CN114693123A - 一种既有路基挡土墙安全评估方法 - Google Patents

一种既有路基挡土墙安全评估方法 Download PDF

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CN114693123A CN202210332015.2A CN202210332015A CN114693123A CN 114693123 A CN114693123 A CN 114693123A CN 202210332015 A CN202210332015 A CN 202210332015A CN 114693123 A CN114693123 A CN 114693123A
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韦俊杰
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Abstract

本发明的挡土墙安全评估方法采用组合赋权法将最优主观权重与客观权重进行综合赋权，并和TOPSIS模型相结合，对既有路基挡土墙进行综合安全评估，能较为真实的反映既有路基挡土墙的安全状态，构建的既有路基挡土墙安全性的评估指标选用了尽可能少的对既有路基挡土墙安全状态影响较大的重要指标，降低了既有路基挡土墙安全评估的难度；本发明的方法还具有普适性，可运用到铁路、公路、市政道路等既有路基挡土墙的安全评估实践中。

Description

一种既有路基挡土墙安全评估方法
技术领域
本发明涉及道路技术领域，具体涉及一种既有路基挡土墙安全评估方法。
背景技术
随着经济的快速发展，我国铁路、公路和市政道路运营总里程稳居世界前列，绵长的铁路、公路、市政道路沿线必然带来大量的边坡问题，路基挡土墙作为解决路基边坡问题中最为常见的支护结构，一直在铁路、公路、市政道路、城市内河河道等沿线发挥着重要作用，随着运营年限的增长，既有路基挡土墙所处的环境千变万化，地质条件错综复杂，部分既有路基挡土墙更因其年代久远，缺乏相应的基础资料，在长期受交通反复荷载作用、地质、结构、河道冲刷或人为因素的影响下，既有路基挡土墙存在着诸多病害，主要有：墙体局部开裂、墙面外鼓、墙体坍塌、墙体空洞、伸缩缝错动、砌筑砂浆失效、墙顶平台开裂等，安全状况难以确定，安全状况不佳的既有路基挡土墙不仅会影响行车安全等交通问题，甚至会影响到周边居民的生命财产安全。
目前，国内对于既有路基挡土墙的安全评估还处在研究探索阶段，尚未形成一个明确且易操作的标准来指导工程实践，各种定性与定量综合评估方法广泛使用，但这些方法仍存在许多不足之处，定性评估方法其主观性较大、评估精度较低，定量评估方法对数据完整性要求较高。
综上所述，急需一种既有路基挡土墙安全评估方法以解决现有技术中定性评估精度较低且定量评估对数据完整性要求较高的问题。
发明内容
本发明目的在于提供一种既有路基挡土墙安全评估方法，以解决现有技术中定性评估精度较低且定量评估对数据完整性要求较高的问题，具体技术方案如下：
一种既有路基挡土墙安全评估方法，包括如下步骤：
步骤S1：构建既有路基挡土墙的安全评估指标体系；
步骤S2：确定指标体系中各个指标的最优主观权重；
步骤S3：确定指标体系中各个指标的客观权重；
步骤S4：根据最优主观权重和客观权重确定各个指标的综合权重；
步骤S5：建立TOPSIS模型，基于各个指标的综合权重构造加权标准决策矩阵；
步骤S6：基于加权标准决策矩阵得出各个评估对象的安全等级。
以上技术方案优选的，所述步骤S1包括步骤S1.1以及步骤S1.2；
步骤S1.1：选取若干个既有路基挡土墙性能指标作为评估指标；
步骤S1.2：将若干评估指标分为若干个层次，通过层次结构模型得到安全评估指标体系；安全评估指标体系包括目标层、准则层和方案层。
以上技术方案优选的，所述步骤S2包括步骤S2.1、步骤S2.2以及步骤S2.3；
步骤S2.1：基于标度法，得到指标体系中各个指标对应的标度值区间，并基于标度值区间构建不确定型区间判断矩阵；
步骤S2.2：基于不确定型区间判断矩阵建立目标优化模型；
步骤S2.3：采用改进的径向移动算法对目标优化模型进行迭代搜索，得到最优主观权重。
以上技术方案优选的，所述步骤S2.1中，所述不确定型区间判断矩阵如式1)所示，式1)如下：
Figure BDA0003573438610000021
其中，A表示不确定型区间判断矩阵；[aij,bij]表示标度值区间，aij表示标度值左区间，bij表示标度值右区间；Aii表示指标Ci相对于指标Ci的重要程度；Aij表示指标Ci相对于指标Cj的重要程度；Aji表示指标Cj相对于指标Ci的重要程度；h表示准则层中的指标在方案层中对应的指标总个数。
以上技术方案优选的，所述步骤S2.2中，通过式2)建立目标优化模型，式2)如下：
Figure BDA0003573438610000031
其中，minP(wU)表示目标优化模型；
Figure BDA0003573438610000032
表示Aij和
Figure BDA0003573438610000033
的相离程度；
Figure BDA0003573438610000034
表示指标Ci和指标Cj重要性比较时的两两判断范围；wUi为指标Ci的最优主观权重；wUj为指标Cj的最优主观权重。
