[发明专利]一种基于贝叶斯网络的隧道衬砌结构服役状况评价方法

权利要求书

1.一种基于贝叶斯网络的隧道衬砌结构服役状况评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)确定贝叶斯网络的节点及类型：确定与隧道衬砌结构服役状况相关的因素变量作为节点，并依据变量性质来区分节点的类型，其中隧道衬砌服役状况作为目标节点，并将其评价结果分为四级，分别为1级、2级、3级和4级，对应着好、较好、一般和差，具体分级如下表：

病损类型作为子节点即证据节点，子节点按安全影响程度分为三级，分别为严重、一般和轻微，代表了父节点对于子节点的影响程度；所述病损类型包括衬砌裂缝、衬砌位移或变形、衬砌背后空洞、衬砌厚度不足、衬砌劣化、衬砌压溃或剥落和衬砌渗漏水；

所述衬砌裂缝的病损特征包括：裂缝长度、裂缝宽度、裂缝深度和裂缝位置；

所述衬砌位移或变形的病损特征包括：变形速率和净空不足；

所述衬砌背后空洞的病损特征包括：空洞长度和空洞深度；

所述衬砌厚度不足的病损特征包括：衬砌减薄厚度比和减薄部位；

所述衬砌劣化的病损特征包括衬砌强度比；

所述衬砌压溃或剥落的病损特征包括：衬砌剥落直径和衬砌剥落深度；

所述衬砌渗漏水的病损特征包括：渗漏水部位和渗漏水流量；

对病损类型进行特征描述得到的病损特征作为父节点即中间节点，并对其进行等级划分，划分等级如下表：

；

(2)确定贝叶斯网络结构：依据隧道衬砌结构病损特征，结合专家知识和树扩展朴素贝叶斯网络计算方法建立隧道衬砌结构服役状况评价的贝叶斯网络结构模型；

(3)贝叶斯网络参数学习：依据隧道衬砌结构服役过程中的检测数据和环境信息，确定父节点的先验概率值和父节点对于子节点的条件概率；

(4)贝叶斯网络的概率推理：根据步骤(3)中得到先验概率值和条件概率，采用步骤(2)中建立的贝叶斯网络结构模型推理进行隧道衬砌结构服役状况综合评价。

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的隧道衬砌结构服役状况评价方法，其特征在于，所述步骤(2)的具体过程为：依据专家知识确定步骤(1)中的贝叶斯网络的各节点之间的逻辑关系，建立各节点之间的因果关系。

3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的隧道衬砌结构服役状况评价方法，其特征在于，所述先验概率值采用期望极大化的参数学习方法或者概率统计方法得出，条件概率由父节点的先验概率值以及父节点对于每一级子节点影响的权重确定，此权重是依据检测专家评分确定。

4.根据权利要求3所述的基于贝叶斯网络的隧道衬砌结构服役状况评价方法，其特征在于，所述病损特征的先验概率值通过概率统计方法计算时，为对应等级的病损特征的数量与总的病损特征的数量的比值。