基于专家群组决策的锚固结构安全性评价方法技术

本发明专利技术提供一种基于专家群组决策的锚固结构的安全性评价方法，能够实现基于群组决策的方法得到合理的权重值，从而使得评估结果更加客观准确。本发明专利技术基本评判方法是群组决策和模糊综合评判相结合的方法，对于锚固结构这种影响因素复杂而且不确定，各因素的影响程度也不易确定，非常依赖专家经验具有相当的模糊性的对象，有很好的适用性。本发明专利技术是一套完整的应用于锚固结构的长期安全性的评价方法，有很高的可操作性。可明显提高锚固结构长期安全性评价的准确型和效率，为锚固结构的维护方案的设计提供可靠依据，从而提高锚固结构的长期安全性。

Safety evaluation method of anchorage structure based on expert group decision

【技术实现步骤摘要】
基于专家群组决策的锚固结构安全性评价方法
本专利技术涉及地质灾害工程
，具体涉及基于专家群组决策的锚固结构安全性评价方法。
技术介绍
锚固结构目前已经成为我国水利水电工程高边坡、地下洞室和结构加固的主要手段，例如三峡、向家坝、溪洛渡、白鹤滩和乌东德水电站的主体工程累计使用锚索约8.57万束、锚杆约957万根，这些锚固结构的长期安全性直接影响到整个水电站运行安全。因此评价锚固系统在长期运行条件下的安全性，对于确保水电站长期运行安全有着重大意义。锚固结构工程是一个巨大、复杂、开放及动态的系统，受到系统内在因子和外在因子的共同影响，其整体的长期安全性评价近几年已经成为了水电站工程师和专家重点研究内容。对边坡整体稳定性进行评价，虽然评价方法提出了一些，但是鉴于锚固工程的复杂性多变性还有动态性，专家的经验在锚固结构长期安全性评价中应该发挥重要作用。而且每位专家的经验、知识水平、实践经历都有所不同为了更加准确客观的得出评价结果，很有必要引入多专家进行群组决策。基于以上两点，本专利技术提出了基于专家群组决策的锚固结构长期安全性评价方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于专家群组决策的锚固结构安全性评价方法，以能够准确快速的评估锚固结构长期安全性等级，提高整个锚固工程的安全性。本专利技术为了解决其技术问题，提供了一种基于专家群组决策的锚固结构长期安全性评价方法，属于地质灾害工程领域。该评价方法能够准确的对锚杆锚固结构的长期安全性进行评价。该方法包括：群组决策特征根法、群组决策-熵模型、专家进一步研讨变权和模糊综合评判步骤。通过群组决策特征根法，构造了锚固结构长期安全评价的递阶层次结构模型、进行了多专家打分、进行得分矩阵权重计算、得到各指标的权向量。通过群组决策-熵模型的计算，求解得到了个体决策熵、求解群体决策熵、从而求得了个体和群体决策的可靠度。通过群组专家研讨，依据群体决策-熵模型计算所得到的可靠度，进行变权。确定可靠度大的专家权值高，或者进行重新研讨打分。模糊综合评判步骤，通过对输入参数进行等级量化、确定隶属度函数，构造评判矩阵、结合前一步骤分析得到的权重向量进行模糊算子计算、依据最大隶属度原则对模糊计算结果进行评判得到锚固结构的长期安全性等级。与现有的评价方法相比较，本专利技术能够实现基于群组决策得到合理的权重值，从而使得评估结果更加客观准确。本专利技术基本评判方法是群组决策和模糊综合评判法相结合的方法，对于锚固结构这种复杂、开放及动态的系统，受到系统内在因子和外在因子的共同影响，而且具有相当的模糊性的对象，专家的经验将起到非常重要的作用。该方法有很好的适用性。本专利技术是一个完整的针对锚固结构的长期安全性进行评价的方法，有很高的可操作性，可提高锚固结构长期安全性评价的效率，能够快速准确的得出锚固结构的长期安全性等级，为后期对锚固结构体系的处理维护设计提供依据，从而提高了整个锚固工程的安全性。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术基于专家群组决策的锚固结构安全性评价方法一实施例的流程图；图2是本专利技术的递阶层次结构模型的拓扑图。