基于Mamdani模糊推理的山岭隧道围岩RMR14分级

来源 :岩土工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Kila5200
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岩体分级方法(RMR14)可充分评价岩体力学性质和结构面的条件,且可考虑初始地应力场和开挖方式等工程因素的影响,非常适用于山岭隧道围岩的评价。但RMR14评级方法的阶梯状评分会引起评分区间边界出现模糊不确定性,为更加准确地评价岩体质量,基于Mamdani模糊推理方法,引入模糊隶属函数来解决模糊不确定性问题。采用“if-then”推理法则实现多输入参数多推理规则的模糊推理,提出基于Mamdani模糊推理的RMR14岩体分级方法,并将此方法应用于独平高速漂里隧道的围岩质量评价。研究结果表明,基于Mamdani模糊推理的RMR14岩体质量分级方法既可借鉴既有工程经验,又可恰当处理评分边界的模糊不确定性问题;与直接采用RMR14分级方法相比,本文提出的模糊分级方法能更加准确评价围岩质量。 The rock mass classification method (RMR14) can fully evaluate the mechanical properties of rock mass and the condition of structural plane, and can be considered for the evaluation of surrounding rock of mountain tunnel considering the influence of initial stress field and excavation method. However, the stepped score of the RMR14 rating method causes the fuzzy boundary of the scoring interval to appear fuzzy and uncertain. In order to evaluate the quality of the rock mass more accurately, fuzzy membership function is introduced to solve the fuzzy uncertainty problem based on Mamdani fuzzy reasoning method. The fuzzy inference of multi-reasoning rules based on multi-input parameters is implemented using the “if-then” inference rule, and the RMR14 classification method based on Mamdani fuzzy reasoning is proposed. The method is applied to the evaluation of the surrounding rock quality of the Daping Freeway tunnel . The results show that the method based on Mamdani fuzzy inference can not only draw on the experience of existing engineering but also deal with the problem of fuzzy uncertainty of scoring boundary properly. Compared with the direct use of RMR14 classification method, the proposed fuzzy grading The method can evaluate the quality of surrounding rock more accurately.
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