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人工神经网络与遗传算法在岩石力学中的应用

     时间:2013-07-26  来源:本站原创

摘要 岩石力学与岩石工程问题包含极其丰富的内容,实际工程问题又不断地提出各种新的要求,致使很多问题利用传统的方法难于解决。借鉴其他相关学科的先进思想与技术来解决岩石力学研究中的难点问题,已经成为当前岩石力学研究领域的一个热门课题。计算智能中有关模型与方法的利用有助于我们更深入地研究与解决岩石力学中的某些问题。参考近年来人工神经网络与遗传算法在岩石力学应用中的某些问题,对有关课题的研究状况与进展做了介绍,对计算智能在岩石力学与岩石工程中的应用研究做了展望。

关键词 岩石力学,人工神经网络,遗传算法,识别,预测

引 言

当今的时代被称为信息时代,信息科学技术的快速发展和广泛渗透已经成为现今社会的一个重要的时代特征。计算智能的研究与应用,是当前信息科学的中心问题之一,并且已经开始渗透到各个学科之中。岩石工程的设计、施工和稳定性分析是个复杂的系统工程,且是动态的、非线性的和不可逆的。人工神经网络与遗传算法简介人工神经网络(artificial neural networkANN)理论是 80 年代后期在世界范围内迅速发展起来的一门解决非线性问题的科学。人工神经网络是由大量的神经元广泛相互联结而成的复杂系统,它基于现代科学研究成果,能反映人脑思维的一些基本特性。网络的信息处理由神经元之间的相互作用实现,知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布的物理关系,网络的学习与识别决定于各神经元连接权系数的动态演化过程。

应用于岩石力学的背景

    给出令人信服的决策结果。岩体工程包括隧道工程、地下工程、边坡工程、地基工程、大坝及结构与岩体共同作用的工程等。由于岩体材料的非均质、非线性、不连续性以及施工等因素的影响,人们对岩体在复杂条件下的变形破坏机理知之甚少,这就给解决这类工程问题带来了极大的困难。加之岩石力学分析和模拟过程中存在大量的不确定性,所以,用解析方法求解岩石力学问题几乎是不可能的。计算机技术在岩石力学和岩体工程中的推广和应用,为解决岩石力学问题提供了强有力的工具,但由于岩石力学问题本身的复杂性,利用传统的数值方法有时会遇到不可逾越的障碍,甚至无能为力。计算智方法因其固有的鲁棒性、学习联想能力、推广能力和全局搜索能力等优点,能够很好地弥补传统数值方法的不足,因此,能够为更好地解决岩石力学问题提供新的途径。利用计算智能方法,能够把地质因素、工程因素与施工因素结合起来考虑,

人工神经网络在岩石力学中的应用

岩石力学的研究对象是复杂的非均质、各向异性的岩体,其破坏特征受到开挖环境的影响,大多具有高度非线性,用预定的程式很难获得令人满意的结果。神经网络以其连续时间、非线性、网络的全局作用、大规模并行分布处理及高度的鲁棒性和学习联想能力,为解决岩石力学问题提供了一种有力的工具,尤其在解决关于岩体力学非线性关系、参数识别、预测等方面的问题表现出巨大的潜力。因而近年来受到相关研究人员的广泛关注,成为研究热点之一。

遗传算法在岩石力学中的应用

   遗传算法具有隐含的并行性,同时从多个侯选解出发搜索最优解,有效地克服了传统优化算法从单一解出发,而易陷入局部极小值的缺陷。优化参数矢量的二进制编码方法又使其优化过程与优化参数个数无关,同时,也克服了传统优化算法要么适用范围窄,要么收敛缓慢等缺点,对不连续问题、多维问题、多极值问题和含噪声等问题具有较强的适应力。与其他搜索算法如随机查找法、梯度下降法、模拟退火等比较,遗传算法的主要特点是简单、鲁棒性强、易于并行化,特别是需要解决的问题越复杂,目标越不明确,遗传算法的优越性就越大。遗传算法的上述特点使其在岩土工程优化求解中明显优于传统优化算法,从而成为最具有潜力的优化算法之一。因此,近年来在岩石力学和工程中得到了多方面的应用进化神经网络在岩土力学中的应用BP 网络在人工神经网络中有 个重要缺陷:一是存在较多局部极小的情况下,很容易陷入局部极小点;二是学习精度与学习速度之间的矛盾不可避免。为此,可以采用利用遗传算法训练 BP 网络的方案。这一方面可以确定合理的网络结构及其节点数,使网络具有很好的非线性动态处理能力,另一网络的上述缺陷。方面利用遗传算法全局最优搜索的特性,可克服