以上技术方案优选的，所述步骤S2.3包括步骤S2.31、步骤S2.32、步骤S2.33、步骤S2.34以及步骤S2.35；
步骤S2.31：将目标优化模型的参数变量取值范围作为改进径向移动算法中初始粒子的位置点信息，建立初始种群；
步骤S2.32：采用改进径向移动算法的适应度函数计算初始种群中各个个体的适应度值，通过对个体的适应度值进行逐个比较来确定当代最优解的最优位置，并将其定义为初始中心位置；所述适应度函数为目标优化模型的性能函数；
步骤S2.33：采用更新条件在第k-1代中心位置
Figure BDA0003573438610000035
范围内生成新的预位置点，并计算适应度值，更新位置信息；
其中，k是指当前迭代次数；
Figure BDA0003573438610000036
表示第j个参数变量的最小值；
Figure BDA0003573438610000037
表示第j个参数变量的最大值，wk为随代数递减的系数；
步骤S2.34：由步骤S2.33更新的位置信息，确定全局最优位置，并计算全局最优位置的适应度值；若迭代次数达到上限或相邻两代全局最优位置的适应度值的差值小于常数P，则更新结束；反之，则重复步骤S2.33-S2.34直至更新结束；
步骤S2.35：将全局最优位置的最优解输出，最优解为指标的最优主观权重值，算法结束。
以上技术方案优选的，所述步骤S2.31中，初始的位置点信息由式3)给出，式3)如下：
Figure BDA0003573438610000041
其中，Xt,j表示第t个初始位置点的第j个参数变量；rand(0,1)表示0～1之间的随机数；
步骤S2.32中，所述适应度函数如式4)所示，式4)如下：
Figure BDA0003573438610000042
Figure BDA0003573438610000043
表示适应度函数；
步骤S2.33包括步骤S2.331、步骤S2.332和步骤S2.333；
步骤S2.331：确定生成新的预位置点的更新条件如式5)所示，式5)如下：
Figure BDA0003573438610000044
其中，
Figure BDA0003573438610000045
表示第k代新生成的第t个位置点的第j个参数变量；G为最大迭代次数；
Figure BDA0003573438610000046
表示第k-1代中心位置的第j个参数变量；
步骤S2.332：采用更新条件生成的预位置点通过适应度函数计算各预位置点对应的适应度值；
步骤S2.333：更新位置信息，具体是：将第k代预位置点的适应度值与第k-1代位置点的适应度值进行比较，
若
Figure BDA0003573438610000047
则需要更新位置点信息，令
Figure BDA0003573438610000048
Figure BDA0003573438610000049
否则，令
Figure BDA00035734386100000410
步骤S2.334：中心位置随着上一代最优位置和上一代全局最优位置的移动而移动，具体的，Centerk＝Centerk-1+0.4(Gbestbk-1-Centerk-1)+0.5(Rbestbk-1-Centerk-1)；
Centerk表示第k代的中心位置；Centrek-1为第k-1代的中心位置；Gbestbk-1表示第k-1代的全局最优位置；Rbestbk-1表示第k-1代的最优位置；
步骤S2.34包括步骤S2.341和步骤S2.342；
步骤S2.341：确定当代最优位置和全局最优位置，具体是：将更新后的第k代中的最小值的位置点作为当代最优位置；当k＝1时，当代最优位置为初始的全局最优位置；
步骤S2.342：当k>1时，更新全局最优位置，具体的，比较当代最优位置的适应度值与全局最优位置的适应度值；若ft(Rbestbk)＜ft(Gbestbk-1)，则需要更新全局最优位置，令ft(Gbestbk)＝ft(Rbestbk)，Gbestbk＝Rbestbk；否则，令ft(Gbestbk)＝ft(Gbestbk-1)，Gbestbk＝Gbestbk-1。
以上技术方案优选的，所述步骤S3包括步骤S3.1、步骤S3.2、步骤S3.3以及步骤S3.4；
步骤S3.1：对方案层中的所有指标进行m次采样，得到采样矩阵，并对采样矩阵进行数据标准化处理后得到初始决策矩阵，初始决策矩阵由式6)获得，式6)如下：
Figure BDA0003573438610000051
其中，R表示初始决策矩阵；rij表示初始决策矩阵中第i个评估对象的第j个指标；Qij表示采样矩阵中第i个评估对象的第j个指标；Qi maxj表示采样矩阵中第i个评估对象的第j个指标的最大值；Qi minj表示采样矩阵中第i个评估对象的第j个指标的最小值；n表示方案层中所有指标的总个数。
步骤S3.2：对初始决策矩阵进行归一化处理，得到标准决策矩阵，标准决策矩阵由式7)获得，式7)如下：
Figure BDA0003573438610000061
其中，Y表示标准决策矩阵；yij表示标准决策矩阵中第i个评估对象的第j个指标；
步骤S3.3：基于标准决策矩阵中的指标，得到第j个指标的信息熵值，通过式8)获得，式8)如下：
Figure BDA0003573438610000062
