尹 麗 景海河 董連成
(黑龍江科技大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150022)
基于改進(jìn)遺傳算法的瑞利波頻散曲線的反演
尹 麗 景海河 董連成
(黑龍江科技大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150022)
對(duì)勘探介質(zhì)中參數(shù)對(duì)頻散曲線的影響進(jìn)行了探討,提出了應(yīng)用改進(jìn)遺傳算法反演Rayleigh波頻散曲線的問(wèn)題,針對(duì)青藏鐵路北麓河場(chǎng)地進(jìn)行了頻散曲線的反演,驗(yàn)證了改進(jìn)遺傳算法的有效性,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證:利用改進(jìn)遺傳算法可對(duì)Rayleigh波頻散曲線進(jìn)行反演,提高了計(jì)算速度和精度。
介質(zhì),參數(shù),遺傳算法
隨著經(jīng)濟(jì)科技的快速發(fā)展,高速鐵路、跨江橋梁、城際鐵路等大型建筑的建設(shè)對(duì)地基的要求更精準(zhǔn),必須查明土層的結(jié)構(gòu),以便在工程實(shí)踐中及時(shí)有效的采取處理措施,降低危害。Rayleigh波[1]在傳播過(guò)程中攜帶了豐富的地層介質(zhì)信息,并與其傳播速度與介質(zhì)的物理力學(xué)性質(zhì)密切相關(guān),且具有分辨率高、無(wú)損、抗干擾能力強(qiáng)、效率高、衰減小且不受地層速度關(guān)系的優(yōu)點(diǎn),已被廣泛應(yīng)用于土層的物理力學(xué)參數(shù)原位測(cè)試、空洞探測(cè)、工程地質(zhì)勘察、地基加固及公路無(wú)損檢測(cè)等領(lǐng)域。通過(guò)反演Rayleigh波頻散曲線可以獲取介質(zhì)層厚度和橫波速度,精準(zhǔn)判斷場(chǎng)地信息,而且可進(jìn)一步研究土層的泊松比、變形模量,壓實(shí)度、抗壓抗折強(qiáng)度、地基承載力等物理力學(xué)參數(shù),因而如何準(zhǔn)確可靠地反演瑞利波頻散曲線就顯得尤為重要[2],作者從彈性多層介質(zhì)出發(fā),研究了介質(zhì)參數(shù)對(duì)頻散曲線的影響,探討了遺傳算法存在的不足和缺陷,如效率低,計(jì)算量大及收斂難等,限制了其在Rayleigh波反演等領(lǐng)域的更廣泛應(yīng)用。故而,作者提出了采用改進(jìn)遺傳算法[3]對(duì)頻散曲線進(jìn)行反演的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了反演方案,并針對(duì)青藏鐵路北麓河場(chǎng)地進(jìn)行了頻散曲線的反演,反演結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。
Rayleigh波頻散曲線是含有土層信息的重要曲線,是進(jìn)行反演的必要前提。根據(jù)北麓河K1139+820場(chǎng)地鉆孔資料(來(lái)自吳志堅(jiān)“青藏鐵路沿線凍土場(chǎng)地地震動(dòng)特征研究”論文[4]),見(jiàn)表1,并借助于Rayleigh波頻散函數(shù)進(jìn)行相速度提取,結(jié)果見(jiàn)圖1。
表1 場(chǎng)地鉆探資料
在層狀半空間介質(zhì)中,假設(shè)m層土層參數(shù)有密度ρm,厚度Hm,拉梅常數(shù)λm,剪切模量Em,縱波速度Vpm,橫波速度Vsm,Rayleigh波速度VRm,這些因素都是描述土層介質(zhì)物理性質(zhì)的重要參數(shù)。本小節(jié)考慮當(dāng)其中一個(gè)土層參數(shù)增加5%時(shí),頻散曲線的變化,見(jiàn)圖2。從圖2中可以看出改變量相同的情況下,容重對(duì)頻散曲線的影響最小,其次是泊松比、阻尼比,再者就是厚度,影響最大的就是剪切波速度。依據(jù)土層參數(shù)對(duì)頻散曲線的影響,可以認(rèn)為剪切波速度可以作為反演的目標(biāo)。故考慮在進(jìn)行反演分析時(shí)主要考慮剪切波速度和厚度。
在實(shí)際計(jì)算過(guò)程中發(fā)現(xiàn),標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法很難收斂,效率很低,只有經(jīng)過(guò)改進(jìn)的遺傳算法,才能夠使算法的閃光點(diǎn)得以實(shí)現(xiàn)[5]?;谶z傳算法的不足,本文提出適應(yīng)度標(biāo)定。利用這種方法進(jìn)行選擇,可以使個(gè)體之間的適應(yīng)度值比保持較合理的差距,從而達(dá)到早期限制競(jìng)爭(zhēng)、晚期鼓勵(lì)競(jìng)爭(zhēng)的目的。