   实际应用中可以用遗传算法找到最优的网络结构,再将遗传算法结合最优的神经网络对岩体力学参数进行搜索寻优。首先,随机地产生一规模为 N的初始网络结构群体,每个网络结构个体用 个二进制串的染色体表示;用给定的样本数据训练每一网络结构,用 BP 网络反复修正网络的连接权,权值每修改 次,对新的样本数据进行一次检验预测,并计算出该模型对所有训练样本的累计预测误差平方和,以此作为适应值,评价该模型的预测能力,从中找到各个网络结构的最小预测误差。其次,比较这些网络结构的最小预测误差平方和,如果未达到要求,则需对网络结构个体进行选择、杂交、变异等遗传操作,产生下一代可能的网络结构个体;重复这个遗传操作过程,直至产生 个新网络结构个体;同时,将上代群体中适应值最好的网络结构个体随机地替换子代群体中的 个网络结构,以保证最好的网络结构个体总能保留下来而不丢失。最后,对于这新一代的网络结构个体,重复上述的模型学习和性能评价过程,通过对网络结构的反复进化遗传操作,最终找到最理想的网络模型。对找到的网络模型可以应用于岩土工程中去解决各种复杂问题,还可以结合遗传算法来对岩土力学参数或其他分析量进行搜索寻优。

将正交设计、均匀设计方法与人工神经网络、遗传算法结合在一起,对三峡永久船闸高边坡岩体进行二维位移反分析,在综合利用了前期试验成果、监测数据及开挖模拟计算方法的基础上,以岩体力学参数和初始应力场为基本变量,成功地实现了边坡非线性系统的多参数反演。文[49]采用进化遗传算法预测了岩体微裂隙注浆量。文[50]采用遗传算法训练人工神经网络,建立了煤层底板突水组合人工神经网络预测模型。文[51]建立了一个进化神经网络模型,并用该模型对巷道围岩松动圈厚度进行了预测研究,结果证明该模型性能令人满意。

进化神经网络方法既利用了神经网络的非线性映射能力、网络推理和预测功能,又利用了遗传算法的全局优化特性,尤其在处理变量和目标函数值之间无明显的数学表达式的复杂工程问题中具有明显的优势,从而具有较高的应用价值。

结束语

计算智能所包含的仿生观点为我们带来了与传统方法截然不同的、新颖的而又极具开发价值的学术思想。计算智能中的有关思想和技术的利用,对于我们更深入地研究与解决岩石工程问题,正在起着巨大的推动作用[5274]。毋庸置疑,人工神经网络和遗传算法以及它们的结合在处理岩石力学问题中将得到更广泛的应用。

    作为一种尚未成熟的工程实用方法,基于计算智能的各种模型与计算方法尚处于发展阶段,随着计算智能与人工智能的发展,人们对岩石智能化的深入研究,基于知识的岩石力学与岩石工程的新理论体系将会逐步建立并得以完善。开发能够应用于具体工程实际以指导设计与施工等方面问题的实用型专家系统,是目前需要解决的一个重要问题,因此,利用人工神经网络对岩石力学思维的模拟建立神经网络专家系统,研究与建立多途径的集成系统,以及建立适用于处理岩石力学问题的神经网络方法、进化计算方法与模糊系统相融合的模型,是今后一段时间内的主要研究方向,它将对智能岩石力学的研究起着重要的推进作用。计算智能方法在岩石力学理论与应用研究中的潜在的应用领域必将更加广阔,而各种智能方法在岩石力学这一重要的工程领域中的广泛的应用研究,必将极大地推动计算智能领域的深层次理论研究。

参 考 文 献

梁艳春计算智能与力学反问题中的若干问题[J]. 力学进展,200030(3)321331

阎平凡,张长水人工神经网络与模拟进化计算[M]. 北京:清华大学出版社,20002328

3 Holland J H. Adaptation in Natural and Artificial Systems[M]. AnnArborMIUniversity of Michigan Press1975

4 Goldberg D E. Genetic Algorithms in SearchOptimizationandMachine Learning[M]. New YorkAddison-Wesley1989

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