岩体质量评价提出了基于未确知测度基于直觉模糊集

文摘

评价岩体质量对岩土工程的设计和施工具有重要意义。为了科学地评价工程岩体质量和处理模糊信息的岩体质量评价合理,模型提出了基于未确知测度评价岩体质量的基础上,提出了直觉模糊集(UM-IFS)。首先,加入岩体质量评价指数是由单一指数测量提出了基于未确知测度的函数(嗯)理论。基于直觉模糊集(IFS)理论,单一指数衡量评价矩阵基于IFS (IFS-single指数衡量评价矩阵)。通过合成各种主观和客观权重的方法,指标权重确定的范围和指标权重向量基于IFS (IFS-index权重向量)。然后,IFS-single指数衡量评价矩阵和IFS-index权向量被用来计算岩体样本的评分和评价岩体质量。最后,模糊分析是进行岩体质量评价指标的权重。岩体质量评价的建立模型应用于地下工程岩体在广州抽水蓄能电站,以及评价结果进行了比较与其他4个有效的岩体质量评价模型。结果表明,基于UM-IFS岩体质量评价与实际情况一致,以及评价指标的模糊权重与它的价值没有明显的相关性。

1。介绍

在每一个阶段的岩土工程设计和施工,有必要正确分类岩体质量和经济上支持岩土工程的设计和安全施工1,2]。因此,准确和客观的工程岩体评价方法对工程建设具有重要意义。

在过去的几十年中,研究岩体评价获得了巨大的关注。1907年,前苏联学者提出Protogyakonov普氏方法(3),将岩体划分为10的成绩根据Protodyakonov可靠系数f。这种方法的缺点是它不能充分反映各种因素确定岩体的特点。美国学者鹿在1967年提出了岩体质量分类方法,将岩体划分为5年级根据岩体质量指标RQD [4]。目前,许多的岩体质量分类方法仍然认为这是一个基本的索引。美国学者韦翰提出了岩石结构等级方法(RSR) [51972年)。南非工程师伯聂乌斯基提出了岩体地质分类(RMR) [6]1973年;的RMR岩体可分为5个等级根据5个指标的岩体强度、RQD,关节间距,联合条件,地下水。1974年,挪威工程师巴顿提出了问(7为岩体分类。上面的岩体质量分类方法被广泛使用,在世界上的影响力。岩体质量分类的研究在1970年中国开始后,和Protogyakonov系数法被使用。Protogyakonov系数的缺点暴露,各种岩体质量分类新方法已经开始出现。1979年,顾和黄8)提出了系数的方法Z对岩体质量分类。1997年,太阳et al。9)提出了CSMR方法基于RMR系统修改。

的深化研究岩体特征,研究人员已经意识到岩体的工程地质特征取决于各种因素之间的相互作用(10,11]。这些因素(12,13主要包括岩石材料的属性,岩石的力学特性不连续结构面,结构类型的岩体,水的影响,原岩应力的条件。因此,各种因素的综合影响时应充分考虑工程岩体分类(14,15]。近年来,许多新的理论方法引入评价岩体质量和被应用于大量的项目。因此,岩体质量评价的发展从最早的单因素分析和评价多因素综合评价的方向。Fattahi et al。16)使用模糊层次分析法评价质量的围岩开挖损伤区。雷和Monjezi17)使用的智能方法基于模糊模型来预测围岩的无侧限抗压强度,具有理论指导意义的评价岩体质量。吴et al。18)提出了一个基于MCS-TOPSIS岩体质量分类的方法,使用组合加权法来确定指标权重。其他方法包括熵weight-extension模型(19),加权Mahalanobis距离判别分析模型(20.)和分形维数模型(21]。这些方法促进岩体质量分类研究的发展,但也有一些缺点:(1)岩体质量的评价基于多索引通常需要确定指标权重,主观权重方法有主观随意性和客观权重方法通用性差。此外,该指数权重得到各种加权方法不一致,难以比较。因此,指标权重的确定岩体质量评价是一个重要的问题。(2)岩体质量评价指标具有模糊性和不确定性。如何量化索引值合理也是一个问题,需要进一步优化岩体质量评价。针对上述两点,这项工作结构岩体质量评价的模型部分2.3,它可以有效地量化岩体质量评价的指标,和权重更加合理的过程。此外,部分中的示例进行了验算3.2。