其中，ej表示第j个指标的信息熵值；
步骤S3.4：基于信息熵值得到客观权重，客观权重通过式9)获得，式9)如下：
Figure BDA0003573438610000063
其中，wsj表示第j个指标的客观权重。
以上技术方案优选的，所述步骤S4中，通过式10)确定综合权重，
Figure BDA0003573438610000064
其中，wj表示第j个指标的综合权重；wUj表示第j个指标的最优主观权重；wSj表示第j个指标的客观权重。
以上技术方案优选的，所述步骤S5包括步骤S5.1、步骤S5.2以及步骤S5.3；
步骤S5.1：通过综合权重和标准决策矩阵构建加权标准决策矩阵，加权标准决策矩阵通过式11)获得，式11)如下：
Figure BDA0003573438610000071
其中，L表示加权标准决策矩阵；lij表示加权标准决策矩阵中第i个评估对象的第j个指标；wn表示第n个指标的综合权重；
步骤S5.2：基于加权标准化决策矩阵求出正理想解和负理想解，正理想解和负理想解由式12)获得，式12)如下：
Figure BDA0003573438610000072
Figure BDA0003573438610000073
其中，l*表示正理想解；l0表示负理想解；i表示评估对象；
步骤S5.3：通过式13)求解评估对象的各个指标到正理想解和负理想解的距离，并通过式14)得出安全等级，
Figure BDA0003573438610000074
Figure BDA0003573438610000081
其中，
Figure BDA0003573438610000082
表示评估对象的各个指标到正理想解的距离；si -表示评估对象的各个指标到负理想解的距离；U表示评估集。
应用本发明的技术方案，具有以下有益效果：
(1)本发明采用组合赋权法将最优主观权重与客观权重进行综合赋权，并和TOPSIS模型相结合，对既有路基挡土墙进行综合安全评估，能较为真实的反映既有路基挡土墙的安全状态，构建的既有路基挡土墙安全性的评估指标选用了尽可能少的对既有路基挡土墙安全状态影响较大的重要指标，降低了既有路基挡土墙安全评估的难度；本发明的方法还具有普适性，可运用到铁路、公路、市政道路等既有路基挡土墙的安全评估实践中。
(2)本发明基于不确定型层次分析法与改进径向移动算法能较好的确定最优主观权重，有效减小主观因素的影响。
(3)本发明采用的改进径向移动算法相对于其他粒子群算法具有搜索速度快、储存空间小、不易早熟的特性，同时可以继承粒子的优良性质，搜索结果更稳定。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
在附图中：
图1是本实施例综合权重的流程示意图；
图2是本实施例的综合权重和TOPSIS模型的流程图；
图3是本实施例的指标体系的层次示意图；
图4是本实施例的径向移动算法流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例：
一种既有路基挡土墙安全评估方法，包括如下步骤：
步骤S1：构建既有路基挡土墙的安全评估指标体系，如图3所示，步骤S1具体如下：
步骤S1.1：选取若干个既有路基挡土墙性能指标作为评估指标；
步骤S1.2：通过层次结构模型，将若干个评估指标分为若干个层次，得到安全评估指标体系，在本实施例中，评估指标体系分为三层，分别为目标层、准则层以及方案层(即指标层)，从图3中可以得出，本实施例的准则层有四个指标(即B1～B4)，准则层下对应的方案层共有十四个指标(即C1～C14)；
本实施例建立的评估指标体系的第二层(即准则层)是自然因素与外界环境B1、墙体构造B2、表观病害状况B3和墙体稳定性B4，第三层(即方案层)为气候气温C1、地质灾害(滑坡、地震等)C2、暴雨C3、地下水C4、材质情况C5、砂浆情况C6、伸缩缝或沉降缝C7、排水设施C8、墙体裂缝C9、墙身外鼓C10、墙体外倾C11、墙体风化C12、抗滑动稳定性C13和抗倾覆稳定性C14，其中，需要对一些字符进行说明，例如，Cj表示方案层中的第j个指标；Ci表示方案层中的第i个指标；h表示准则层中的指标在方案层中对应的指标总个数，例如，准则层中的指标B1在方案层中对应的指标总个数为4个(即C1～C4)；n表示方案层(即指标层)中所有指标的个数(即C1～C14)。
步骤S2：基于不确定型层次分析法和改进径向移动算法确定指标体系中各个指标的最优主观权重，如图1所示，步骤S2具体如下：
步骤S2.1：基于九级标度法，得到指标体系中各个指标对应的标度值区间，并基于标度值区间构建不确定型区间判断矩阵；
九级标度法的标度原则如表1所示：
表1标度原则
Figure BDA0003573438610000091
Figure BDA0003573438610000101
其中，A、B分别指既有路基挡土墙安全评估指标体系中的两个既有路基挡土墙性能指标相对于上一层指标的重要程度，如图3，以自然因素与外界环境为例，地质灾害(滑坡、地震等)对于自然因素与外界环境的重要程度即为A，气候气温对于自然因素与外界环境的重要程度即为B；
基于上述标度值区间，通过式1)构建不确定型区间判断矩阵，式1)如下：
Figure BDA0003573438610000102
