[发明专利]一种软基处理方案的评价方法在审
申请号: | 201510485800.1 | 申请日: | 2015-08-11 |
公开(公告)号: | CN105243255A | 公开(公告)日: | 2016-01-13 |
发明(设计)人: | 刘晓立;刘俊德;徐卫东;常志明;孙为民;孙悦萍;于泽友;边龙彪;满红;霍洪祥;李红星;梁伟;崔凤龙;付旭;张亮;杨桂华;边玉强;李兵;蔡永香;王玉洁;司文静;王振武 | 申请(专利权)人: | 北华航天工业学院 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06N7/02 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 065000 河北*** | 国省代码: | 河北;13 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 处理 方案 评价 方法 | ||
1.一种软基处理方案的评价方法,其特征在于,操作步骤包括:
步骤1:对现有的软弱地基的类型、软弱地基处理方案、处理效果进行分析、归类,初步形成软基处理方法源范例库,通过软基处理方案的目标范例与源范例之间的类比,根据计算获得的软基处理目标范例与软基处理源范例之间的相似性程度,获得软基处理目标范例初步的处理方法;
步骤2:采用德尔菲法确定初选的评价指标体系,其做法是,寻找相关领域的数名专家,就要预测的问题向专家征求意见,之后进行整理、归纳、统计,将统计结果再匿名反馈给各专家,再次征求意见,再集中,再反馈,直至得到稳定的意见;
步骤3:以步骤2德尔菲法软基处理方案评价指标体系函询结果作为依据,采用层次分析法(AHP法)建立判断矩阵,计算每位专家对指标体系的权重判断,根据每一个指标不同专家的权重判断结果,采用熵权法对专家进行赋权,计算专家对于指标体系权重的综合判断结果;
步骤4:采用模糊-聚类分析方法对步骤2和步骤3构建的初选评价指标体系进行分类,筛选出适合软基处理方案评价的指标体系;
步骤5:基于步骤2、步骤3、步骤4构建的软基处理方案评价指标体系及其权重集,采用灰色理论中的灰色关联分析计算灰色评估权值;建立模糊权矩阵并应用遗传算法对模糊权矩阵的一致性进行检验和修正;采用模糊综合评价方法计算最终评价结果。
2.根据权利要求1所述的一种软基处理方案的评价方法,其特征在于,所述步骤1的具体操作包括:
步骤1.1,软基处理方法的分类:
通过对大量的软基处理工程实例的资料收集,对我国软土分布、特征进行归纳比较,分析软土地基鉴别的方法,确定每一个工程实例软弱地基的类型并对软土地基处理应达到的效果进行分析,通过对每一个工程实例所用软基处理方法进行深入比较分析,按其原理性质和能够处置的软基深度范围,归纳为浅层软基处理方法、中层软基处理方法和深层软基处理方法;
步骤1.2,软基处理源范例库的建立:
以软基土体的物理力学特性指标为主要考虑因素,选择软土的压缩模量、软土厚度、路基填土和地表硬壳层厚度作为属性参数,以每一个工程实例的属性参数及软基处理方式构成一个范例,建立常用的浅层、中层、深层软基处理方法源范例库;
步骤1.3,数据归一化处理:
定义存在n个软基处理源范例,m个评价属性值构成属性参数矩阵,为软基处理源范例库中第i个范例关于第j个属性的值,对属性参数进行规一化处理,归一化公式为:
越大越优型:
越小越优型:
其中,、分别为第j个属性的最大值和最小值,为归一化后第i个范例关于第j个属性的值;
步骤1.4,目标范例与源范例相似度计算:
软基处理的目标范例T与源范例之间的相似程度采用欧氏距离计算,计算公式如下:
其中,为目标范例T与源范例库中第i个范例之间的欧氏距离,表示源范例库中第i个范例的第j个属性的值;n为属性总数;表示目标范例T在第j个属性下的值;为第j个属性的权重;
第j个参数的权重可由下列公式计算:
其中,为第j个属性的均值,为第j个属性的均方差,为第j个属性的变异系数,为第j个属性的权重。
3.根据权利要求1所述的一种软基处理方案的评价方法,其特征在于,步骤2所述数名专家为15~25名专家。
4.根据权利要求1所述的一种软基处理方案的评价方法,其特征在于,步骤2所述稳定的意见是比较一致且可靠性较大的意见。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北华航天工业学院,未经北华航天工业学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510485800.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种可调节压力降的阀门
- 下一篇:一种聚合物分离膜表面改性的方法
- 同类专利
- 专利分类
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用