基于人工蜂群算法的水平条分法边坡稳定性分析

根据极限平衡原理,推导出了适合地震作用下成层状岩土体边坡稳定性计算的水平条分法公式,并将人工蜂群算法用于水平条分法边坡最危险滑动面搜索,提出了基于人工蜂群算法的边坡稳定性的极限平衡水平条分法.算例分析表明,该方法能快速搜索到全局最优解,稳定性计算结果是可靠的,适合成层状岩土体边坡稳定性分析.     

遗传算法在路基边坡稳定分析中的应用

路基边坡稳定性评价的关键是如何确定最危险滑裂面的位置并计算与之相对应的安全系数,是非线性优化问题。为克服传统优化分析方法容易陷于局部最优解的缺点,本文利用模拟自然进化过程的遗传进化算法来搜索最危险滑动面,提出了一种路基边坡稳定性分析的遗传进化调优算法,它是一种全局优化分析方法。     

土质边坡非圆弧滑动面的遗传进化模拟

在对边坡的稳定性进行分析评价时,传统分析方法引入了滑裂面为圆弧型的假设;也有学者将滑裂面假定为对数螺旋线型等其它函数形式。由于边坡实际情况的千差万别,这些假定只能适合于部分特殊的边坡。为此本文利用遗传进化算法来搜索模拟边坡的非圆弧型最危险滑动面,提出了一种土质边坡稳定性分析的遗传进化调优算法,它是一种全局优化分析方法。有很好的重复性。且不依赖于目标函数的性质和边坡的具体形状。     

基于改进量子头脑风暴算法的UAV三维航迹规划

针对复杂环境中的无人飞行器航迹规划问题，提出了一种基于改进量子头脑风暴优化(QBSO)算法的UAV三维航迹规划方法．在进化前期，两个种群独立进化，从而提升算法的全局搜索能力．在进化后期，对每个种群中的个体进行排序，每个种群中较优的(排名前50%)个体形成一个新种群，该新种群按照QBSO的进化机制继续进行进化，从而加快算法收敛速度．此外，为进一步提升算法的全局搜索能力，提出了一种改进的待变异个体产生方式．实验结果表明：与基本BSO、QBSO、改进BSO及全局最优BSO算法相比，改进QBSO算法在解决航迹规划问题上具有更高的全局搜索能力、收敛精度和更强的稳定性．     

基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

边坡稳定性分析与评价是边坡工程的核心内容,具有高度非线性和不确定性特征。首先,选取了多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、粘聚力、坡角、坡高、孔隙比六个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后,采用改进的粒子群算法优化BP神经网络模型,将网络权值和阈值粒子化,通过引入粒子群进化度和粒子群聚合度实现惯性权重的动态变化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而增强算法对非线性问题的处理能力,加快了收敛速度;最后,通过与其它边坡稳定性评价算法进行比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。     

智能化的边坡稳定性分析方法

应用智能科学理论和控制论的思想，提出了露天矿边坡稳定性分析的智能模型，讨论了一种新的知识表示方法和实现边坡稳定性分析的问题求解新机制．新的知识表示方法是集框架，规则，神经网络，数学模型于一体的面向对象和综合集成的方法．用逻辑推理、模式识别、模型计算综合集成的方法进行了边坡稳定性分析．运用该模型对实际边坡进行了破坏模式识别，识别结果与实际相吻合．     

深基坑土钉墙内部稳定性计算新方法——最危险滑裂面复合遗传进化 …

高层建筑深基坑土钉墙内部稳定性分析的关键是如何确定最危险滑裂面的位置并计算与相对应的安全系数,这可归结为一类非线性优化问题。为克服传统优化分析方法容易陷于局部最优解的缺点,作者利用从模拟自然进化过程的遗传进化算法和求解约束优化问题的复杂形法而发展起来的复合遗传算法来搜索最危险滑动面,提出了一种深基坑土钉墙内部稳定性分析的复合遗传进化调优算法,它是一种全局优化分析方法,且比一般的遗传算法寻优效率要高     

一种自由搜索边坡最危险滑动面的新方法

以边坡稳定性计算的Janbu条分法为基础，提出一种改进的遗传算法（MIGA），在无需对边坡滑动面形状进行假设的前提下能自由搜索最危险滑动面并计算其安全系数。MIGA法模拟了生物进化的过程，克服了传统方法容易陷入局部极小值的缺点，是一种全局优化算法，且具有比简单遗传算法（SGA）更高的搜索效率。在工程实例中，通过与其他方法进行对比分析，用MIGA法计算得到的安全系数最小，且搜索到的最危险滑动面最接近实际情况，证明了该方法的优越性。     