動(dòng)態(tài)線性適應(yīng)度標(biāo)定函數(shù),見(jiàn)式(1)。
fk′=afk+b
(1)
其中,fk為標(biāo)定前適應(yīng)度函數(shù);fk′為標(biāo)定后的適應(yīng)度函數(shù)。
為控制適應(yīng)度最大的個(gè)體在下一代中的期望復(fù)制份數(shù),故而需要設(shè)置最佳個(gè)體的期望復(fù)制份數(shù)。假設(shè)群體規(guī)模大小為50個(gè)~100個(gè)時(shí),一般建議取1.2~2。
系數(shù)a,b滿(mǎn)足式(2)。
(2)
a,b滿(mǎn)足以下兩個(gè)條件:
2)fmax=Cfmax。
其中,C為最佳個(gè)體的期望復(fù)制份數(shù)。
當(dāng)適應(yīng)度選擇上使用線性定標(biāo)后,改變了個(gè)體適應(yīng)度之間的差距,維持了種群的多樣性,并且計(jì)算簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn)。線性定標(biāo)的計(jì)算原理,如圖3所示。
當(dāng)群體內(nèi)某個(gè)體的適應(yīng)度遠(yuǎn)低于其他個(gè)體的適應(yīng)度平均值,而此時(shí)fmax和favg值近似相等時(shí),在這種情況下運(yùn)用線性標(biāo)定方法進(jìn)行適應(yīng)度函數(shù)定標(biāo),可能出現(xiàn)適應(yīng)值為負(fù)的情況。為了避免最小適應(yīng)度為負(fù)值,則需進(jìn)行如下的變換:
(3)
根據(jù)上述討論分析看出,最佳個(gè)體的期望復(fù)制份數(shù)C決定了適應(yīng)度函數(shù)縮放程度。在傳統(tǒng)的遺傳算法中,C沒(méi)有固定且通用的計(jì)算公式,選取具有不可預(yù)見(jiàn)性和隨機(jī)性,存在影響全局最優(yōu)化結(jié)果的隱患。因此,作者對(duì)C進(jìn)行規(guī)定,假設(shè)C為關(guān)于進(jìn)化代數(shù)的函數(shù),并且使C值隨進(jìn)化代數(shù)的變化而變化,其關(guān)系式為:
C(k)=Cmax+kh
(4)
其中,k為當(dāng)前進(jìn)化代數(shù);Cmin為C經(jīng)驗(yàn)值的最小值;Cmax為C經(jīng)驗(yàn)值的最大值;g為遺傳代數(shù);h=(Cmax-Cmin)/g。
由式(4)知,在進(jìn)化初期,當(dāng)出現(xiàn)個(gè)體分散明顯時(shí),較小的值能較大程度地縮小個(gè)體適應(yīng)度的差距,具體見(jiàn)式(5)。
C(k)=Cmin+kh
(5)
本節(jié)將各層的密度和縱波速度視為已知量,僅對(duì)各層的橫波速度和厚度進(jìn)行反演利用遺傳算法、上述改進(jìn)的遺傳算法分別對(duì)青藏北麓河進(jìn)行頻散曲線反演,并將反演結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法計(jì)算的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明,改進(jìn)的遺傳算法有效地提高了收斂速度和反演精度。
具體反演參數(shù)的搜索范圍見(jiàn)表2。
表2 反演參數(shù)搜索范圍
為了檢驗(yàn)改進(jìn)遺傳算法的合理性,我們利用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和改進(jìn)遺傳算法分別對(duì)反演計(jì)算。反演結(jié)果見(jiàn)表3。
表3 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法、改進(jìn)遺傳算法的反演結(jié)果
由表3可以看出,總體上,改進(jìn)遺傳算法反演結(jié)果的相對(duì)誤差均低于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法。改進(jìn)遺傳算法反演結(jié)果優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法反演結(jié)果,反演得到各參數(shù)都較接近于真值,相對(duì)誤差均低于1%。