提出的直觉模糊集(IFS) Atanassov [22)在相关领域吸引了学者们的高度重视,被应用在许多领域,如决策(23)、预测和机器学习。提出的改进的IFS加戈(24,25)减少丢失有用的信息,使决策过程更加合理。此外,还有多个同行表现模糊评价的信息。毕达哥拉斯模糊集(26,27]基于IFS的扩展满足会员的总和,nonmembership大于1,这使得它有可能做出决定,无需修改直觉模糊决策价值,但其集成算子相对复杂。比例犹豫模糊语言术语集(28]和比例间隔类型2犹豫模糊集(29日)允许决策者评估一个属性在几个可能的语言术语和允许执行语言分布评估,这是更适合语言群体决策。总的来说,如果是普遍适用的,可以满足一般需求的多种评价和模糊信息的表达是清楚的。为了满足模糊信息的表达,提高效率评价岩体质量尽可能多,这项工作介绍了基于未确知测度理论(嗯)30.]IFS,加入IFS改进了计算方法,提出了一种模型,提出了基于未确知测度评价岩体质量的基于直觉模糊集(UM-IFS)。首先,计算评价指标的会员,然后,计算评价指标的权重由各种主观和客观权重的方法;指标权重确定的范围,将其转换为基于IFS的指标权重(IFS-index重量)。最后,建立了模型应用于工程岩体质量评价来验证可行性和灵敏度分析评价指标的权重。

本文的其余部分组织如下。部分2建立了岩体质量评价模型基于UM-IFS。部分3以广州的地下工程岩体抽水蓄能电站为例,测试工作的有效性。最后,部分4总结我们的工作,为今后的研究提供了方向。

2。岩体质量评价模型

2.1。直觉模糊集理论(IFS)

直觉模糊集理论(IFS) (31日)是一种不确定的信息分析理论基于会员,nonmembership,犹豫的程度。它有更灵活的处理模糊信息的能力比传统模糊集(32]。

假设一个宇宙X,其中包含两个映射米_一个:X⟶[0,1]n_一个:X⟶[0,1];一个假设一个表示为 在哪里米_一个(x),n_一个(x)的会员和nonmembership一个。这些数字米_一个(x),n_一个(x)描述,分别隶属度和拒绝x∈X在一个,在那里

为了方便起见,假设一个表示为 。

IFS犹豫度也有属性参数t_一个(x)= 1−米_一个(x)−n_一个(x);数量t_一个(x)描述了归属的不确定性x∈X在一个。

特别是,如果米_一个(x)= 1−n_一个(x),那么如果一个退化总体的模糊集;如果米_一个(x)= 0,n_一个(x)= 1或米_一个(x)= 1,n_一个(x)= 0;然后,信息x是准确的。因此,如果是模糊集的扩展。

根据IFS的定义,其几何解释如下:

假设一个宇宙X和它的子集Y在笛卡尔坐标欧几里得平面。一个假设一个在X构造一个函数f_一个:X⟶Y这样 ,和的坐标点p是 。

IFS如图的几何意义1。

计算分数的平等米(x)x是

平等和计算和产品两个假设一个和B如下:

2.2。提出了基于未确知测度理论(嗯)

提出了基于未确知测度理论(嗯)及其数学处理首次提出的王(331990年)。在此基础上,刘等人。34,35)建立了未确知数学理论和应用决策问题。未确定的信息是一种新型的不确定性信息,不同于模糊信息,随机信息和灰色信息。与其它评价方法相比,该评价方法具有nonnegativity,正常化,和可加性,这也保证了考试的顺序评价空间。嗯使用单一索引度量函数的理论(36)计算样本的单指数衡量价值指数和全面评估样本。

假设样本集R岩体质量评价p样本,这些样本R_我被问索引,即。、索引集O= {O₁,O₂、…O_问、…O_问},R_我= {o_我1,o_我2、·…o_智商},o_ij(我= 1,2,3·…p;j= 1、2、3、…问)是索引值的样本R_我。

作为示例R_我和索引O_我有CgydF4y2Ba₁,CgydF4y2Ba₂、…Cg评价等级、评价等级集CgydF4y2Ba= {CgydF4y2Ba₁,CgydF4y2Ba₂、…},任何2评估成绩是相互独立的。如果每个评价等级的对应值增加或减少,也就是说,或 ,然后{CgydF4y2Ba₁,CgydF4y2Ba₂、…}是下令对评价等级划分类集CgydF4y2Ba的意义,评价等级,后者的有序空间等级越高(或低)比之前的标准等级。

