[发明专利]一种基于非线性函数的围岩分级可靠性评价方法有效
申请号: | 201910152055.7 | 申请日: | 2019-02-28 |
公开(公告)号: | CN109948198B | 公开(公告)日: | 2022-10-04 |
发明(设计)人: | 郑帅;姜谙男;段龙梅;宋洪岩;吴洪涛;李晓飞;焦明伟;申发义;白涛;张权;李海威;苗伟;葛占钊;常汝鸿 | 申请(专利权)人: | 大连海事大学 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N20/00;G06F111/08;G06F119/02 |
代理公司: | 大连至诚专利代理事务所(特殊普通合伙) 21242 | 代理人: | 涂文诗;张海燕 |
地址: | 116023 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 非线性 函数 围岩 分级 可靠性 评价 方法 | ||
1.一种基于非线性函数的围岩分级可靠性评价方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:预设开挖步长,预设误差允许阀值;
采集待开挖区域的分级指标X,进行开挖,采集新开挖区域的围岩级别揭露值Y,循环开挖N步,获得由N组分级指标X—围岩级别揭露值Y组成的学习样本;
S2:构建以X为输入、Y为输出的极限学习机模型ELM,设置极限学习机模型的参数的初始值,构建差异进化优化模型DE;
S3:使用学习样本对极限学习机模型计算围岩级别预测值,对比围岩级别预测值与围岩级别揭露值获得预测误差;
S4:判别预测误差是否小于误差允许阀值,若是,则转S6,若否,则转S5;
S5:使用差异进化优化模型修正极限学习机模型的参数,转S3;
S6:使用极限学习机模型计算待开挖区域的围岩级别预测值;
S7:构建围岩级别概率分布模型及围岩级别非线性功能函数,计算围岩级别预测值对应的可靠概率;
S8:输出最大的可靠概率对应的围岩级别预测值及与围岩级别对应的可靠概率。
2.根据权利要求1所述的一种基于非线性函数的围岩分级可靠性评价方法,其特征在于,所述S7中的所述非线性功能函数如式(1),
Z(Xi)=g(X1,X2,...,Xn) (1)
可靠性判定准则如式(2),
可靠概率与失效概率如式(3),
联合概率密度函数如式(4),
h(x)=h(x1,x2,...,xn) (4)
以k为级别界限的级别可靠概率如式(5),
在级别k与级别j两个级别界限间的可靠概率如式(6)。
3.根据权利要求2所述的一种基于非线性函数的围岩分级可靠性评价方法,其特征在于,所述的分级指标X包括平均围岩回弹强度岩体完整性系数KV、地下水影响因子k1、结构面产状影响因子k2、初始地应力影响因子k3、节理延展性Jyz、泊松比μ及杨氏模量E。
4.根据权利要求3所述的一种基于非线性函数的围岩分级可靠性评价方法,其特征在于,所述极限学习机模型如式(7),
式中,yi为第i个样本的输出值;aj=[aj1,aj2,...,ajn]T表示输入层到隐含层的输入层权值;bj=[bj1,bj2,...,bjm]T表示隐含层节点的隐含层偏差;βj=[βj1,βj2,...,βjm]T表示隐含层第i个节点到输出层的输出层权值,激活函数为g(x)。
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