高速公路软基处理方案智能评价与优化方法研究

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1、武汉理工大学博士学位论文高速公路软基处理方案智能评价与优化方法研究姓名：陈向阳申请学位级别：博士专业：桥梁与隧道工程指导教师：夏元友20080301摘要随着我国高速公路的大规模建设，工程中遇到的软土问题越来越突出，已成为影响工程质量、建设工期和工程造价的关键性因素之一。因此，加强高速公路软基处理技术的研究，己成为影响我国交通事业发展的一个重要课题。在高速公路软基处理的技术研究中，存在着大量的决策问题。在设计阶段，首先需要对是否进行处理做出决策，对需要处理的地段，则须对采取深层处理还是浅层处理做出决策；对于浅层处理或深层处理的具体方法也需要做出

2、决策；对于某种具体的处理方法，需要对其技术参数做出决策。本文以系统工程、人工智能、模糊数学、灰色理论、神经网络、遗传算法和粒子群优化算法等为理论基础，结合岩土工程、土质学和土力学等学科的最新发展，对高速公路软基处理方案智能评价与优化方法进行了研究。按照研究的内容和论文的章节顺序，所取得的具体成果有：(1)简要地介绍了本课题研究的目的和意义，介绍了有关软基处理技术的国内外研究现状，系统地阐述了现有的软基处理方案评价方法，如评分优化法、模糊评判法、层次分析法以及地基处理智能辅助设计系统等，指出了它们存在的主要问题和不足，在此基础上，提出了本研究的

3、工作思路和主要内容。(2)针对软基处理技术决策中是否需要进行处理，是深层处理还是浅层处理的问题，通过研究有关土工参数的相关性等，提出以软土厚度、软土压缩模量、路堤填土高度、地表硬壳层厚度作为决策参数，以人工智能中的范例推理为基础，并考虑到在不l列的决策环境下相同的属性对决策输出会有不同的影响，提出了基于变权的高速公路软基处理方案范例推理评价方法。实例分析表明，该模型具有原理简单、直观，使用方便等特点；利用神经网络工具箱建立了BP神经网络评价模型，对所建的神经网络模型进行训练、回判和预测，得到了满意的结果，证明模型是有效的。(3)提出了基于AH

4、P的模糊相似优先比的高速公路软基处理评价模型。在该模型中，定义了模糊相似比，构造了软基处理方案影响因素的模糊相似优先关系，利用层次分析法确定了各影响因素的权重，从整体上找出了与理想方案最为相似的软基处理方案。(4)鉴于软基处理方案评价中各指标的不相容性问题，以模糊物元分析理论为基础，为避免在权重分配问题上的主观性，用信息熵所反映数据本身的效用值计算指标的权重，将信息熵理论与模糊物元分析相结合，建立了基于信息熵的模糊物元分析决策模型。将该模型应用于高速公路软基处理方案的评价中，得到了合理的处理方案，为选择合理的软基处理方案提供了一条新的可行途径

5、。(5)软基处理方案决策影响因素具有不完全性、未知性等特点，软基处理方案决策实质上是灰色系统问题。本文运用灰色系统理论，建立了一种新的软基处理方案评价方法，合理确定了方案评价指标及其权重，根据计算得出的灰色关联度来实现对软基处理方案的优选。实例分析表明，该模型使用方便、决策结果合理，具有实用价值。(6)将自适应共振理论用于高速公路软基处理的方案决策，建立了基于ART网络的高速公路软基处理方案评价方法。实例表明，模型具有易于实现、效率高等特点。(7)论述了粉体搅拌桩的传统设计理论和方法，应用遗传算法、粒子群优化算法和非线性优化方法，建立了粉喷桩

6、的三种优化设计模型，开发了粉喷桩设计与优化系统，最后运用工程实例验证了优化模型的可行性和有效性。关键词：高速公路，软基处理，智能评价，粉喷桩，优化湖南省教育厅科研基金资助(04C168)AbstractWiththelarge．scaleconstructionofexpressway,theproblemofsoftgroundisbecomingmoreandmoreprotrusiveandhasbeenoneofkeyfactorsinfluencingprojectquality,projectcycleandprojectcost

7、．Soithasbecomeaveryimportanttasktostrengthentheresearchontheimprovementofexpresswaysoftground，whichaffectsthedevelopmentoftrafficprojectinChina．Therearemuchdecisionproblemsinthestudyofexpresswaysoftgroundimprovement．Duringthedesignphase，decisionwhethertoimprovethegroundorno

8、tshouldbemadefirstly,thenitshouldmakeclearlywhetherdeepimprovementorshallowimprove