单一指数衡量的价值μ_ijk=μ(o_ij∈CgydF4y2Ba_k)的示例R_我表示索引值的程度o_ij样品属于kth品位。根据索引值o_ij的样品R_我,相应的单一度量值μ_ijk可以通过单一指数测量功能u。建设单一指数测量函数,该函数可以选择类别是线性类型、指数型、正弦类型,等。其中,线性函数是使用最广泛的。因此,线性函数是用来计算单一指数衡量的价值。单一指数衡量的表达功能μ对应的索引值o_ij在区间[一个_我,一个_{我+ 1})如下:

单一指数衡量价值满足下列条件: 在方程(8)单指数衡量的价值μ满足“正常化”评价集CgydF4y2Ba;方程(9)单指数衡量的价值μ令人满意的“可加性”评价集CgydF4y2Ba。

因此,单一指标测量值是构造函数u的每个索引的定义,然后,索引值o_ij的样品R_我引入函数u获得[0,1]之间的实数,这是描述,嗯o_ij属于CgydF4y2Ba_k。

矩阵的所有单指数测量值μ_ijk的样品R_我如下: 在方程(10)称为单指数测量样本的评价矩阵R_我。

2.3。基于UM-IFS评价岩体质量

为了解决索引值的模糊表达的问题,一个模糊的表达方法提出了基于UM-IFS索引值。使用单一指数测量函数,单指数测量值计算根据IFS的索引值,表示;因此,单一指数基于IFS的测量值 ,叫做IFS-single指数衡量的价值。对于定量指标,犹豫度是0;对于定性指标,一定的犹豫度可以根据经验知识和工程实践来提高模型的模糊的表达能力。一般来说,它可以作为0.2。

所有IFS-single指数测量值的矩阵的样本R_我如下:

基于IFS的单一指数衡量评价矩阵称为IFS-single指数测量样本的评价矩阵R_我。

岩体质量评价指标的权重是模糊的。为了获得客观、合理的指标权重,各种主观和客观权重方法被认为是用来计算指标权重,使所表达的范围的确定指标权重和IFS。如果索引的重量区间的最大值是1−τ_问和最小值ρ_问,体重指数基于IFS (IFS-index重量)表示为 。所有的IFS-index权重构成IFS-index权重向量W。

根据IFS-index权向量W和IFS-single指数指标评价矩阵,综合平均值年代_本土知识每个年级的样本R_我计算和相应的分数吗米_我(年代_本土知识)是通过使用方程(2)。通过排序得分米_我(年代_本土知识),相应等级的最大值是样品的等级R_我。综合平均值的平等年代_本土知识的样本R_我如下: 在哪里在方程(13)是加权IFS-single指数衡量的价值。

2.4。模糊分析的岩体质量评价指标

指标权重直接影响岩体质量评价的结果。岩体质量评价指标的权重由IFS分析。假设其他条件不变,体重 的索引O_问就变成了 和评价结果保持不变;IFS-index重量满足下列条件:

Δ参数的范围ρ和Δτ反映了指标权重的模糊性,指标权重的敏感性的变化。根据Δ的范围ρ和Δτ,模糊值ζ_智商指标权重的O_问的样品R_我如下: 在哪里H_智商在方程(15)是该地区由不等式组(14),H_问在方程(15)是由以下三个不等式在不等式组(14)。

3所示。岩体质量评价模型的应用

3.1。工程概述

摘要地下工程岩体选择广州抽水蓄能电站作为建模的工程实例(37]。广州抽水蓄能电站是世界上第二大的装机容量和占地面积27公里²。电站于1989年5月开始,2000年3月完成。广州抽水蓄能电站位于Lvtian城镇的深谷,从化区,广州,南昆山山的北面。它距广州100公里。电厂的地理位置如图2。

广州抽水蓄能电站的许多地下建筑,如地下发电站和导流隧洞,位于燕山期的中粗粒黑云母花岗岩。这个地区由于地质过程,花岗岩形成变更区域如蒙脱石、hydrodolomitization,高岭石化、绿泥石化和碳酸。特别是,蒙脱石是最严重的。然而,由于蚀变区形成从底部到顶部,从内部到外部,它仍然有巨大的力量在关闭状态,开挖后及时关闭将保持围岩的稳定性。作为岩石不连续坚持是非常重要的一个影响因素对岩体质量(38),很难测量它在岩体工程39]。同时,风化的系数,裂隙系数,关节,和其他指标可以反映岩体结构的影响和岩石不连续结构面在岩体质量在一定程度上。因此,根据项目的地质资料和现有的研究成果40),考虑指标之间的相关性和获取索引数据的困难,岩石质量指标RQD,单轴饱和岩石的抗压强度(R_W)、裂隙系数(K_v)、风化系数(K_f)和地下水渗流( )被选中作为岩体质量评价的指标。8组样本数据从风化蚀变区中选择了不同的风化腐蚀度评价和如表所示1。

