[发明专利]基于动态多分类器系统的隧道掌子面失效概率高效确定方法及装置

权利要求书

1.基于动态多分类器系统的隧道掌子面失效概率高效确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对隧道掌子面采用中心复合采样的方式选择A个样本作为初始试验样本点；将这些试验样本点进行强度折减计算，通过得到的安全系数进行换算，得到A个初始临界点；

步骤2，以A个初始临界点为分类依据，得到A个初始分类器；每个初始分类器将参数空间中位于相应初始临界点及该点右上区域均划分为稳定域，将位于相应初始临界点左下区域均划分为不稳定域；A个初始分类器共同将参数空间划分为：A个初始分类器的稳定域并集得到的联合稳定域Ω⁺，A个初始分类器的不稳定域并集得到的联合不稳定域Ω^-；

步骤3，根据土体粘聚力和内摩擦角的概率密度函数，采用拉丁抽样方式，抽取预定数量的待分类样本；然后通过步骤2划分的联合稳定域Ω⁺和联合不稳定域Ω^-对待分类样本进行分类判定：将落在联合稳定域Ω⁺的待分类样本判定为稳定样本；落在联合不稳定域Ω^-的待分类样本判定为不稳定样本；既不落在稳定域Ω⁺也不落在不稳定域Ω^-的待分类样本判定为未定样本，形成未定集合；

步骤4，通过未定样本更新联合域范围；

从未定集合中获取一个未定样本作为样本点，采用三维强度折减计算判断其状态，若其为稳定状态，将该样本点作为新增稳定域分类依据，形成新增分类器，使该样本点横纵坐标所围成的参数空间的右上区域合并到联合稳定域Ω⁺中；若其为不稳定状态，将该样本点作为新增不稳定域分类依据，形成新增分类器，使该样本点横纵坐标所围成的参数空间的左下区域合并到联合不稳定域Ω^-中；

步骤5，利用步骤4更新后的联合稳定域Ω⁺和联合不稳定域Ω^-对剩余未定样本进行分类判定，使得未定集合中的未定样本数下降；

步骤6，重复步骤4和5，直至未定集合中的未定样本数为零时停止迭代，完成分类；

步骤7，在样本分类完成后，统计不稳定样本的数量N^-，若有N^-≥100，则可计算隧道掌子面的失效概率：

P_f＝N^-/(N^-+N⁺)，

式中，P_f表示隧道掌子面失效概率；N⁺表示所有稳定样本的数量；样本的总数为N＝N^-+N⁺；

若N^-100，则重复步骤3至步骤7，直到满足N^-≥100时终止程序，计算得到隧道掌子面失效概率。

2.根据权利要求1所述的基于动态多分类器系统的隧道掌子面失效概率高效确定方法，其特征在于：

其中，在步骤1中，3≤A≤11，且A为奇数。

3.根据权利要求1所述的基于动态多分类器系统的隧道掌子面失效概率高效确定方法，其特征在于：

其中，在步骤1中，A＝5，5个初始试验样本点分别为：

μ_c和分别表示土体粘聚力和内摩擦角的平均值，σ_c和分别表示土体粘聚力和内摩擦角标准差；

将5个初始试验样本点进行强度折减计算，通过得到的安全系数进行换算，即可得到5个初始临界点。

4.根据权利要求1所述的基于动态多分类器系统的隧道掌子面失效概率高效确定方法，其特征在于：

其中，设初始临界点坐标为c_cr为临界点的粘聚力，为临界点的内摩擦角，参数空间上任意点的坐标为c^*为样本的粘聚力，为样本的内摩擦角，则在步骤2中，初始分类器将参数空间中位于相应初始临界点及该点右上区域均划分为稳定域是指：满足c^*≥c_cr且的所有点形成了稳定域；初始分类器将参数空间中位于相应初始临界点左下区域均划分为不稳定域是指：满足c^*＜c_cr且的所有点形成了不稳定域。