张鹏
- 作品数:9 被引量:56H指数:4
- 供职机构:吉林大学建设工程学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金更多>>
- 相关领域:天文地球交通运输工程建筑科学理学更多>>
- 粗糙集—小波神经网络在隧道围岩分类中的应用被引量:4
- 2011年
- 隧道工程围岩的级别是隧道围岩稳定性的尺度,施工期间的隧道围岩分类的确定是最为基础、也是最为重要的内容。本文将粗糙集、小波神经网络和围岩分类有机结合起来,对白鹤隧道围岩分类进行识别研究。结果表明:用经过粗糙集约简后的样本集作为神经网络的训练样本集,有效地简化了神经网络的结构,减少了训练步数与训练时间,并提高了网络的学习速度和判断准确率;经过粗糙集约简后的WNN判别准确率最高,识别结果更接近专家质量评价法;而BP网络判别结果与专家质量评价法相差较大;总体上,小波神经网络预判的结果要比BP神经网络预判的结果精度要高,约简后要比约简前的精度要高。
- 张鹏张鹏陈剑平肖云华
- 关键词:粗糙集小波神经网络隧道围岩分类稳定性
- 关于泥石流风险评价中问题的探讨
- 2018年
- 我国幅员辽阔,地理环境复杂,自然灾害频发,其中泥石流灾害是比较突出的,所带来的安全威胁也比较大,加强泥石流风险评价工作的开展就显得比较重要。本文着重就泥石流的风险评价原理以及评价方法详细探究,希望能通过此次理论研究,对泥石流的风险准确评估提供相应参考。
- 张鹏
- 关键词:泥石流
- 隧道围岩断面轮廓分维数与岩体质量关系被引量:4
- 2010年
- 隧道的超欠挖对衬砌结构稳定性有较大影响,研究超欠挖规律,对于了解围岩受力、保证施工安全具有重要意义。根据隧道断面轮廓超欠挖序列的统计自相似性,结合小波分析的多分辨率功能,采用小波分析计算分形维数的方法,对白鹤隧道47个断面轮廓进行分维数计算。断面轮廓分维数与岩体RMR和Q呈线性关系,随着RMR和lnQ的提高,断面轮廓分形维数将降低。断面轮廓分形维和隧道的围岩分类以及超挖百分比存在复线性相关关系。
- 张鹏张鹏陈剑平张丽
- 关键词:小波分析分形岩体质量隧道
- 基于粗糙集的隧道围岩质量可拓学评价被引量:31
- 2009年
- 将粗糙集理论与隧道岩体质量评价相结合,把权系数问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题,建立了关于隧道岩体质量评价的关系数据模型。通过实际隧道岩体质量等级的权系数计算,对隧道岩体质量进行了基于粗糙集的隧道围岩质量可拓学评价,并将评价结果与实际的评价结果对比分析,认为基于粗糙集的隧道围岩质量可拓学评价能反映隧道岩体的工程特性。
- 张鹏陈剑平邱道宏
- 关键词:粗糙集可拓学
- 隧道围岩断面轮廓分维数的小波分析算法及应用被引量:2
- 2011年
- 隧道的超欠挖对衬砌结构稳定性影响较大,研究其规律,对于掌握围岩受力,确保施工安全,具有深远意义。隧道断面轮廓超欠挖序列具有统计自相似性,根据小波分析的多分辨率的特点,本文给出了利用小波理论估计分维数的方法。选定恰当的小波函数和分解层数,对隧道围岩断面的整体轮廓、拱顶和边墙的超欠挖序列分别进分形维数的小波分析估算,结果安全可靠。根据计算结果,分析了设计围岩类别与断面轮廓曲线分形维数估计值之间的关系,并结合现场实际情况,简明分析了断面轮廓分形维数与围岩稳定性之间的关系。
- 张鹏张鹏陈剑平赵安平
- 关键词:小波分析分形稳定性
- 基于粗糙集和支持向量机的融合算法在岩体质量评价中的应用被引量:14
- 2008年
- 从数据融合角度出发,把粗糙集理论和支持向量机理论结合,用来解决隧道岩体质量评价问题。首先,应用粗糙集理论对岩体质量评价样本数据进行约简,去除冗余特征形成岩体质量影响因素与岩体质量之间简明扼要的关系数据表达形式,形成新的样本数据,然后应用支持向量机理论,对新样本数据进行学习,建立岩体质量的支持向量机评价模型。通过实际工程应用表明,该方法科学可行。
- 肖云华王清陈剑平张鹏阙金声
- 关键词:数据融合粗糙集支持向量机岩体质量
- 隧道围岩断面轮廓分形维数与节理参数关系被引量:2
- 2012年
- 隧道的超欠挖对衬砌结构稳定性影响比较大,研究超欠挖规律,对于掌握围岩受力,保证施工安全,具有较为深远的意义。根据小波分析的多尺度功能以及隧道断面轮廓超欠挖序列的统计自相似性特点,对白鹤隧道47个断面轮廓采用小波理论估算分形维数。结合现场调查的节理参数统计数据,分析隧道围岩断面轮廓分形维数与节理参数之间的关系。结果表明:分形维数越大,围岩稳定性越差;洞轴线与节理走向夹角越大,断面轮廓分形维数就越小;节理间距为0.25~0.40 m时,节理间距越大,分形维数越大;超挖百分比越大,分形维数越大。
- 张鹏张鹏陈剑平张丽
- 关键词:隧道工程小波分析分形稳定性
- 基于小波降噪的隧道围岩监测数据分析被引量:5
- 2008年
- 隧道围岩监测数据中含有大量的随机误差,为了消除或削弱随机误差的干扰,通常对观测数据进行降噪处理。基于小波分析理论,利用小波降噪技术,以某隧道的围岩监测数据为例,选择了db3小波函数和heursure软阈值对围岩接触压力进行降噪处理,并用5-15-1BP神经网络对降噪前后的结果进行了预测比较,训练步数分别为2 448步和450步,未降噪的围岩压力预测的误差总体上要比降噪后的误差大。实际计算结果表明,小波去噪合理有效,能够敏感识别观测噪声和有用信息,适合于隧道围岩监测的数据分析。
- 张鹏李献勇陈剑平
- 关键词:围岩监测小波分解MALLAT算法