海州露天煤矿西南帮边坡稳定性分析

建立了层状岩体边坡稳定性分析的几何和力学模型,提出了层状岩体边坡最危险组合滑面的确定方法,编制了相应的计算机程序(JCIRCLE).对海州露天煤矿西南帮边坡进行了稳定性分析,提出了保证边坡稳定和生产安全应采取的预防措施.研究结果表明:所提出的层状岩体边坡稳定性分析方法是可行的,具有可操作性;海州露天煤矿西南帮边坡潜在破坏模式为组合滑面破坏,边坡处于极限平衡状态,应采取建立排水系统和监测系统及改变采矿工程顺序和使用特殊生产爆破技术等滑坡预防措施.     

基于网格化应力场的边坡滑移面搜索模型及应用

为了将数值计算方法有效地应用于边坡稳定性分析,建立一种基于应力场的网格式边坡滑移面搜索模型.首先,通过建立有限元分析模型求得边坡应力场,并提取单元坐标及各应力计算结果;其次,根据边坡模型几何尺寸建立直角坐标系,将边坡在平面内按网格式离散为n个方格,使每个网格内可包含一个或多个原有限单元网格;再次,通过编制程序提取边坡应力场,在每列网格内依据C-M屈服准则搜索出最可能达到屈服条件的有限单元并标记;同理依次搜索出各列潜在滑移单元并串联,即实现基于应力场的网格式边坡滑移面搜索模型.最后,选用国际经典边坡案例,依据矢量和法安全系数表达式,基于应力场网格式边坡滑移面搜索进行边坡稳定性分析与计算,并与传统方法进行对比分析,证明该方法可行性和优越性.该方法适用于非极限状下边坡稳定性的评价与分析,计算结果更为合理.     

基于遗传禁忌混合算法的低相关区序列集搜索方法

提出一种基于遗传-禁忌混合算法(genetic-taboo hybrid algorithm)的低相关区(low correlation zone,LCZ)序列集的搜索方法.建立搜索LCZ序列集的优化模型并设定了模型的目标函数,将禁忌算法嵌入到遗传算法的变异操作中,提出一种遗传-禁忌混合算法,该算法利用遗传算法的全局搜索能力和禁忌算法的局部搜索能力从而实现高效搜索.迭代过程中,种群在进入新一轮进化之前,首先剔除移位等价序列(shift equivalent sequence),从而保持种群的多样性,防止算法过早收敛.根据优化算法收敛后目标函数保持不变的特点,设定了算法结束准则,当超过一定进化代数后目标函数值仍保持不变,则认为进化结束.对非周期四元和周期二元序列集进行数值仿真,结果证明了该方法的有效性.     

基于改进的遗传算法解算GPS双差模糊度的研究

将遗传算法(GA)应用于GPS双差模糊度解算过程,针对双差模糊度的整数特性,进行了实数编码的改进、遗传算法的改进等算法设计,实现了双差模糊度直接在大范围、高精度、整数域上的优化搜索,提高了解算的稳定性与高效性。试验结果表明,经过改进的实数编码GA可以取得比二进制编码GA更高的效率和成功率,更适于双差模糊度搜索。     

混合遗传算法在多煤种掺烧电站制粉系统优化中的应用

电站制粉运行优化是一类多变量非线性时变系统，同时受到燃烧稳定性、磨的安全性、炉膛结焦等因素约束，且控制参数和约束条件之间相互耦合制约。本文将人工神经网络和遗传算法相结合形成混合优化算法，对电站多煤种掺烧制粉系统运行进行寻优。针对掺烧煤结焦的模糊性和非线性特征，采用模糊神经网络评估混煤的结焦特性，并利用径向基神经网络关联掺烧煤的煤粉细度和磨出口温度。以混煤煤价和制粉单耗最低为目标，采用组合结构基因加速寻优,其中煤种和掺混比率基因用于全局粗寻优, 运行参数基因用于制粉系统局部优化。考虑到参数基因维数大，在可行解空间内对浮点编码的10维变量进行均匀分割随机初始化，以保证搜索的稀疏性和初始群体的多样性。仿真结果表明，该算法对电站多煤种掺烧制粉系统运行问题具有相当好的实用性和适应性。     

