由于膨胀土胀缩性受多种因素的综合影响,膨胀土胀缩等级的分类是膨胀土处理中的一个难题。选取影响膨胀土胀缩性的5个主要因素作为评判指标,根据分类标准,构建云模型及云的不确定性推理,将各评判指标的定性评语量化为分值,实现定性与定量的转换。在此基础上,利用在各级别区间内随机插值得到的20个标准样本,基于优化理论求出评判指标的客观权重,结合主观权重,得到组合权重。最后,将建立的膨胀土胀缩等级分类模型应用到某实际工程,结合权重和云的不确定性推理,得到待判样本的综合得分,并确定样本的胀缩等级,分类结果与实际情况相吻合,验证了模型的可行性和适用性,该模型可以用于类似工程的膨胀土胀缩等级分类。
Abstract
Due to comprehensive effects of many factors on the swelling-shrinkage of expansive soils, it is difficult to determine the classification of the swelling-shrinkage grade in the process of expansive soil treatment. In this paper, five key factors were chosen as the assessment indexes to construct a cloud model and carry out the uncertain reasoning on the basis of the classification standards, and the qualitative comment of each assessment index was translated into quantitative value to achieve the transition from a qualitative concept to a quantitative data. Furthermore, according to the optimization theory, the objective weights were obtained by using twenty standard samples produced through stochastic interpolation in each grade interval. In association with the subjective weights, the combined weights were calculated. Finally, the new model was applied to practical projects in consideration of the combined weights and the uncertain reasoning, and the total scores and the swelling-shrinkage grades were acquired. Results show that the classification results fit well with the actual situation. The feasibility and applicability of the proposed model are verified. It offers reference to the classification of swelling-shrinkage grade of expansive soils in similar projects.
关键词
膨胀土 /
胀缩等级 /
分类 /
云模型 /
不确定性推理
Key words
expansive soil /
swelling-shrinkage grade /
classification /
cloud model /
uncertain reasoning
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参考文献
[1] 谭罗荣, 孔令伟. 特殊岩土工程土质学[M]. 北京: 科学出版社, 2006.
[2] 孔令伟, 陈建斌, 郭爱国, 等. 大气作用下膨胀土边坡的现场响应试验研究[J]. 岩土工程学报, 2007:29(7): 1065-1073.
[3] 余 颂, 陈善雄, 余 飞, 等. 膨胀土判别与分类的Fisher判别分析方法[J]. 岩土力学, 2007, 28(3): 499-504.
[4] 汪明武, 金菊良, 李 丽. 可拓学在膨胀土胀缩等级评判中的应用[J]. 岩土工程学报, 2003, 25(6): 754-757.
[5] 陈善雄, 余 颂, 孔令伟, 等. 膨胀土判别与分类方法探讨[J]. 岩土力学, 2005, 26(12): 1895-1900.
[6] 吕海波, 赵艳林, 孔令伟, 等. 自适应模糊神经网络在膨胀土胀缩等级分类中的应用[J]. 岩土力学, 2006, 27(6): 908-912.
[7] 宫凤强, 李夕兵. 膨胀土胀缩等级分类中的距离判别分析法[J]. 岩土工程学报, 2007, 29(3): 463-467.
[8] 王广月, 马华月,刘 健. 路基膨胀土胀缩等级的物元可拓识别模型[J]. 公路交通科技, 2005, 22(11): 30-33.
[9] 张慧颖, 曾建民. 物元可拓模型的改进及其在膨胀土分类中的应用[J]. 岩土力学, 2008, 29(6): 1681-1684.
[10]蔡 奕, 王宝军, 施 斌, 等. GIS环境下膨胀土胀缩等级的模糊数学评判[J]. 工程勘察, 2002, (2): 1-4.
[11]丁加明, 王永和, 丁力行. 基于粗集不相容系统的膨胀土分类规则提取[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2006, 37(2): 396-400.
[12]魏东方, 汪明武, 李 健, 等. 基于集对分析的膨胀土胀缩性Vague集评价模型[J]. 上海国土资源, 2013, 34(3): 89-92.
[13]李德毅, 杜 鹢. 不确定性人工智能[M]. 北京: 国防工业出版社, 2005.
[14]陈 昊, 李 兵. 基于云模型的不确定性推理方法[J]. 小型微型计算机系统, 2011, 32(12): 2449-2455.
[15]帅青燕, 何亚伯. 基于云模型的坝基岩体质量综合评价[J]. 东南大学学报(自然科学版),2013,43(增1):54-58.
[16]李 健, 汪明武, 徐 鹏, 等. 基于云模型的围岩稳定性分类[J]. 岩土工程学报, 2014, 36(1): 83-87.
[17]岳 训, 孙忠林, 张艳琦, 等. 基于云模型的Web日志数据挖掘技术[J]. 计算机应用研究, 2001, (11): 113-116.
[18]胡石元, 李德仁, 刘耀林, 等. 基于云模型和关联度分析法的土地评价因素权重挖掘[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2006, 31(5) : 423-427.
[19]邱道宏, 张乐文, 李术才, 等. 基于优化理论的权重反分析方法研究[J]. 岩土工程学报, 2010, 32(2): 259-264.
基金
国家自然科学基金项目(41430634,10872210)