其中，A表示不确定型区间判断矩阵；[aij,bij]表示标度值区间，aij表示标度值左区间，bij表示标度值右区间；Aii表示指标Ci相对于指标Ci的重要程度(即矩阵对角线的元素)；Aij表示指标Ci相对于指标Cj的重要程度；Aji表示指标Cj相对于指标Ci的重要程度。
步骤S2.2：基于不确定型区间判断矩阵建立目标优化模型，目标优化模型通过式2)获得，式2)如下：
Figure BDA0003573438610000103
其中，minP(wU)表示目标优化模型；
Figure BDA0003573438610000111
为Aij和
Figure BDA0003573438610000112
的相离程度；
Figure BDA0003573438610000113
表示指标Ci和指标Cj重要性比较时的两两判断范围，采用区间
Figure BDA0003573438610000114
表示；wUi为指标Ci的最优主观权重；wUj为指标Cj的最优主观权重。
需要说明的是，目标优化模型需满足下列各式子，即式2.1)-式2.4)；
Figure BDA0003573438610000115
Figure BDA0003573438610000116
Figure BDA0003573438610000117
Figure BDA0003573438610000118
其中，s·t表示目标优化模型的等式条件；
Figure BDA0003573438610000119
为指标Ci的权重左区间，
Figure BDA00035734386100001110
为指标Ci的权重右区间，
Figure BDA00035734386100001111
为指标Cj的权重左区间，
Figure BDA00035734386100001112
为指标Cj的权重右区间。
步骤S2.3：基于上述目标优化模型，采用改进的径向移动算法对目标优化模型进行迭代搜索，得到指标Cj的最优主观权重wUj，具体如下：
步骤S2.3包括步骤S2.31、步骤S2.32、步骤S2.33、步骤S2.34以及步骤S2.35，如图4所示，
步骤S2.31：将目标优化模型的参数变量取值范围作为改进径向移动算法中初始粒子的位置点信息，建立初始种群，初始位置点(初始粒子的数量为N个，即初始位置点的数量也为N个)的信息由式3)给出，式3)如下：
Figure BDA00035734386100001113
其中，Xt,j表示第t个初始位置点的第j个参数变量；rand(0,1)表示0～1之间的随机数；
Figure BDA0003573438610000121
表示第j个参数变量的最小值；
Figure BDA0003573438610000122
表示第j个参数变量的最大值；1≤j≤M，M表示维度(即向量的长度)；
步骤S2.32：采用改进径向移动算法的适应度函数计算初始种群中各个个体的适应度值，通过对个体的适应度值进行逐个比较来确定当代最优解的最优位置，并将其定义为初始中心位置；所述适应度函数为目标优化模型的性能函数，当适应度函数达到最优值时，所对应的全局最优解就是最优主观权重，适应度函数如式4)所示：
Figure BDA0003573438610000123
其中，
Figure BDA0003573438610000124
表示适应度函数；
步骤S2.33：采用更新条件在第k-1代中心位置
Figure BDA0003573438610000125
范围内生成新的预位置点(预位置点的数量为N个)，并计算适应度值，更新位置信息；其中，k是指当前迭代次数；wk表示随代数递减的系数；
具体是：所述步骤S2.33包括步骤S2.331、步骤S2.332以及步骤S2.333；
步骤S2.331：确定生成新的预位置点的更新条件如式5)所示，式5)如下：
Figure BDA0003573438610000126
其中，
Figure BDA0003573438610000127
表示第k代新生成的第t个位置点的第j个参数变量；G为最大迭代次数；
Figure BDA0003573438610000128
表示第k-1代中心位置的第j个参数变量；
步骤S2.332：采用更新条件生成的预位置点通过适应度函数计算各预位置点对应的适应度值；
步骤S2.333：更新位置信息，具体是：将第k代预位置点的适应度值与第k-1代位置点的适应度值进行大小比较，
若
Figure BDA0003573438610000131
则需要更新位置点信息，令
Figure BDA0003573438610000132
否则，令
Figure BDA0003573438610000133
步骤S2.334：中心位置随着上一代最优位置和上一代全局最优位置的移动而移动，具体如下：
Centerk＝Centerk-1+0.4(Gbestbk-1-Centerk-1)+0.5(Rbestbk-1-Centerk-1)；
其中，Centerk表示第k代的中心位置；Centerk-1为第k-1代的中心位置；Gbestbk-1表示第k-1代的全局最优位置；Rbestbk-1表示第k-1代的最优位置；
步骤S2.34：由步骤S2.33更新的位置信息，确定全局最优位置，并计算全局最优位置的适应度值；若迭代次数达到上限(迭代次数的上限具体根据实际情况选择)或相邻两代的全局最优位置的适应度值的差值小于常数P(本实施例的常数P的取值范围在0.00001-0.001之间，本实施例进一步优选常数P为0.00001)，则更新结束；反之，则重复步骤S2.33-S2.34直至更新结束，具体如下：
