智能分析方法及其在岩土工程中的应用

随着计算机技术的迅速发展,以复杂问题为研究对象的智能学科出现,为解决复杂系统提供了一种全新的研究途径。系统地评述了智能算法研究现状,回顾了智能分析方法在岩土工程中的应用。面对复杂施工条件和外部环境,岩土工程极具随机性、不确定性、模糊性特点,制约着地下工程破坏机理的准确分析和安全风险的精确预测,如何提高岩土工程施工安全可靠性、防控施工风险、减少工程事故的发生,已成为亟待解决的问题。展望岩土工程智能研究及应用前景,运用数据融合技术,研发具有智能分析特点的岩土工程集成专家系统,用以实现施工信息化,满足岩土工程风险实时预测及控制的要求,将是未来岩土工程智能研究发展的方向。

软土地区深基坑工程施工动态风险的概率分析

地铁车站深基坑施工风险多、难度大,施工环境及地质条件复杂多变,必然会引起地下土体诱发基坑坍塌等事故的发生。基于基坑变形监测数据,进行基坑安全施工的全过程研究,探讨基坑的变形规律,分析不同工况下基坑风险演变过程。采用三角模糊数学方法探究风险因素,建立不同预警条件下的风险模糊概率。分析不同监测项目之间的相关性,确定各监测项目的影响权重,依据施工阶段各监测项目的风险概率指标,确定基坑的风险等级。工程实例表明,该方法可为深基坑施工环境风险评价提供科学的依据。

地铁车站深基坑施工风险识别与评价

软土地区的地铁车站深基坑工程因其施工环境复杂,施工风险大,施工风险因素之间的耦合作用,致使深基坑施工的主要风险难以确定,导致施工事故频发。本文基于深基坑工程类似施工风险经验,识别风险因素,按照工作分解结构分解方法,建立风险清单。采用层次分析法和专家调查法,分析深基坑施工风险因素的重要性及其主要风险,估计风险发生概率与风险损失。采用梯形隶属函数计算风险事件的隶属度,运用模糊综合评价法进行风险评估,确定施工的风险等级。通过对厦门某地铁车站深基坑工程施工风险进行实证研究,确定其施工总体风险等级为三级,属于风险可控制的范围,评价结果能反映实际施工风险情况。针对基坑施工中的风险评估结果,本文提出相对施工措施,为深基坑工程施工风险防控提供了依据。

校企联合培养研究生模式的探索与实践

面对新信息技术带来的机遇与挑战,高层次应用型人才的需求越来越专业化,传统的研究生培养模式难以满足新经济技术发展的人才需要。基于工程专业人才教育培养需求,借鉴国内外的经验,进行校企(所)联合培养研究生方式实践,探索符合我国地方高校发展的研究生培养模式。实践成效表明,通过依托国家重点科研课题与重大工程建设项目,与科研院所、工程企业进行深度合作,联合设立研究生工作站,聘请科研人员和资深专家为校外导师,共建科研项目实体培养研究生,提高研究生的专业素质,拓宽了他们的科研和专业视野,培养了他们运用专业知识进行创新的能力,满足社会经济发展对高层次创新性专业人才的需要。校企(所)联合培养研究生模式,具有无可比拟的优势,将是研究生教育建设和发展的方向。