摘 要：在经济快速发展的同时，岩土问题也随之暴露出来。在地下工程使用的岩土材料本身的随机性、模糊性和不确定性使得岩土问题更增加了多场（温度场、应力场、渗流场）、多态（气态、固态、液态）的复杂耦合问题，给具体的施工带来了许多困难，因此，本文就针对岩土工程中的不确定性进行了研究和探讨。
关键词：岩土工程 不确定性系统 专家系统
由于岩土自身性质的模糊性和地质勘探技术的局限性使得在施工过程中的岩土问题更加复杂，再加上外界因素的影响，岩土模型的选取和力学分析的难度就更大。为了实现城市现代化和生态和谐发展，要充分将新理念、新技术、新方法应用到系统研究上来。
1 国内外研究现状
随着社会现代化的发展，交通运输不断发达，人们对空间的需求越来越大，尤其是地下空间的利用，包括地铁、边坡工程、隧道等在内的岩土工程，不断的用来改善急剧增加的人口密度问题。但是，由于在岩土工程中存在许多不确定性，使得在工程安全和可持续发展等方面还有许多尚未解决的科技问题。
从目前的研究现状来看，自从20世纪初人们就已经开始着手研究不确定性系统。在此类问题的研究上人们使用的是反分析的方法，即经过现场测量信息确定计算参数的反分析问题研究，经过专业人员三十多年的研究发展，反分析问题研究逐渐由开始的线性发展到非线性，研究的材料也由均质过渡到非均质，而确定性反分析的研究方式也发展成了非确定性的反分析研究。
经过目前分析研究成果，将岩土工程的研究现状和发展时期分为以下三个时期：
（1）70年代初到80年代初为反分析发展的初期。在这个时期主要使用基于线性问题的逆分析方法进行算法建立和反分析理论的研究，并且在水电工程中广泛应用。其中主要代表人有Kazanagh等人提出的基于反演弹性固体的弹性模量的有限元法；Kirsten在岩土工程勘测讨论会上使用的量测变形分析方法等。
（2）80年代初到90年代初为反分析的进一步发展时期。在这个时期逐渐出现了基于不同本构关系和算法的反分析法，并且将现场的实测条件和实际应用等情况考虑在内，因此，这个时期发展的反分析法更为成熟。其中代表人主要有Gioda G等人提出的使用概率统计来分析岩土参数的算法；郭怀志等人提出的基于回归分析的模拟岩体的应力场等。
（3）90年代初到今天。在这个阶段进行了岩土模型的识别问题的研究，这些分析法研究中更是加入了系统性和信息论的理论，因此这个时期提出的遗传算法和神经网络等都将对施工的影响和动态施工的具体技术考虑在内。主要代表人有李素华等人提出的使用四中优化算法对弹性横向观同性的优化反演分析；袁勇等人提出的使用系统辨识理论和力学原理研究的岩体本构模型。
2 不确定性系统的研究
本文的研究对象是沿途体与支护结构复合体，并将其看作是复杂的动力系统来分析，在岩土工程测量数据的基础上采用正演和反演相结合的分析方法，将施工过程的进展情况反馈给决策者，以便决策者及时掌握施工情况。而本文研究的重点就是根据岩土工程不确定性系统的特点进行分析，建立智能专家系统。以下就是专家系统的结构和系统实现。
2.1 基本结构
专家系统从本质上来说就是一个智能的计算机程序系统。它的实现主要是建立在研究专家的知识和经验上，利用专家解决问题的方法来处理问题，主要原理是建立一个囊括了专门的知识和经验的程序系统，以专家的知识经验为依据进行推理和判断，进而模拟出专家的决策过程。
一个完整的专家系统需有几点特征：推理性、透明性、灵活性和启发性，主要有以下几个部分组成：知识库、数据库、推理机、上下文、症兆提取器、学习系统、解释器。知识库主要是用来存放专家的经验、知识，在这里，知识库的结构形式主要由知识的表示方式来决定，具体常见的知识形式有逻辑表示、规则表示、语义网络表示、框架表示、子程序等；数据库主要是用来存放反应系统当前状态的数据，通常分为静态数据库和动态数据库，在这里，静态数据是指相对稳定地数据，例如围岩的参数、支护结构的尺寸等，动态数据主要指的是施工过程中产生的参数，例如测量数据、施工进度等；推理机是一组软件程序，主要用来控制和协调整个专家系统；上下文主要作用是存放中间结果，用来辅助推理机的工作，和记事文档作用一样，可以擦除和重写；症兆提取器主要是用来消除由于操作水平的差异性而导致的误差，在这里，提取征兆简单而有效的方法就是特征参数计算；学习系统主要是将专家脑中的知识提取出来并进行总结处理，再将归纳的知识进行程序化，以建立知识库；解释器主要作用是根据什么而得出结论，并可以回答客户提出的任何问题。
