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公开(公告)号：CN114140987A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111304314.7
申请日：2021-11-05
Applicant: 绍兴文理学院 , 浙江省有色金属地质勘查局
Abstract: 本发明提供一种基于置信规则库的滑坡预警方法，涉及滑坡监测预警技术领域，首先，选择输入置信规则库滑坡预警模型中的监测数据；再确定输入监测数据与输出预警等级的语义值及其对应的参考值；其次，明确初始置信规则库的表达形式；接着构建初始置信规则预警模型；之后，通过在线获取输入变量样本，计算输入值与参考值的匹配度，计算所有规则的激活权重，通过证据推理算法融合所有规则，得到融合结果，即得某一时间序列的滑坡预警等级。利用历史数据样本优化初始预警模型，使其更精准地描述输入变量和输出变量之间的复杂非线性关系，从而得到较准确的滑坡预警等级。
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公开(公告)号：CN114140987B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111304314.7
申请日：2021-11-05
Applicant: 绍兴文理学院 , 浙江省有色金属地质勘查局
Abstract: 本发明提供一种基于置信规则库的滑坡预警方法，涉及滑坡监测预警技术领域，首先，选择输入置信规则库滑坡预警模型中的监测数据；再确定输入监测数据与输出预警等级的语义值及其对应的参考值；其次，明确初始置信规则库的表达形式；接着构建初始置信规则预警模型；之后，通过在线获取输入变量样本，计算输入值与参考值的匹配度，计算所有规则的激活权重，通过证据推理算法融合所有规则，得到融合结果，即得某一时间序列的滑坡预警等级。利用历史数据样本优化初始预警模型，使其更精准地描述输入变量和输出变量之间的复杂非线性关系，从而得到较准确的滑坡预警等级。
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公开(公告)号：CN110348051B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910479626.8
申请日：2019-06-04
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 一种基于二维形貌参数的岩石结构面各向异性特征评价方法，包括如下步骤:1)采用二维形貌参数描述结构面各向异性实际分布特征，并将其绘制在极坐标图上；2)基于各向异性正交分布规律，确定结构面各向异性极坐标分布图中一个正交方向；3)根据该正交方向对应的二维形貌参数值获得各向异性解析函数及其各向异性分布特征；4)通过重复步骤2)、3)获得其余不同正交方向结构面的各向异性分布特征，计算其与实际各向异性分布对应的形貌参数值的相对误差，其中误差最小的各向异性解析函数反应的各向异性行为即为该结构面理论各向异性分布。本发明通过分析二维形貌参数获得结构面实际各向异性分布特征来评价其理论分布行为。
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公开(公告)号：CN109460603B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201811317097.3
申请日：2018-11-07
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 一种基于自适应修正函数的JRC参数公式修正方法，包括以下步骤：1)利用MATLAB编程对Braton提出的十条标准轮廓线的图片进行灰度处理，获取轮廓曲线上个像素点的坐标数据；2)逐渐改变Δx值，求出十条曲线各自对应的Z2j值，根据Δx与Z2j值之间的变化关系，拟合出与关于Δx的函数关系式作为自适应修正函数；3)将自适应函数添加到公式(1)中的自变量添加一个自适应函数修正项得到公式(2)；4)对公式进行平移修正，得到公式(3)；4)对式(2)计算得到的JRC值用同样的方法取直线l2，倾角为α2，将直线l2到与l1平行得到直线方程；5)得到方程(5)。本发明能在一定程度上减弱采样间距Δx对计算结果的影响，使得计算结果更加合理。
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公开(公告)号：CN110377980B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910582777.6
申请日：2019-07-01
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06N3/084 , G06T17/05 , G06N3/04 , G01N3/24 , G01N3/08 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 一种基于BP神经网络岩石节理面峰值抗剪强度的预测方法，包括如下步骤：(1)训练参数的获取：1.1)通过三维激光扫描仪获取结构面三维形貌点云数据集，通过MATLAB程序得到最大可能接触面积比、节理面粗糙度参数；1.2)通过巴西劈裂试验、单轴试验和剪切试验获取岩石抗拉强度、施加于岩石上的法向应力；(2)通过训练完毕的神经网络进行峰值剪切强度的预测：2.1)步骤(1)获取的数据构成神经网络训练的预测数据集；2.2)将训练测试数据输入BP神经网络，训练好的网络根据自身学习情况，数据之间的逻辑和高度非线性映射关系，通过各神经元已经确定连接权值和阈值预测峰值剪切强度值τp。本发明快速预测岩石结构抗剪强度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110457746A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910582778.0
