智能岩石力学的发展

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1、万方数据2002焦中国钎攀挖院刊第4期尹。”“““””“”“⋯’“““⋯“””“”””““‘“““”⋯警；学科发展i瓤⋯‰p⋯⋯F⋯⋯⋯川⋯¨

2、p⋯¨．"Ⅲ‘¨Pm隶智能岩石力学的发展冯夏庭(武汉岩土力学研究所武汉430071)摘要智能岩石力学是为突破“数据有限”和“变形破坏机理理解不清”的“瓶颈”而提出的一个新的交叉学科分支，在岩石力学专家系统、非线性动力学模型、参数反演、本构模型识别、开挖过程全局优化、集成智能分析等研究方面已取得重要进展。指出多场耦合智能模型、多尺度模型、精细仿真、Internet模型、遥控试验系统、综合集成系统等研究是下一步的发展

3、方向。变革思维方式，加强原始创新和破坏性创新，建立智能岩石力学分析平台是本学科发展的关键对策。关键词智能岩石力学，进展，趋势1引言岩石力学研究的对象是非均质、非连续、各向异性的岩石(体)，其力学行为大多具有高度的不确定性与非线性，并受到地质构造、地应力、水、温度、压力、开挖施工乃至水化学腐蚀的影响。目前主要采用的是以连续介质力学为基础的确定性研究方法，在特定的假设条件下求解。这种一对一的映射研究方法，使得岩石力学模型越来越复杂(例如，弹性、弹塑性、弹粘塑性、各向异性弹粘塑性、流变损伤断裂力学、各向异性流变损伤断裂力学模型等)，要确定的力学参数越来越多(有

4、的模型需要确定几十个力学参数)，支持模型所需的信息呈指数增长n]。然而，“数据有限”和“变形破坏机理理解不清”是这种确定性分·收稿日期：2002年6月20日析方法的“瓶颈”[2]。由于真实材料的理论体系尚未建立，许多岩石力学问题的数学力学描述要么不存在，要么是弱的或不完整的，目前还没有一个被广泛接受的普适性概念模型。因此，“沿用弹塑粘性理论等为基础的确定性求解方法，并未得到恰如人意的效果”，“在将来，不敢断言这种方法是否会对这样一类问题的研究有新的突破，但至少在今天还不可能将这类问题的研究提高到一个新的高度”，“谋求新的、更为综合的手段来解决问题，是迫待

5、研究的当务之急”旧J。为了突破“数据有限”和“变形破坏机理理解不清”的“瓶颈”，我们另辟蹊径，提出了智能岩石力学的研究方法。它是自学习、非线性动态处理、演化识别、分布式表达等非一对一的映射研究方法以及多方法的综合集成研究模式，是建立节理岩体真实特征的新型分析理论和方法，是涉及人工智能、非线性科学、系统科学、力学、地学与工程科学的交叉综合研究方法。这种方法可从积累的实例中学习挖掘出有用的知识，非线性动态处理可使认识通过万方数据4期智能岩石力学的发展257不断的实践来接近实际，演化识别可以在事先无法假定问题精确关系的情况下找到合理的模型，分布式表达使得寻找和

6、表达多对多的非线性映射关系成为可能。2研究现状智能岩石力学的提出最早受人工智能专家系统解决经验问题的优越性的影响，岩石分类专家系统的建立极大地推动了基于经验知识推理方法的应用，一些岩石力学问题的神经网络模型的出现又展示了自学习、非线性动态处理与分布式表达方法的强大生命力。这些研究启发作者进行了深入的思考，并开展了卓有成效的研究工作。因此，智能岩石力学的学术思想雏形最早出现在文献[3]，文献[4]将智能岩石力学的学术思想介绍给国际同行。应国际岩石力学学会前主席SakuraiS．教授的特别邀请，作者在该学会会刊NewsJournalofIRSM上发表了有关智

7、能岩石力学研究的评述文章[5]，就该学科的发展提出了几点思考。20世纪90年代以来的国际岩石力学学会大会以及各大洲的岩石力学大会都将其列为重要研究领域进行研讨。一些大型研究计划，如我国国家自然科学基金及一些西方国家的研究计划等，也都将其列为重点课题予以支持，从而使智能岩石力学的学术思想不断深化，新的模型和方法不断涌现，研究队伍不断壮大，一些确定性分析方法无法解决的问题也得到了很好的解决。现在，该学术思想已渗透到岩石力学与工程的许多方面，取得了一系列重要进展，《智能岩石力学导论》一书对智能岩石力学的理论和方法进行了阶段性的系统总结[6]。这些进展包括：建立

8、了适用于围岩分类、隧道(巷道)支护设计、边坡破坏模式识别与安全性估计、采场稳定性估计的专家系统，提出了基于范例推理(case．basedreasoning)的边坡稳定性评价方法。提出的可以考虑对负属性的一种新的数据挖掘方法，能从硐室围岩稳定性的实例数据中挖掘出知识，并将得到的关联规则输入到专家系统，进行不确定性推理，对地下硐室围岩的稳定性进行合理的判别。发现边坡、隧道、巷道的位移时间序列、岩石破裂过程的声发射事件序列和煤矿顶板来压序列等构成的非线性动力学系统，都可以用石⋯+。=ⅣⅣ(n，h。，h：，1)(x，+，，x：+P，．一，XⅢ)进行合理的描述。其

9、中x。+，为当前时刻的信息，(X。+，，X：⋯⋯，瓦+。)为其先前n个时刻的信息