基于安全考虑的地铁隧道施工方式选择研究

为了在现有的隧道掘进方法中选择适合某一具体区间工况的掘进方法,提出了一种结合三角模糊数和TOPSIS的多属性决策方法。建立了主要考虑施工安全情况下,可表征常见的几种隧道掘进方式特征的指标体系;使用三角模糊数表达专家就某一具体工况指标下对各种掘进方式的适应性评价,进而确定权重;最后用TOPSIS对隧道掘进方式的安全适应性进行排序。以某市地铁标段为例实施了适应性分析。结果表明隧道掘进方式排序为:盾构法、矿山法、软岩掘进法、新奥法、硬岩掘进机法。

基于空间故障树理论的系统可靠性评估方法研究

为了研究可靠性对工作环境变化敏感的一类系统,利用空间故障树SFT的思想和方法,并结合T-S模糊故障树和贝叶斯网络,建立了一种系统可靠性评估方法。总结了T-S模糊故障树和BN网络评价系统可靠性时存在的问题,并在所提出的方法中予以解决。方法中将事件的故障状态划分为：无故障a、轻度故障b、严重故障c、完全故障d四种状态,分别用a,b,c,d表示。故障率为[0~30%）、[30%~60%）、[60%~85%）、[85%~100%）,并得到了划分的规则。研究了该系统在不同故障状态下的有效范围。得到了系统在不同状态之间过渡时的特征,并分析了过渡期间的可靠性对因素敏感度问题。

基于土压平衡盾构施工的双层地铁隧道引起地面沉降分析

为了研究双线上下层盾构隧道施工时的短期地面沉降,以大连地铁二号西安路到交通大学区间盾构隧道施工为背景,使用Flac3D软件进行沉降的有限差分分析,模拟了地下隧道的掘进、支护和掌子面支护等。针对大连典型的地质特征进行预测,这些特征是决定地面沉降量的关键因素。研究区域的地质构造从地面向下分别为素填土、卵石、板岩。通过模拟上下双层非对称往返施工的盾构隧道施工过程,及掘进、支护和掌子面支护等详细步骤,得到了其单向和双向往返施工时的地面沉降,进而可分析其沉降规律。结果显示,上层隧道施工时,将降低岩层承载能力,同时改变下层隧道的土体平衡,加剧沉降,所以沉降量较大且两侧的测点沉降量不对称。通过模拟与分析为在市内建筑物密集区域修建地铁隧道提供安全可行的方法。

基于因素驱动的东方思维人工智能理论研究

人工智能理论成为当代各国为维护战略利益所必须争夺的重点领域之一。从思维层面对人工智能理解可分为西方思维和东方思维,前者是整分合的机械还原方法论,后者是万物互联的哲学思想。作者在研究安全科学和人工智能的理论过程中发现了一些值得研究的问题。一般领域,技术上升为理论的过程是从解析到推理、从数据到因素、从具体科学到哲学的过程。作者认为人工智能应是因素驱动的,而非数据驱动的科学。因素驱动的思想在中国传统哲学中是极为重要的,符合东方思维特征也适用于人工智能基础理论。因此中国原创人工智能基础理论是独具特色的,面对的机遇大于挑战。这从根本上保证了东方思维在东西方人工智能基础理论研究的博弈中将最终胜出。