根據(jù)反演結(jié)果得到頻散曲線,見(jiàn)圖4~圖6。
圖4~圖6是根據(jù)表3中標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法、改進(jìn)遺傳算法反演結(jié)果繪制出的頻散曲線,并且與理論頻散曲線展開(kāi)對(duì)比的結(jié)果。從圖4可看出,標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法反演頻散曲線和理論頻散曲線在4.8 Hz前存在較大差別,4.8 Hz以后吻合程度較好;從圖5不難看出,改進(jìn)遺傳算法的反演頻散曲線在這個(gè)過(guò)程中與理論頻散曲線吻合相當(dāng)高,兩條線基本重合;再根據(jù)圖6,可以清楚的看出改進(jìn)遺傳算法的反演頻散曲線優(yōu)越于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法反演頻散曲線,從而驗(yàn)證了遺傳算法改進(jìn)的實(shí)用性,為今后工程計(jì)算提供了依據(jù)。
給出從青藏鐵路北麓河段野外觀測(cè)數(shù)據(jù)中提取頻散曲線的處理方法,介紹了具有時(shí)頻特征的小波分析提取相速度曲線,并驗(yàn)證小波分析法在提取相速度曲線的合理性。并根據(jù)提取的頻散曲線,采用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和改進(jìn)遺傳算法分別反演頻散曲線,經(jīng)過(guò)與理論頻散曲線對(duì)比,肯定了改進(jìn)遺傳算法的有效性,一方面提高了計(jì)算速度,另一方面提高了精度。
[1] 袁臘梅.層狀介質(zhì)中瑞利波頻散方程及其線性研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2008:2-5.
[2] 吳燕清,楊天春.瑞利波頻散曲線的反演[J].煤炭學(xué)報(bào),2008(10):1097-1101.
[3] 毛承英.基于改進(jìn)遺傳算法的瑞雷波頻散曲線反演[D].長(zhǎng)沙:中南大學(xué),2010.
[4] 吳志堅(jiān),孫軍杰,王蘭民,等.青藏鐵路沿線凍土場(chǎng)地地震動(dòng)特征研究[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2007(12):15-16.
[5] 崔建文.一種改進(jìn)的全局優(yōu)化算法及其在面波頻散曲線反演中的應(yīng)用[J].地球物理學(xué)報(bào),2004,47(3):521-527.
Based improved genetic algorithm for inversion of Rayleigh waves dispersion curves
YIN Li JING Hai-he DONG Lian-cheng
(HeilongjiangUniversityofScienceandTechnology,Harbin150022,China)
Exploration medium parameters affect the dispersion curves were discussed, this paper presents an improved genetic algorithm inversion of Rayleigh wave dispersion curve problems. For the Qinghai-Tibet Railway Beiluhe venues inversion dispersion curves verify the validity of improved genetic algorithm. Experimental verification: use of improved genetic algorithm for Rayleigh wave dispersion curve inversion to improve the computing speed and accuracy.
medium, parameter, genetic algorithm
1009-6825(2014)15-0050-03
2014-03-14
尹 麗(1986- ),女,在讀碩士; 景海河(1963- ),男,博士,教授; 董連成(1973- ),男,博士,副教授
TU195
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