申请日：2019-07-01
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 一种基于BP神经网络的结构面峰值抗剪强度预测模型构建方法，包括如下步骤：(1)用三维激光扫描仪提取结构面初始形态的点云数据，通过MATLAB软件对点云数据进行统计分析，获得三维表面的各种形貌特征参数信息；(2)基于MATLAB编程构建BP神经网络；(3)BP神经网络训练，随机选取每个连接权值和阈值，初始化处理步骤(1)中得到的A0、 σt以及σn组成的输入样本数据；将BP神经网络实际输出的剪切强度值τ与期望输出值比对，得到输出层的各单元一般化误差；对比实际和期望输出以调整各层神经元的连接权值和阈值，再进行重复训练，直至神经网络的全局误差E小于设定值。本发明准确的估计结构面抗剪强度。
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公开(公告)号：CN110415290A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910592312.9
申请日：2019-07-03
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 一种系列尺度岩体结构面模型的代表性取样方法是结合K中心点聚类算法提出，它能根据指定类簇数自动划分总体样本，并从每个类簇中筛选出相对误差最小的样本，从而实现代表性取样。本发明引入渐进全覆盖统计方法获取系列尺度结构面样本，为大尺寸节理样本的代表性取样创造了条件；结合K中心点聚类算法进行代表性取样，实现了在满足采样精度的条件下节理样本的自动合理分配，提高了结构面代表性取样的整体效率。
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公开(公告)号：CN110348051A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910479626.8
申请日：2019-06-04
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 一种基于二维形貌参数的岩石结构面各向异性特征评价方法，包括如下步骤:1)采用二维形貌参数描述结构面各向异性实际分布特征，并将其绘制在极坐标图上；2)基于各向异性正交分布规律，确定结构面各向异性极坐标分布图中一个正交方向；3)根据该正交方向对应的二维形貌参数值获得各向异性解析函数及其各向异性分布特征；4)通过重复步骤2)、3)获得其余不同正交方向结构面的各向异性分布特征，计算其与实际各向异性分布对应的形貌参数值的相对误差，其中误差最小的各向异性解析函数反应的各向异性行为即为该结构面理论各向异性分布。本发明通过分析二维形貌参数获得结构面实际各向异性分布特征来评价其理论分布行为。
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公开(公告)号：CN110263393A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910479610.7
申请日：2019-06-04
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 一种基于各向异性变异指数AVC的岩体结构面各向异性评价方法，包括如下步骤:(1)获取岩石结构面的三维形貌数据，在获得的结构面三维形貌上截取不同方位的轮廓线并储存；(2)采用形貌参数描述不同方位轮廓线的形貌特征，并绘制在极坐标图上；(3)以结构面各向异性的极坐标分布数据为基础，采用提出的各向异性解析函数进行结构面各向异性理论分析，确定其正交叠加的规则结构面的所在方向；(4)选择形貌参数与节理粗糙度系数拟合较好的公式，计算两个正交方向规则结构面的JRC值，分别为JRCx与JRCy，并采用指数AVC表示结构面各向异性变异程度。本发明通过分析两个正交方向的规则结构面粗糙度来评价其各向异性变异行为。
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公开(公告)号：CN107340159A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201610998578.X
申请日：2016-11-14
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G01N1/28
Abstract: 一种三维结构面抗剪强度代表性试样的选取方法，包括以下步骤：(1)获得结构面三维点云坐标数据；(2)截取处于不同位置的结构面坐标数据；(3)找出所截取的测试结构面的水平中心，作结构面水平面的垂直平面；(4)计算所有截取的结构面试样不同方向的粗糙度系数；(5)根据所有试样的JRC统计结果，按不同测量方向进行JRC的统计分析；(6)绘制JRC统计平均值的各向异性图；(7)绘制测试结构面各向异性图；(8)对比每个测试结构面各向异性图与JRC统计平均值的各向异性图的相似性，将相似性程度最高的试样作为该尺寸条件下的代表性试样。本发明有效实现岩体结构面试样的定量准确选取。
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