根据液压隧道设计规范和分类标准提供的项目42),项目的岩体质量分为5个等级。具体评价标准如表所示2。

3.2。数据标准化

根据地下工程岩体质量评价的标准,8岩石样本的索引数据初步分析。因为不同维度的索引、极值方法用于规范化索引值(31日]。远期评价指标o_ij岩体的R_我通过使用方程(处理16),而相反的评价指标o_ij岩体的R_我通过使用方程(处理17),如下:

归一化数据如表所示3和图3。

从图3索引值样本的分布是离散的,而且没有规律在每个样本的索引值。索引值的样本分布在不同的分数,所以是不可能评价岩体质量的样本直接根据索引值。因此,这些样品可以用来检验模型的有效性。

3.3。评价岩体质量

3.3.1。单一指数测量岩体质量评价指数的函数

根据嗯理论和评价标准表2单一指数的测量功能5索引得到方程(5)- (9)如图4。

3.3.2。IFS-Single指数衡量评价矩阵

将样品在表13作为一个例子,根据样品1的5个索引值和使用单一指数测量函数图4单一指数衡量评价矩阵示例计算如下:

根据IFS的定义,单一指数测量评价矩阵转化为IFS-single指标评价矩阵。岩体质量评价的5个指标量化指标,IFS-single指数的犹豫度测量值为0。

IFS-single指数衡量评价矩阵示例如下:

3.3.3。基于IFS源重处理

指标权重有很大影响岩体质量评价的结果。由于主观和客观权重的方法有自己的优点和缺点,很难合理地选择不同的加权方法。五是常用的主观和客观权重方法,包括粗糙集(RS) [41),灰色加权法(GWM) [43熵权法(EWM) [],44)、层次分析法(AHP) (45(PPC)[],此时比较46]。其中,RS、分组和EWM客观权重方法和AHP和PPC主观权重的方法。通过5权重的调查方法、指标权重可以确定在一个合理的范围内。由5加权方法获得的指数权重如表所示4,重量分布范围如图5。

显然,不同的加权方法获得的指标的权重是不同的。为了减少单一的缺陷分析,指数加权法的重要性,提高指标权重确定流程的合理性和获得不同的加权方法中包含的信息,根据IFS理论,如果可以评估一个属性区间值的形式。因此,指标权重的范围可以通过不同的加权方法,然后,指标权重可以通过使用IFS表示为一个区间值。

采取RQD作为一个例子,获得的最大和最小值的重量5权重方法是0.200和0.220,分别体重指数的范围是0.200∼0.220,这是表示为IFS-index重量< 0.200、0.780 >。同样,其他4的体重范围索引可以获得。

IFS-index权重向量的5个指标

3.3.4。岩体质量等级

根据方程(13),加权IFS-single指数测量评价矩阵从IFS-single获得指标评价矩阵和IFS-index权向量如下:

根据方程(12),相对应的综合平均值5样品1的岩体质量等级是获得加权IFS-single指数衡量评价矩阵如下:

因此,相应的分数5岩体质量等级的样品1如下:

根据上面的示例1的分数中,可以看出,四年级的得分是最高的,所以它的岩体质量评价的结果是第四,属于不稳定岩体,并应采取相应的措施在预防和控制在必要的时候。

3.4。结果和分析

3.4.1。分析的结果

岩体质量评价的建立模型应用于其他样本。同时,评价结果比较与其他4个有效的岩体质量评价模型,包括RS-TOPSIS [41],CPM [47,安42),和支持向量机(48]。比较结果如表所示5。

从评价结果的比较表5可以看出,建立模型的评价结果是一致的与其他4模型,表明基于UM-IFS建立模型是可靠的,其评价结果符合预期。与这四个模型相比,RS-TOPSIS和CPM过度依赖于样本数据,和他们的评估过程是完全依赖于数据质量;安和SVM的预测结果,作为机器学习算法,不稳定。在这部作品中,嗯理论用于确定索引的会员,和提出了一种基于UM-IFS模糊信息的表达方法来解决这个问题的模糊处理在岩石质量评价的指标和权重。该方法有效地减少了样本数量和质量的影响岩体质量评价模型和研究提供了一个新想法的岩体质量评价。

