4]
及
RMR
分类
法
[5]
。
除此
之外
,
在考虑多因素影响岩体质
量基础上
,
一些学者相继提出了一些新的岩体质
量分级评判方法
,
如模糊综合评价法
[6]
、
灰色
关联
分析 法
[7]
、
可 拓
物 元 方 法
[8 - 9]
、
神 经
网 络 方
法
[10 - 11]
、
支持
向量机法
[12]
、
属性
理论法
[13 - 14]
、
距
离判
别法
[15]
及粗
糙集法
[16 - 17]
等
。
岩
体质量分级受多种影响因素控制
,
这
些因
素及其观测值均具有模糊性和随机性
,
以往的分
类方法多数往往只能解决岩体质量分级中的随机
性和模糊性其中一方面的问题
,
未能同时考虑
2
种
不确定性影响作用
。
同时上述很多发展中的岩体
质量分级评判方法在确定评价因子权重这一核心
要素时往往方法单一
,
未能同时发挥主观赋权技
术的经验积累优点及客观赋权的数据属性优势
。
故对于岩体质量分级研究仍有许多空间可以开拓
改进
。
云模型
[18]
是一种能够实现定性概念与定量数
值
之间不确定性转换的模型
,
同时在分析问题时
能够很好的考虑分析要素的模糊性及随机性
。
截
止目前
,
云模型在很多工程地质问题上取得了良
好的应用效果
,
如周科平
、
郝杰
、
王迎超应用云模
型实现了对岩爆等级分类及预测评价的研
究
[19 - 21]
;
李健则应用云模型对围岩分类进行了探
索
[22]
;
张军
则应用云模型对岩质边坡稳定性进行
了评估分析
[23]
。
上述研究经验表现了云模型技术
在工程地质分
类及评价问题方面具有较强的优势
和特点
。
而在评价因子权重确定研究方面
,
组合
赋权技术正被逐步应用到工程实践中
,
如江强强
、
贾贵义
、
匡乐红将组合赋权法应用到了地质灾害
危险性评价的因子权重确定上
,
取得了较好的结
果
[24 - 26]
;
而李
军霞
、
张晨则分别基于组合赋权技术
实现了滑坡危险性评价及泥石流危险度评
价
[27 - 28]
;
除此
之外
,
郭庆清则应用组合赋权进行了
岩爆预测研究
[29]
,
初建宇应用组合赋权实现了城
镇避难场所选址研究
[30]
。
上述
成果显示了组合赋
权技术良好的应用前景
,
主观赋权可发挥赋权人
的丰富经验能力
,
而客观赋权可体现数据的自然
规律
,
在同时考虑主
、
客观赋权技术各自功能优势
上综合确定因子权重则具备更合理准确的效果
。
综上所述
,
文中基于云模型分析问题的功能
特点
,
借助组合赋权技术
,
构建岩体质量分级的组
合赋权
-
云模型
,
采用相关文献中岩体样本资料
及质量分级结果验证该模型的可行性及有效性
,
为岩体质量分级开拓出一种新的方法和思路
。
1
组合赋权及云模型
1. 1
组合
赋权法
地质问题评价其关键点在于确定合理的评价
指标及准确的指标权重
,
而其中又以指标权重的
确定最为重要
。
单纯的主观赋权及客观赋权虽然
能完成指标权重的确定
,
但各自亦存在部分缺点
,
基于数学优化调整的主客观组合赋权能够更好的
得到合理的指标权重
。
因此
,
本节提出基于距离
函数约束下的线性加权技术来获取评价指标的综
合权重
。
1. 1. 1
德尔菲法
德尔菲法是一种反馈匿名函询技术
,
又被称
为专家规定程序调查法
,
为一种典型的主观赋权
技术
。
其应用可通过图
1
所示的步骤
,
进行评价指
标权重值确定
。
其核心内容在于专家针对不同指
08
西 安 科 技 大 学 学 报
2019
年第
39
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