具体实施方式为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本专利技术的具体实施方式。参考图1，图1是本专利技术基于专家群组决策的锚固结构安全性评价方法一实施例的流程图。本实施例的锚固结构长期安全性评价方法包含群组决策特征根法步骤、群决策-熵模型计算步骤、群组专家研讨变权和模糊综合评判方法步骤；所述群组决策特征根法步骤，构造了锚固结构长期安全性评价的递阶层次结构模型、通过多专家打分的方法得到由不同因素得分构造成的得分矩阵。通过求解该得分矩阵的最大特征值所对应的特征向量获得了最优的各元素的权重；其中递阶层次结构模型分为三层分别是准则层、项目层、指标层；准则层用于采用预设的准则对锚固结构的长期安全性进行评价，项目层包括环境因素B1、检测监测结果因素B2、设计因素B3、施工因素B4四个项目，在指标层中共有12个指标，指标腐蚀横截面积减少率C11、不良地质现象系数C12及锚固力年循环次数C13构成B1，极限拉拔力降低率C21及锁定锚固力变幅C22及锚头位移速率C23构成B2，灌浆材料强度系数C31、锚固段长度系数C32及注浆压力系数C33构成B3，防腐措施未完成率C41、钻孔锚杆偏心率C42以及预应力锁定损失率C43构成B4；具体可参考图2，图2是本专利技术的递阶层次结构模型的拓扑图。通过群组专家打分的方法构造得分矩阵具体是指：每位专家根据自己的经验对指标以及项目的重要性进行打分，分数越高越重要，共得到5个得分矩阵，分别对应项目层4个指标各自所包含的子指标构成的4个得分矩阵和项目层4个元素打分的构成的1个得分矩阵，即B1中各指标的得分矩阵、B2中各指标的得分矩阵、B3中各指标之间的得分矩阵、B4中各指标之间的得分矩阵以及项目层4个元素B1至B4所构成的得分矩阵；其中，得分矩阵中任意一个元素xij表示第i个专家对于第j个指标的打分。打分的结果见表1至表5，表中第i行第j列的元素即为xij。得分矩阵的形式如下：式中元素xij表示第i个专家对于第j个指标的打分表1环境因素得分矩阵135235357579135357表2检测监测结果因素得分矩阵725523735835725957表3设计因素得分矩阵135135579678456234表4施工因素得分矩阵531753975531753531表5项目层4个元素构成得分矩阵1357135713573579157本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于专家群组决策的锚固结构的安全性评价方法，其特征在于，包含群组决策特征根法步骤、群决策-熵模型计算步骤、群组专家研讨变权和模糊综合评判方法步骤；/n所述群组决策特征根法步骤，构造了锚固结构长期安全性评价的递阶层次结构模型、通过多专家打分的方法得到由不同因素得分构造成的得分矩阵。通过求解该得分矩阵的最大特征值所对应的特征向量获得了最优的各元素的权重；其中递阶层次结构模型分为三层分别是准则层、项目层、指标层；准则层用于采用预设的准则对锚固结构的长期安全性进行评价，项目层包括环境因素B1、检测监测结果因素B2、设计因素B3、施工因素B4四个项目，在指标层中共有12个指标，指标腐蚀横截面积减少率C11、不良地质现象系数C12及锚固力年循环次数C13构成B1，极限拉拔力降低率C21及锁定锚固力变幅C22及锚头位移速率C23构成B2，灌浆材料强度系数C31、锚固段长度系数C32及注浆压力系数C33构成B3，防腐措施未完成率C41、钻孔锚杆偏心率C42以及预应力锁定损失率C43构成B4；/n通过群组专家打分的方法构造得分矩阵具体是指：每位专家根据自己的经验对指标以及项目的重要性进行打分，分数越高越重要，共得到5个得分矩阵，分别对应项目层4个指标各自所包含的子指标构成的4个得分矩阵和项目层4个元素打分的构成的1个得分矩阵，即B1中各指标的得分矩阵、B2中各指标的得分矩阵、B3中各指标之间的得分矩阵、B4中各指标之间的得分矩阵以及项目层4个元素B1至B4所构成的得分矩阵；其中，得分矩阵中任意一个元素x...

