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基于加权D-S证据理论融合多域特征的岩体失稳预测方法

         
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岩体失稳预测是保障采矿安全生产的重要手段,由于岩体在力学性质上存在非线性、非均匀性、非连续性、各向异性等特点,导致岩体内部状态难以描述,建立在传统单一物理量监测基础上的岩体稳定性评价方法难以满足要求.根据声发射现象的不可逆性,通过采集到岩体失稳所释放的声发射信号就可以获得其岩体内部结构变化的实时状态.因此,基于D-S证据理论,提出一种基于加权D-S证据理论融合多域特征的岩体失稳预测方法.在实验室条件下,以红砂岩为实验对象采用RMT-150C型岩石力学试验系统进行单轴压缩试验,采集岩体失稳声发射信号,提取岩体失稳声发射信号的多域特征参数,通过敏感特征评价方法,筛选出岩体失稳各阶段的敏感特征参数,将多域敏感特征参数作为证据源,分别经遗传算法优化的BP神经网络预测模型进行初步预测,并将输出结果采用后验概率建模方法计算出各证据的基本概率分配函数,再引入相似性测度优化基本概率分配函数,最后利用加权D-S证据理论建立多域特征融合预测模型.实验结果表明:通过加权D-S证据理论将多域特征信息进行决策级融合,能够有效提升岩体失稳预测模型的准确率;采用多域特征参数取代单一特征参数的方法,为预测模型提供更可信的信号来源;随着融合的特征参数越多,预测模型的准确率越高;采用加权思想引入相似性测度对基本概率分配函数进行改进,能够有效消除高冲突证据导致传统D-S证据融合算法融合失效的问题.

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