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相似文献
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1.
为准确预测隧道塌方风险等级,基于塌方相关理论和工程实际,建立塌方风险等级评价因子体系,借助云理论中云雾化现象检验采用综合权重方法确定的评价因子权重,利用物元可拓理论与联系云模型实现评价因子定性与定量之间的转换,提出1种基于可拓联系云的隧道塌方风险等级评价方法。计算待评价物元与联系云模型间的综合确定度,结合模糊等级特征值确定塌方风险等级,并引入距离相似性判断风险的演变趋势。研究结果表明:可拓联系云模型评价结果与实际塌方风险等级一致,模型可以较好地适用于隧道塌方风险等级评价。  相似文献   

2.
针对造成隧道塌方事故影响因子的复杂性和模糊性,基于云模型理论,选取影响隧道塌方风险的10项因子,建立了4个风险等级的隧道塌方风险评价模型。根据云模型的数字特征计算规则计算各因子隶属于不同风险等级的云模型数字特征,结合正向正态云发生器和各项评价因子的权重,获得云模型的综合确定度,最终由最大综合确定度确定隧道塌方风险等级。工程实例样本应用中,构建的隧道塌方风险评价云模型和模糊综合评价模型的评价结果相符,同时与相应的设计施工方案和施工安全风险评估报告的结果相吻合,表明该模型的可行性与有效性,体现出云模型中定性语言描述和定量数值间不确定转换的优点,且结果便于工程应用。  相似文献   

3.
针对在管道坡面水毁评价过程中定性概念的随机性和模糊性共存的特性,提出了一种基于云模型的综合评价方法,用于油气管道坡面水毁安全评价.首先,建立管道坡面水毁因素集、因素评价云模型、分值集和分值评价云模型;其次将管道坡面水毁各因素基础数据输入云不确定性推理发生器,得出分值云滴;再次将分值云滴输入逆向云发生器进行推算,得到带有“危险等级”属性的分值云模型;最后综合各因素分值云模型得到管道坡面水毁综合分值云模型.该方法评价结果直观、灵活,符合实际情况.  相似文献   

4.
为了实现运营隧道结构健康安全评价,选取19个指标因素作为评价指标,并基于大量工程实践和专家经验,进行云模型连续型影响因素属性离散化,得到运营隧道风险评价因子云模型分级标准。根据风险因子的不确定性,建立运营隧道结构健康安全评价云模型,并通过实例进行验证。结果表明,基于云模型的运营隧道结构健康安全等级具有较好可行性与适用性。同时,通过敏感性分析得到影响运营隧道结构健康安全的敏感性因素,为运营隧道结构健康安全控制提供支持。  相似文献   

5.
为有效降低深基坑施工风险评价过程中因量化基础数据存在模糊性与随机性所带来的不利影响,构造了基于模糊熵-云理论的二维风险评价模型.首先利用最小信息熵原理确定评价指标的组合权重,并借助指标的云熵优化权重;其次对根据黄金分割定理划分的标准云数字特征进行修正,并提出一种正态云相似度的计算方法以确定指标的风险等级;然后为解决指标风险等级归属不确定、不一致的问题,引入模糊熵作为第二维评价参数反映评价结果的复杂程度;最后将该模型应用于工程实例并与模糊综合评判法进行对比.研究表明,该模型既兼顾了评价过程中的模糊性与随机性,又对指标风险等级归属差异做出了合理解释,比传统一维风险评价方法更加全面.  相似文献   

6.
为了更加直观地评判金属矿山净化库的防洪能力,从防洪安全角度提出了基于云模型的净化库防洪风险综合评价模型.依据《水库大坝安全评价导则》和《水库大坝安全鉴定办法》,选取12个评判指标,构建了防洪风险评价指标体系;通过云发生器得出各评价指标的云数字特征参数;选用博弈论AHP-CRITIC组合赋权法确定各评价指标的权重;利用综合云模型得出综合云数字特征参数,根据最大确定度原则得出净化库防洪风险等级.以湘南某金属矿山净化库为例进行分析,结果表明,该模型的权重确定方法使评价结果更加可靠,可以为净化库的安全管理提供可行性参考.  相似文献   

7.
为解决长时停工隧道初期支护质量评价中的定性概念与定量描述的转换问题,基于云模型理论,根据相关文献和标准规范,建立了长时停工隧道初期支护质量评价指标体系,并将评价因子进行等级分类,通过正向正态云发生器生成对应的云模型参数,再结合各评价指标的权重,获得云模型的综合确定度,最后利用最大隶属度原则确定长时停工隧道初期支护质量状态等级。基于该模型,对2个长时停工隧道初期支护进行了质量评价,结果表明:本文构建的长时停工隧道初期支护质量评价模型与模糊综合评价模型的评价结果相吻合,验证了云模型的可行性和合理性。  相似文献   

8.
为准确评价岩溶隧道开挖稳定性,提出一种基于模糊物元的评价方法。首先,分析岩溶隧道开挖稳定性影响因素;然后,建立岩溶隧道开挖稳定性评价指标体系,其中评价指标权重采用层次分析法(AHP)和熵值法综合确定;最后,采用模糊物元的评价方法评价某轨道交通隧道开挖稳定性。结果表明:采用模糊物元对岩溶隧道开挖稳定性的评价结果与实际工程情况相符;该评价方法综合考虑影响开挖稳定性的各因素,并简化评价过程,使评价结果更合理。  相似文献   