【技术特征摘要】
1.一种基于专家群组决策的锚固结构的安全性评价方法，其特征在于，包含群组决策特征根法步骤、群决策-熵模型计算步骤、群组专家研讨变权和模糊综合评判方法步骤；
所述群组决策特征根法步骤，构造了锚固结构长期安全性评价的递阶层次结构模型、通过多专家打分的方法得到由不同因素得分构造成的得分矩阵。通过求解该得分矩阵的最大特征值所对应的特征向量获得了最优的各元素的权重；其中递阶层次结构模型分为三层分别是准则层、项目层、指标层；准则层用于采用预设的准则对锚固结构的长期安全性进行评价，项目层包括环境因素B1、检测监测结果因素B2、设计因素B3、施工因素B4四个项目，在指标层中共有12个指标，指标腐蚀横截面积减少率C11、不良地质现象系数C12及锚固力年循环次数C13构成B1，极限拉拔力降低率C21及锁定锚固力变幅C22及锚头位移速率C23构成B2，灌浆材料强度系数C31、锚固段长度系数C32及注浆压力系数C33构成B3，防腐措施未完成率C41、钻孔锚杆偏心率C42以及预应力锁定损失率C43构成B4；
通过群组专家打分的方法构造得分矩阵具体是指：每位专家根据自己的经验对指标以及项目的重要性进行打分，分数越高越重要，共得到5个得分矩阵，分别对应项目层4个指标各自所包含的子指标构成的4个得分矩阵和项目层4个元素打分的构成的1个得分矩阵，即B1中各指标的得分矩阵、B2中各指标的得分矩阵、B3中各指标之间的得分矩阵、B4中各指标之间的得分矩阵以及项目层4个元素B1至B4所构成的得分矩阵；其中，得分矩阵中任意一个元素xij表示第i个专家对于第j个指标的打分；
群组决策特征根法是指:根据构造的得分矩阵，分别求解各个得分矩阵的最大特征值，最大特征值所对应的特征向量即为该群组决策所得的最优权值，这个最优权值所对应的专家假设为*专家，该特征向量中的元素即为对应下标的元素的权重，所述元素是项目以及指标；
所述群组决策-熵模型步骤是通过对得分矩阵进行评分值单位化，求解专家Si关于得分矩阵的决策水平向量Ei＝(ei1,ei2,…,ein)，i表示第i个专家，i＝*,1,2,…,m，n表示第n个指标或者项目，再由Ei求解个体决策熵Hi和群组决策熵HG；
所述群组专家研讨变权步骤，通过对上步骤中所求得的专家决策水平向量计算得到个体决策熵和群组决策熵，基于所求得的熵查可靠度和熵值对应表得出专家个体决策的可靠度和群组决策的可靠度，查表得到可靠度时，若个体决策熵和群组决策熵的大小位于表中两个数值的中间，则向下取值得到可靠度；
所述模糊综合评判步骤，通过对测量参数进行等级量化，然后得到标准评分值、确定隶属度函数，构造评判矩阵、结合群组决策特征根法、群组决策-熵模型、群组专家研讨变权步骤得到的权重向量依次进行模糊算子计算、依据最大隶属度原则对模糊计算结果进行评判得到该锚固结构的长期安全性等级。
对测量参数进行等级量化然后得到标准评分值，具体是指将测得的各个指标所形成的输入参数根据安全性等级量化标准表确定相应等级，然后采取线性插值的方法依据评价指标安全性分级标准表进行插值，得到输入参数的标准评分值；其中安全性等级量化标准表是指各个评价等级以及对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏鹏，胡新丽，刘畅，应春业，吴爽爽，李岚星，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北;42