步骤S2.34包括步骤S2.341和步骤S2.342；
步骤S2.341：确定当代最优位置和全局最优位置，具体是：将更新后的第k代中的最小值的位置点作为当代最优位置；当k＝1时，当代最优位置为初始的全局最优位置，初始中心位置为当代最优解对应的点的位置；
步骤S2.342：当k>1时，更新全局最优位置，具体的，比较当代最优位置的适应度值与全局最优位置的适应度值；若ft(Rbestbk)＜ft(Gbestbk-1)，则需要更新全局最优位置，令ft(Gbestbk)＝ft(Rbestbk)，Gbestbk＝Rbestbk；否则，令ft(Gbestbk)＝ft(Gbestbk-1)，Gbestbk＝Gbestbk-1；
步骤S2.35：将全局最优位置的最优解输出，最优解为最优主观权重值wUj，算法结束。
步骤S3：确定指标体系中各个指标的客观权重，如图1所示，具体如下：
步骤S3.1：取方案层中的n个(本实施例是14个)既有路基挡土墙评估指标，记为C＝{C1,C1,...Cn}；对n个指标进行m次采样(即评估对象的个数也为m个)，得到采样矩阵，并对采样矩阵进行数据标准化处理后得到初始决策矩阵，初始决策矩阵由式6)获得，式6)如下：
Figure BDA0003573438610000141
其中，R表示初始决策矩阵；rij表示初始决策矩阵中第i个评估对象的第j个指标；Qij表示采样矩阵中第i个评估对象的第j个指标；Qimaxj表示采样矩阵中第i个评估对象的第j个指标的最大值；Qiminj表示采样矩阵中第i个评估对象的第j个指标的最小值；
需要说明的是，效益型指标是指该指标值越大挡土墙安全性能越好的指标，成本型指标是指该指标值越小挡土墙安全性能越好的指标。
步骤S3.2：对初始决策矩阵进行归一化处理，得到标准决策矩阵，标准决策矩阵由式7)获得，式7)如下：
Figure BDA0003573438610000142
其中，Y表示标准决策矩阵；yij表示标准决策矩阵中第i个评估对象的第j个指标；
步骤S3.3：基于标准决策矩阵中的指标，得到第j个指标的信息熵值，通过式8)获得，式8)如下：
Figure BDA0003573438610000151
其中，ej表示第j个指标的信息熵值；当yij＝0时，yijInyij＝0；
步骤S3.4：基于信息熵值得到客观权重，客观权重通过式9)获得，式9)如下：
Figure BDA0003573438610000152
其中，wsj表示第j个指标的客观权重；j＝1,2，…n；通过式9)能依次获取全部指标的客观权重；
步骤S4：根据最优主观权重和客观权重确定各个指标的综合权重，具体如下：通过式10)确定综合权重，式10)如下：
Figure BDA0003573438610000153
其中，wj表示第j个指标的综合权重；wUj表示第j个指标的最优主观权重；wSj表示第j个指标的客观权重，即本实施例中基于最优主观权重和客观权重进行组合赋权确定综合权重，通过该式10)能依次得到全部指标的综合权重，记为w＝{w1,w2…wn}；
步骤S5：建立TOPSIS模型(优劣解距离模型)，基于各个指标的综合权重构造加权标准决策矩阵，如图2所示，具体如下：
步骤S5.1：通过全部指标的综合权重和标准决策矩阵构建加权标准决策矩阵，加权标准决策矩阵通过式11)获得，式11)如下：
Figure BDA0003573438610000161
其中，L表示加权标准决策矩阵；lij表示加权标准决策矩阵中第i个评估对象的第j个指标；wn表示第n个指标的综合权重；
步骤S5.2：基于加权标准决策矩阵求出正理想解和负理想解，正理想解和负理想解由式12)获得，式12)如下：
Figure BDA0003573438610000162
Figure BDA0003573438610000163
其中，l*表示正理想解；l0表示负理想解；i表示评估对象；上式12)可理解为：加权标准决策矩阵中，在每一列(即每列指标)中取最值，至于是取最大值还是取最小值，取决于是求解l*还是求解l0；
本实施例中，求解l*时，在每类效益型指标中取最大值，在每类成本型指标中取最小值；在求解l0时，与求解l*的取值方向相反。
步骤S5.3：通过式13)求解评估对象(即挡土墙)的各个指标到正理想解和负理想解的距离，并通过式14)得出评估对象的安全等级，式13)和式14)如下：
Figure BDA0003573438610000171
其中，
Figure BDA0003573438610000172
表示评估对象的各个指标到正理想解的距离；si -表示评估对象的各个指标到负理想解的距离；i＝1,2,…m；
Figure BDA0003573438610000173
其中，U表示评估集，其中等级A表示安全；等级B表示基本安全；等级C表示较不安全；等级D表示危险；即各个评估对象均能得出
Figure BDA0003573438610000174
和
Figure BDA0003573438610000175
Figure BDA0003573438610000176
和
Figure BDA0003573438610000177