9.
针对目前电梯可靠性评估中存在随机性和模糊性等不确定性的问题,提出了一种基于熵权法、云模型和模糊综合评价法的电梯运行可靠性评估模型。通过分析电梯各个子系统的主要特征量,建立了电梯运行可靠性评估指标体系,并运用熵权法确定各指标的权重。根据云模型实现定量指标与定性概念之间的转换,得到定量评估指标的等级隶属度。最后基于模糊综合评价法,对各指标信息进行自上而下地综合,得到整体的可靠性评估结果。实例表明了该模型的正确性与有效性,能够对电梯的状态检修提供参考。  相似文献   

10.
为更好地解决海上船舶溢油应急管理能力评估过程中的不确定性问题,提出1种基于区间二型模糊层次分析法的云模型综合评估方法。针对评估体系的局部性,借鉴PPRR应急管理过程理论,对影响船舶溢油应急管理能力的因素进行分级和分类,构建全局评估指标体系;分别运用区间二型模糊层次分析法和逆向云发生器确定各指标权重和云模型参数;通过浮动云和综合云算法获得最终评估结果。结果表明:将5个评估等级和评估结果进行仿真得出评估云的“云滴”图可显示出评估结果的能力等级以及评估结果的可信度和稳定性。计算某海区船舶溢油应急管理能力的评估等级为“较好”,即管辖该海区的海事管理部门能较好地解决海上船舶溢油突发事故,验证了所提方法的可行性和有效性。  相似文献   

11.
综合物探技术在矿井工作面底板含水构造探测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了查明汾源煤业文明矿5-101首采工作面底板岩层赋水情况和煤层地质异常体情况,并对其进行突水危险性区域划分及评价,采用瞬变电磁法、直流电法和无线电波透视法三种物探方法综合勘探,综合分析三种物探方法探查结果,并结合揭露情况和钻孔验证。结果表明:位于切眼往外(0~250)m范围内,工作面底板相对破碎、裂隙岩溶发育或富水性强,导高大,且煤层内部较不均匀,存在多条5m以上落差含水断裂破碎带,此区域突水危险性最大;切眼往外(300~380)m范围内存在局部富水区域,导高较小,但不存在构造破碎带,突水可能性较小;工作面其他区域都较安全。综合物探比单一物探更具有准确性和可靠性,更符合工程实际情况,为采取针对性的治理措施从而实现安全回采提供了参考依据。  相似文献   

12.
基于长时停工隧道衬砌结构质量评价中通常存在的定性描述和定量转化问题,引入一种基于云模型理论的长时停工隧道衬砌结构质量评价方法。根据长时停工隧道衬砌结构的特点,选取锚杆数量和衬砌厚度等20项评价指标,建立了长时停工隧道衬砌结构质量分级的评价模型;通过正向正态云发生器生成对应的云模型参数,再结合各评价因子的权重,获得云模型的综合确定度,最后利用最大隶属度原则确定长时停工隧道衬砌结构质量状态等级;将该模型应用于某一长时停工隧道工程实际,评定了该隧道衬砌结构的质量状态等级。结果表明,该方法不仅能给出长时停工隧道衬砌结构的质量等级,还能客观反映长时停工隧道衬砌结构中各因素的合格情况。  相似文献   

13.
针对现有石化装置危险性评价模型未能充分反映评价指标模糊性和随机性的不足,提出了一种基于云模型的SPA模型,用于石化装置的危险性评价。首先利用云模型中的逆向云发生器计算云权重Wcloud=(Ex,En,He)。然后将云权重应用于五元联系数的集对分析中,进行综合评判可以得到综合评价云模型。通过MATLAB编程将其与标准评语云模型进行比较,确定评价对象的危险等级。结果表明,该模型对石化生产装置的危险性评价能够充分体现评价指标的随机性与模糊性,评价结果更为符合实际。  相似文献   

14.
基于PSO-SVM模型的隧道水砂突涌量预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
复杂工程地质条件下,隧道水砂混合物突涌的预测防控是隧道安全建设的基础,准确预测水砂混合物突涌量,为工程提供安全保障至关重要。为提高预测准确性,提出一种基于粒子群算法优化的支持向量机(PSO-SVM)的隧道水砂突涌量预测模型。综合考虑地质构造、气象条件、施工影响三类因素,选取七个因子,结合某公路隧道,利用PSO-SVM建立隧道水砂突涌量预测模型,并对该隧道水砂突涌量进行预测,结果与实际突涌量一致。证实综合粒子群算法和支持向量机优势的PSO-SVM方法预测精度高,且易于实现,为类似隧道工程突涌预测提供参考与借鉴。  相似文献   

15.
突水风险评价是矿井水害预控管理的重要内容,应用层次分析法与模糊数学理论,对矿井的突水风险进行科学与合理评价。在评价过程中,建立了矿井突水风险评价指标体系,通过比较矩阵的计算确定出突水风险各相关因素的影响权重,并进行权重总排序,找出矿井突水主要影响因素。基于该评价体系,建立二级模糊综合评价模型。应用表明:该评价方法能够对多个定性与定量指标影响的评价进行综合权衡,比较准确有效地反映出矿井突水风险等级。  相似文献   

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