基于模糊信息优化技术的黄土湿陷性评价.pdf

第41卷第2期 西 安 建 筑 科技 大 学 学报(自然科学版) V01．41No．2 science 2009年4月 Univ．ofArch．Tech．(NaturalEdition) Apr．2009 J．Xi’an 基于模糊信息优化技术的黄土湿陷性评价 李瑞娥1’2，谷天峰3，王娟娟1，秦凤艳4 (1．西安建筑科技大学结构工程与抗震教育部重点实验室，陕西西安710055； 2．西部建筑科技国家重点实验室(筹)，陕西西安7l0055；3．西北大学地质系，陕西西安710069l 4．皖西学院，安徽六安237012) 摘 要：为了对黄土湿陷性做出与实际情况较为接近的评价与预测，引入模糊数学理论，应用模糊信息优化技 术建立黄土湿陷性评价模型．对收集的50组黄土湿陷性的试验资料进行分析，选取压缩系数、孔隙比这两个 影响因素建立了与湿陷系数之间模糊关系，得到相应的湿陷性评价数学模型．应用该模型对8组非母体资料 进行验证，结果表明该方法精度较高，效果良好，故该方法能够较好的应用于实际． 关键词：黄土湿陷性评价；湿陷系数；孔隙比；压缩系数；模糊信息优化；信息扩散 中图分类号：TU471．99 文献标识码：A 文章编号：1006—7930(2009)02—0213一06 由于黄土湿陷性常常使修筑于其上的建筑物出现沉陷、变形或开裂，严重影响建筑物的稳定性，那 么正确认识并且预测黄土湿陷性，避免黄土湿陷性事故发生，就显得非常重要了．黄土湿陷性的评价目 前多采用湿陷系数8s[1。，结合黄土其他物理力学指标(如孔隙比、含水量、压缩系数等)，将其划分为轻微 湿陷、中等湿陷、强烈湿陷．而湿陷系数及这些物理力学指标一般通过室内试验求取，如果进行区域湿陷 性城市防灾规划、黄土区域湿陷性分析，此时若进行大量室内试验很不经济．这就要求利用现有的相关 试验资料建立一个趋势性分析的数学模型，及时对黄土湿陷性做出与实际情况较为接近的评判．文献 [2—3]中采用隶属函数，而隶属函数的确定方法在目前还处于研究阶段，基本多依靠经验，从实践中不断 校正自己的认识以达到预定的目标，具有一定的盲目性．为此，本文收集多组黄土高原地区的湿陷资料， 选用压缩系数、孔隙比作为评价指标，采用模糊信息扩散方法，建立黄土湿陷评价的数学模型． 1 模糊信息优化处理的数学模型 1．1基本原理 模糊性指客观事物差异中间过渡的“不分明性[4。，根据模糊信息提供的模糊依据能够对其相应的 必然性和统计规律性进行模糊识别，而模糊信息分析模型就是针对这种模糊事物进行划分(提取或描述 概念)和判断(判决和识别)的模糊信息决策过程口]．对于模糊信息处理的方法很多，包括刘贞荣等1985 年提出的信息分配法、信息扩散法等．传统的模糊信息处理方法往往是把工程实际中的模糊概念依靠专 家的经验进行量化来构造数学模型，但是由于专家们的背景不同，对相同资料的处理结果也会出现较大 差异，显然不能满足工程实际的需要[6]．本文采取模糊信息优化处理方法，它是针对杂乱无章的数据资 料，依据信息扩散原理找出信息之间应该遵循的某种规律，以及能够在某种程度上体现这种规律的矩阵 (即信息矩阵)．信息矩阵的构成用信息扩散方法对原始信息的本质与结构加以分析处理，无需构造隶属 函数这一中间过程，直接从原始信息过渡到系统模型，避免人为因素对原始信息数据的客观性的破坏． 1．2信息扩散 模糊关系(R)描述了一类观测事件，刻画了原因U和结果y的因果规律，是通过近似推论进行模糊 收稿日期：2008一05一07修改稿日期：2008—1l一22 基金项目：交通部西部交通建设科技项目(200631881291) 作者简介：李瑞娥(1979一)．女。陕西咸阳人，讲师，博士研究生，主要从事岩土工程方面的研究． 万方数据 214 西安建筑科技大学学报(自然科学版) 第41卷 识别的前提和主要环节H]，在本文中是采用信息扩散方法来确定模糊关 系，其扩散过程如图1