构建出评估集，再通过
Figure BDA0003573438610000178
在评估集的对应位置，从而得出评估对象的安全等级。
优选的，本实施例还包括步骤S7，计算综合评价指数Fi：
Figure BDA0003573438610000179
Fi表示第i个评估对象的综合评价指数，i＝1,2,…m；本实施例的步骤S7用于确定各既有路基挡土墙安全的优劣次序，具体是用于确定同一安全等级下的挡土墙安全的优劣次序(例如多个评估对象安全等级均为等级C，通过步骤S7得出等级C内的多个评估对象的优劣次序)，综合评价指数越高，次序越优。
本实施例的既有路基挡土墙安全评估方法一种计算过程如下：
步骤S1中，按照表1的标度原则，确定各个指标的标度值区间；
步骤S2中，构建的不确定型区间判断矩阵如下，本实施例基于图2所示的既有路基挡土墙安全评估体系分别对B1、B2、B3以及B4构造不确定型区间判断矩阵，并确定各指标权重区间，B4直接给出权重值，B4确定的权重值为(0.5,0.5)T，本实施例中的指标B4对挡土墙稳定性的影响程度一致，且都非常重要，其主观因素权重均为0.5，能有效提高评估精度；
Figure BDA0003573438610000181
其中，A1表示指标B1在方案层对应的指标的不确定型区间判断矩阵。
步骤S2.3中，得到的全部指标的最优主观权重如下，
wU＝(0.0220,0.1358,0.0461,0.0461,0.1458,0.0618,0.0212,0.0212,0.0281,0.1025,0.1034,0.0161,0.1250,0.1250)T
wU表示全部指标(即方案层中的14个指标)的最优主观权重；
所述步骤S3中(确定客观权重)，获得的参数具体如下：
步骤S3.1中，获得的初始决策矩阵如下：
Figure BDA0003573438610000182
步骤S3.2中，获得的标准决策矩阵如下：
Figure BDA0003573438610000183
步骤S3.3中，获得的全部指标的信息熵值如下：
e＝(0.5147,0.7141,0.3510,0.9563,0.9123,0.9781,0.7977,0.5917,0.9957,0.9708,0.9577,0.8684,0.8539,0.3806)
步骤S3.4中，获得的全部指标(方案层中的14个指标)的客观权重如下：
wS＝(0.1537,0.0905,0.2056,0.0138,0.0278,0.0069,0.0641,0.1293,0.0014,0.0092,0.0134,0.0417,0.0463,0.1962)T
步骤S4中，获得的全部指标的综合权重如下：
w＝(0.0499,0.1817,0.1400,0.0094,0.0598,0.0063,0.0201,0.0405,0.0006,0.0140,0.0205,0.0099,0.0855,0.3623)T
所述步骤S5中，获得的参数如下：
所述步骤S5.1中，获得的加权标准决策矩阵如下：
Figure BDA0003573438610000191
所述步骤S5.2中，获得的正理想解和负理想解如下：
l*＝(0,0.0011,0,0.0009,0.0169,0.0014,0.0078,0.0181,0.0001,0.0011,0.0016,0.0002,0.0306,0.2083)
l0＝(0.0240,0.0770,0.0948,0.0028,0.0030,0.0006,0.0004,0,0.0001,0.0032,0.0047,0.0033,0.0015,0)
所述步骤S5.3中，获得的全部评估对象距离正理想解和负理想解的距离如下：
(全部)
Figure BDA0003573438610000192
其中，(全部)
Figure BDA0003573438610000193
表示六个评估对象(即六段挡土墙)距离正理想解的距离；
(全部)
Figure BDA0003573438610000194
其中，(全部)
Figure BDA0003573438610000195
表示六个评估对象(即六段挡土墙)距离负理想解的距离；
本实施例中的评估对象和安全等级的对应关系如下，以第一个评估对象为例，第一个评估对象距离正理想解的距离为0.2292，距离负理想解的距离为0.0794，根据下述对应关系得出安全等级：
Figure BDA0003573438610000201
其中，U1表示第一个评估对象的评估集；
Figure BDA0003573438610000202
表示第一个评估对象距离正理想解的距离；
Figure BDA0003573438610000203
表示第一个评估对象距离负理想解的距离；从评估集中可得出，第一个评估对象的安全等级为较不安全(即等级C)，同理可得到其他评估对象的安全等级，如下表2所示；由下表2可知，本实施例有四个评估对象处于同一安全等级内(即较不安全)，因此，通过步骤S7计算各个评估对象的综合评价指数Fi(指数越大次序越优)可以得到优劣次序，下表2中并未按优劣次序进行排序。
表2评估对象安全等级
Figure BDA0003573438610000204
在实施例中选用6段不同里程的挡土墙进行验证，既有路基挡土墙可以通过对既有路基挡土墙进行外观检测、无损检测以及稳定性检算来判断其安全状态，并通过综合上述3项(即