基于弹性理论的顺层边坡溃屈失稳分析

在建立考虑自重、地震作用和地下水共同作用的二维顺层岩质边坡的简化力学模型的基础上,根据弹性薄板的稳定理论,利用能量法探讨顺层岩质边破溃屈失稳机理,并推导了相应的计算公式,通过实例计算,比较了本文所述方法的分析结果与只考虑了岩板自重作用的弹性板分析结果,且经现场勘察,证明了本方法用于溃屈失稳分析的可行性。同时表明地震作用和地下水作用在顺层岩质边坡稳定性计算中是不可忽视的因素。     

基于遗传算法的危险滑面搜索

在边坡稳定性评价中，潜在危险滑面（Potential sliding plane）的确定有着重要的作用和意义．在刚体极限平衡法计算边坡稳定性时，PSP的计算方法有很多种，已经比较成熟．有限单元法相比刚体极限平衡法有较多的优点，随着有限单元法的普及，在应力场（或位移场）已知情况下，怎样确定边坡的安全系数及其PSP已经成为一个问题．目前已有许多方法．本文提出的是采用遗传算法搜索PSP．编制程序GA—PSP实现上述方法，并计算了澳大利亚考题1（a）．通过实例计算，表明提出的方法简单易行．此外，关于三维滑体的危险滑面搜索问题也提出了初步算法．     

基于MATLAB的改进型基本蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。是继GA、SA、TS等算法之后求解组合优化问题的一种新思路。人工蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的行为,采用正反馈结构、分布式计算与某种启发式算子相结合的方法,能够很快地发现较好解。本文给出一种基于MATLAB的改进型基本蚁群算法,有效地降低了算法的复杂度,缩短了搜索时间,具有较强发现最好解的能力。     

红层软岩高边坡的时效变形特性

为了研究边坡工程的长期稳定性,有鉴于红层地区的工程建设日益增多,受红层特殊工程地质特性的影响,红层软岩边坡在其整个寿命期内是一个逐渐“衰老”的过程,开挖边坡在运营5～10年以后常出现各种严重地质病害和安全风险,而在前期边坡稳定性评价中往往都采用传统的极限平衡法计算,但其无法根据红层特性预判边坡的长期稳定性和时效变形特征,无法指导工程设计制定出既经济又安全可靠的针对性预加固措施,因此为日后的长期安全运营留下了较大隐患。以西南红层山区某快速通道项目隧道改路基的深挖路堑100m级高边坡工程为例,通过FLAC3D建立了包含特殊节理裂隙单元的复杂数值模型,计算获得了边坡潜在变形范围、潜在滑面位置、深度等,对比分析了边坡刚开挖完成时、未加支护工程蠕变20年和增加支护工程蠕变20年后这三种工况下的长期稳定状态、位移及应力变化等时效变形特性,计算结果表明：红层地区高边坡在长期服役环境下会发生蠕变、应力松弛、软化破坏等复杂变形行为,其普遍存在于实际工程中,后期针对性的支护方案应高度重视红层软岩高边坡的时效变形问题。本文的计算结果成功应用于最终工程设计中,填补了传统计算方法难以分析解决此类问题的空白,以期为今后红层地区这类高达100m量级的软岩高边坡开挖后的时效变形特性研究和加固设计提供一定的参考和借鉴作用。     

基于MATLAB平台的遗传算法工具包

在分析遗传算法要素的基础上,编写了基于Matlab的遗传算法工具包（GAToolbox）,该工具具有运行稳定,结构灵活,扩展方便的特点,并易与Matlab的其他工具包结合使用,给出了Matlab遗传算法工具包的三个成功应用实例;1）采用遗传算法工具包构造递阶遗传算法,2）基于遗传算法的径向基径神经网络学习算法;3)遗传算法优化化工过程操作条件,说明Matlab遗传算法工具包的稳定性和实用性。     

考虑强度参数时间和深度效应边坡稳定性分析

针对风化软岩及残积土边坡抗剪强度参数值通常具有深度和时间上的变异性的特点,提出了考虑抗剪强度参数深度和时间效应的风化软岩及风化残积土边坡稳定性分析极限平衡条分法;基于蒙特卡罗抽样思想,提出了一种能同时搜索边坡最危险圆弧滑面及相应最小安全系数的随机搜索算法.最后通过算例对比分析了考虑力学强度参数深度和时间效应前后的边坡临界滑面位置及最小安全系数的变化,分析结果表明:力学强度参数的深度和时间效应对边坡稳定性的影响不容忽视.