3.4.2。指标权重的模糊分析

指标权重有很大的影响和岩体质量评价的模糊性。因此,指标权重的模糊分析具有重要意义。

取RQD样品1为例,分析其模糊性。根据全面的平均值年代_1我样本1,如果其他条件保持不变,体重= <ρ₁,τ₁> = < 0.200、0.780 >RQD更改为= <ρ₁+Δρ₁,τ₁+Δτ₁> = < 0.200 +Δρ₁,0.780 +Δτ₁>,以及全面的平均值年代₁₄>年代₁₅>年代₁₁>年代₁₃>年代₁₂样本1不变,以确定RQD的体重变化的范围。然后,样品1的IFS-index RQD的重量应符合下列条件:

Δ的范围ρ₁和Δτ₁从上面的方程获得的体重变化范围RQD示例1。同样,体重变化的范围R_W,K_v,K_f,可以获得。体重变化的范围示例1中5个索引的表所示6和图6。

填充图6Δ的范围吗ρ和Δτ指标权重的样本1的岩体质量评价的结果保持不变。粉色填充区域范围由不等式组(14),红色和粉色填充区域范围取决于过去3不等式在不等式组(14)。较小的粉红色区域总面积的比例,模糊指标权重越少。根据方程(15),得到各指标权重的模糊值:

因此,对于岩体质量评价的5个指标,体重变化的影响K_f,R_W,K_v,RQD,对岩体质量评价的结果逐渐减少。

IFS-index体重指数及其之间的关系模糊值,包括会员、nonmembership,犹豫程度,和会员的总和,犹豫程度,进行了分析。分析结果如表所示7和图7。

从表7和图7,没有明显的常规关系IFS-index体重指数及其模糊值;即模糊性的指标权重与指标权重及其犹豫程度。分析样本的不断积累,可以逐渐减少体重指数波动的范围,提高指标权重的可靠性,这是分析的理论意义的重要性指数和改善岩体质量评价模型的准确性。

4所示。结论

评价岩体质量是影响许多索引、模糊、不确定和复杂的。因此,必须充分考虑这些指标的模糊性在岩体质量评价的研究。此外,每个指标的影响程度对岩体质量评价是不同的。这些索引的重要性分析提供理论依据岩体质量的合理评价和分析。

岩体质量评价的模糊信息表达方法指数基于UM-IFS提高会员计算岩体质量评价指标的价值和优化指数模糊的表达。评价岩体质量包含大量的模糊信息。岩体质量评价指数的成员是由理论,和指数测量值由单一指数函数表达的前提条件。它扩展索引值的模糊表达方法和提高岩体质量评价模型的能力来处理未确知信息的索引。

基于IFS的指数加权方法合理地处理不同的加权方法的问题是很难选择的。体重指数是影响评价结果的重要因素之一。通过使用各种主观和客观权重的计算指标权重的方法,在源岩质量评价指标确定的重量在一定范围内,最后,根据IFS IFS-index重量了。通过结合与IFS嗯,岩体质量评价的模型建立了基于UM-IFS减少样本数量和质量的影响评价模型。建立模型验证与其他4个有效的岩体质量评价模型,建立模型是科学、合理和可靠的结果。

岩体质量评价指标的模糊分析弥补了缺乏模糊索引在之前的分析评价模型。指标权重的模糊分析可以研究的影响指标权重对评价结果的变化。结果表明,指标权重的模糊与它的价值没有明显的关系。通过指标权重的模糊分析的积累,可以逐渐减少的范围指标权重和指标权重的模糊性,具有理论意义的研究岩体质量评价指标的重要性。

我们工作的局限性也是明显由于模型建设。首先,建立模型需要计算每个样本一个接一个,不适合集团决策。其次,考虑到分析结果,由于限制的情况下,质量指标缺乏深入研究。它仍然需要更详细的索引值的模糊处理工作强调方法的实用性。最后,指标权重的模糊分析的过程是复杂的。因此,我们必须进一步提高评价效率和考虑实际工程的适用性。

关于上述限制和岩体质量是岩土工程设计与施工的基础,它需要进一步的研究。对于未来的工作,我们将研究语言模糊集和群体决策,包括语言区间值IFS (49)和犹豫模糊语言术语集的可能性分布(50),这将丰富的表达方法定性指标的岩体质量评价和提高评估效率;它将提供定性模糊评价的信息更接近人类的认知过程。此外,未来的工作可能会引入各种不确定性方法丰富IFS,以便更好地处理模糊信息的岩石质量评价,特别是指标权重。之后,它终于可以提供很好的参考相关研究人员和科学、高效的决策帮助。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

本研究支持的江西省教育部门科技项目(批准号GJJ170466),华东理工大学博士启动基金(批准号DHBK2016125),江西省数字国土资源部重点实验室,华东理工大学(批准号DLLJ201706)。