Figure BDA0003573438610000205
以及Fi)进行安全评估，采用不同既有路基挡土墙的数据，通过实施例中所述的安全评估方法，得到的既有路基挡土墙安全状态结论与实际情况一致，因此可将本实施例所述的安全评估方法运用到没有足够信息的既有路基挡土墙进行安全评估。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种既有路基挡土墙安全评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：构建既有路基挡土墙的安全评估指标体系；
步骤S2：确定指标体系中各个指标的最优主观权重；
步骤S3：确定指标体系中各个指标的客观权重；
步骤S4：根据最优主观权重和客观权重确定各个指标的综合权重；
步骤S5：建立TOPSIS模型，基于各个指标的综合权重构造加权标准决策矩阵；
步骤S6：基于加权标准决策矩阵得出各个评估对象的安全等级。
2.根据权利要求1所述的既有路基挡土墙安全评估方法，其特征在于，所述步骤S1包括步骤S1.1以及步骤S1.2；
步骤S1.1：选取若干个既有路基挡土墙性能指标作为评估指标；
步骤S1.2：将若干评估指标分为若干个层次，通过层次结构模型得到安全评估指标体系；安全评估指标体系包括目标层、准则层和方案层。
3.根据权利要求2所述的既有路基挡土墙安全评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括步骤S2.1、步骤S2.2以及步骤S2.3；
步骤S2.1：基于标度法，得到指标体系中各个指标对应的标度值区间，并基于标度值区间构建不确定型区间判断矩阵；
步骤S2.2：基于不确定型区间判断矩阵建立目标优化模型；
步骤S2.3：采用改进的径向移动算法对目标优化模型进行迭代搜索，得到最优主观权重。
4.根据权利要求3所述的既有路基挡土墙安全评估方法，其特征在于，所述步骤S2.1中，所述不确定型区间判断矩阵如式1)所示，式1)如下：
Figure FDA0003573438600000011
其中，A表示不确定型区间判断矩阵；[aij,bij]表示标度值区间，aij表示标度值左区间，bij表示标度值右区间；Aii表示指标Ci相对于指标Ci的重要程度；Aij表示指标Ci相对于指标Cj的重要程度；Aji表示指标Cj相对于指标Ci的重要程度；h表示准则层中的指标在方案层中对应的指标总个数。
5.根据权利要求4所述的既有路基挡土墙安全评估方法，其特征在于，所述步骤S2.2中，通过式2)建立目标优化模型，式2)如下：
Figure FDA0003573438600000021
其中，minP(wU)表示目标优化模型；
Figure FDA0003573438600000022
表示Aij和
Figure FDA0003573438600000023
的相离程度；
Figure FDA0003573438600000024
表示指标Ci和指标Cj重要性比较时的两两判断范围；wUi为指标Ci的最优主观权重；wUj为指标Cj的最优主观权重。
6.根据权利要求5所述的既有路基挡土墙安全评估方法，其特征在于，所述步骤S2.3包括步骤S2.31、步骤S2.32、步骤S2.33、步骤S2.34以及步骤S2.35；
步骤S2.31：将目标优化模型的参数变量取值范围作为改进径向移动算法中初始粒子的位置点信息，建立初始种群；
步骤S2.32：采用改进径向移动算法的适应度函数计算初始种群中各个个体的适应度值，通过对个体的适应度值进行逐个比较来确定当代最优解的最优位置，并将其定义为初始中心位置；所述适应度函数为目标优化模型的性能函数；
步骤S2.33：采用更新条件在第k-1代中心位置
Figure FDA0003573438600000025
范围内生成新的预位置点，并计算适应度值，更新位置信息；
其中，k是指当前迭代次数；
Figure FDA0003573438600000026
表示第j个参数变量的最小值；
Figure FDA0003573438600000027
表示第j个参数变量的最大值，wk为随代数递减的系数；
步骤S2.34：由步骤S2.33更新的位置信息，确定全局最优位置，并计算全局最优位置的适应度值；若迭代次数达到上限或相邻两代全局最优位置的适应度值的差值小于常数P，则更新结束；反之，则重复步骤S2.33-S2.34直至更新结束；
步骤S2.35：将全局最优位置的最优解输出，最优解为指标的最优主观权重值，算法结束。
7.根据权利要求6所述的既有路基挡土墙安全评估方法，其特征在于，所述步骤S2.31中，初始的位置点信息由式3)给出，式3)如下：
Figure FDA0003573438600000031
其中，Xt,j表示第t个初始位置点的第j个参数变量；rand(0,1)表示0～1之间的随机数；
步骤S2.32中，所述适应度函数如式4)所示，式4)如下：
Figure FDA0003573438600000032
Figure FDA0003573438600000033
表示适应度函数；
步骤S2.33包括步骤S2.331、步骤S2.332和步骤S2.333；
步骤S2.331：确定生成新的预位置点的更新条件如式5)所示，式5)如下：
Figure FDA0003573438600000034
其中，
Figure FDA0003573438600000035
表示第k代新生成的第t个位置点的第j个参数变量；G为最大迭代次数；
Figure FDA0003573438600000036
表示第k-1代中心位置的第j个参数变量；
步骤S2.332：采用更新条件生成的预位置点通过适应度函数计算各预位置点对应的适应度值；
步骤S2.333：更新位置信息，具体是：将第k代预位置点的适应度值与第k-1代位置点的适应度值进行比较，
若
Figure FDA0003573438600000041
则需要更新位置点信息，令
Figure FDA0003573438600000042
Figure FDA0003573438600000043
否则，令
Figure FDA0003573438600000044
步骤S2.334：中心位置随着上一代最优位置和上一代全局最优位置的移动而移动，具体的，Centerk＝Centerk-1+0.4(Gbestbk-1-Centerk-1)+0.5(Rbestbk-1-Centerk-1)；Centerk表示第k代的中心位置；Centrek-1为第k-1代的中心位置；Gbestbk-1表示第k-1代的全局最优位置；Rbestbk-1表示第k-1代的最优位置；
步骤S2.34包括步骤S2.341和步骤S2.342；
步骤S2.341：确定当代最优位置和全局最优位置，具体是：将更新后的第k代中的最小值的位置点作为当代最优位置；当k＝1时，当代最优位置为初始的全局最优位置；
步骤S2.342：当k＞1时，更新全局最优位置，具体的，比较当代最优位置的适应度值与全局最优位置的适应度值；若ft(Rbestbk)＜ft(Gbestbk-1)，则需要更新全局最优位置，令ft(Gbestbk)＝ft(Rbestbk)，Gbestbk＝Rbestbk；否则，令ft(Gbestbk)＝ft(Gbestbk-1)，Gbestbk＝Gbestbk-1。
8.根据权利要求2所述的既有路基挡土墙安全评估方法，其特征在于，所述步骤S3包括步骤S3.1、步骤S3.2、步骤S3.3以及步骤S3.4；
步骤S3.1：对方案层中的所有指标进行m次采样，得到采样矩阵，并对采样矩阵进行数据标准化处理后得到初始决策矩阵，初始决策矩阵由式6)获得，式6)如下：
Figure FDA0003573438600000045
其中，R表示初始决策矩阵；rij表示初始决策矩阵中第i个评估对象的第j个指标；Qij表示采样矩阵中第i个评估对象的第j个指标；Qimaxj表示采样矩阵中第i个评估对象的第j个指标的最大值；Qiminj表示采样矩阵中第i个评估对象的第j个指标的最小值；n表示方案层中所有指标的总个数。
步骤S3.2：对初始决策矩阵进行归一化处理，得到标准决策矩阵，标准决策矩阵由式7)获得，式7)如下：
Figure FDA0003573438600000051
其中，Y表示标准决策矩阵；yij表示标准决策矩阵中第i个评估对象的第j个指标；
步骤S3.3：基于标准决策矩阵中的指标，得到第j个指标的信息熵值，通过式8)获得，式8)如下：
Figure FDA0003573438600000052
其中，ej表示第j个指标的信息熵值；
步骤S3.4：基于信息熵值得到客观权重，客观权重通过式9)获得，式9)如下：
Figure FDA0003573438600000053
其中，wsj表示第j个指标的客观权重。
9.根据权利要求8所述的既有路基挡土墙安全评估方法，其特征在于，所述步骤S4中，通过式10)确定综合权重，
Figure FDA0003573438600000061
其中，wj表示第j个指标的综合权重；wUj表示第j个指标的最优主观权重；wSj表示第j个指标的客观权重。
10.根据权利要求9所述的既有路基挡土墙安全评估方法，其特征在于，所述步骤S5包括步骤S5.1、步骤S5.2以及步骤S5.3；
步骤S5.1：通过综合权重和标准决策矩阵构建加权标准决策矩阵，加权标准决策矩阵通过式11)获得，式11)如下：
Figure FDA0003573438600000062
其中，L表示加权标准决策矩阵；lij表示加权标准决策矩阵中第i个评估对象的第j个指标；wn表示第n个指标的综合权重；
步骤S5.2：基于加权标准化决策矩阵求出正理想解和负理想解，正理想解和负理想解由式12)获得，式12)如下：
Figure FDA0003573438600000063
Figure FDA0003573438600000064
其中，l*表示正理想解；l0表示负理想解；i表示评估对象；
步骤S5.3：通过式13)求解评估对象的各个指标到正理想解和负理想解的距离，并通过式14)得出安全等级；
Figure FDA0003573438600000071
Figure FDA0003573438600000072
其中，
Figure FDA0003573438600000073
表示评估对象的各个指标到正理想解的距离；
Figure FDA0003573438600000074
表示评估对象的各个指标到负理想解的距离；U表示评估集。
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