2.2 系统实现
目前专家系统仍存在不足之处：获取知识能力不够；推理能力差；智能化水平较低；系统的层次较少。针对上述缺点，将神经网络与专家系统结合起来形成神经网络专家系统，以下为具体实现方式：
（1）知识表示。知识表示就是将知识转化成机器可以理解的形式，使传统的计算机具有人的智能，具备人的知识及工作能力，神经网络知识库主要是利用自身的分布式连接机制来表示知识，在这里，知识不再以孤立的规则表示出来，而是以相互关联的权值和临界值表现出来。
（2）知识获取。在神经网络专家系统中，获取知识也就是获取和选择训练样本，然后系统通过特定的算法进行学习，再经过网络内部的自适应算法整合修改之后，将专家的启发式知识分布到网络的互连上，在这个过程中，每个知识点的都是由若干个与之相连接的神经元的权值和输入信息组成。
（3）推理机制。主要分为三种机制：正向推理机制、反向推理机制、混合推理机制，其中用的最广泛的是混合推理机制，即神经网络系统根据输入的部分已知信息提出发生概率最大的事件，然后根据相关知识验证这种假设，若假设成立，则推理结束；反之，再做出新的假设，继续验证，直到假设成立之后结束。
（4）解释机制。解释机制的实现主要是将蕴含于输入层的神经元和输出层的神经元的物理含义以及对应的连接强度结合起来形成规则，进而利用这些形成的规则实现机制的解释功能。
3 结语
综上所述，本文研究的智能专家系统将专家经验、工程施工经验、数值理论分析、现场勘探等技术融合在了一起，充分的对传统的岩土工程技术进行了改造和提高，并结合了实际情况，使得在应用中更加科学、合理。然而，岩土体本身属于自然地质范畴，在构造上具有其特有独特性和变异性，使得难以分析其物理性质和力学性质，因此，对于岩土问题的分析要从工程地质的观点出发，并与施工特点相结合来进行相关的勘探，更要遵循环保节约、因地制宜的原则，充分的利用好每一寸土地，并将更先进更科学的技术应用到解决岩土问题中来。
参考文献
[1] 贺钢，蒋楚生.边坡岩土工程不确定性及对策分析[J].铁道工程学报，2010，4：19-22，34.
[2] 赵彦斌.边坡岩土工程不确定性及对策分析[J].技术与市场，2012，3：42，44.
关键词：岩土工程 不确定性系统 专家系统
由于岩土自身性质的模糊性和地质勘探技术的局限性使得在施工过程中的岩土问题更加复杂，再加上外界因素的影响，岩土模型的选取和力学分析的难度就更大。为了实现城市现代化和生态和谐发展，要充分将新理念、新技术、新方法应用到系统研究上来。
1 国内外研究现状
随着社会现代化的发展，交通运输不断发达，人们对空间的需求越来越大，尤其是地下空间的利用，包括地铁、边坡工程、隧道等在内的岩土工程，不断的用来改善急剧增加的人口密度问题。但是，由于在岩土工程中存在许多不确定性，使得在工程安全和可持续发展等方面还有许多尚未解决的科技问题。
从目前的研究现状来看，自从20世纪初人们就已经开始着手研究不确定性系统。在此类问题的研究上人们使用的是反分析的方法，即经过现场测量信息确定计算参数的反分析问题研究，经过专业人员三十多年的研究发展，反分析问题研究逐渐由开始的线性发展到非线性，研究的材料也由均质过渡到非均质，而确定性反分析的研究方式也发展成了非确定性的反分析研究。
经过目前分析研究成果，将岩土工程的研究现状和发展时期分为以下三个时期：
（1）70年代初到80年代初为反分析发展的初期。在这个时期主要使用基于线性问题的逆分析方法进行算法建立和反分析理论的研究，并且在水电工程中广泛应用。其中主要代表人有Kazanagh等人提出的基于反演弹性固体的弹性模量的有限元法；Kirsten在岩土工程勘测讨论会上使用的量测变形分析方法等。
（2）80年代初到90年代初为反分析的进一步发展时期。在这个时期逐渐出现了基于不同本构关系和算法的反分析法，并且将现场的实测条件和实际应用等情况考虑在内，因此，这个时期发展的反分析法更为成熟。其中代表人主要有Gioda G等人提出的使用概率统计来分析岩土参数的算法；郭怀志等人提出的基于回归分析的模拟岩体的应力场等。
（3）90年代初到今天。在这个阶段进行了岩土模型的识别问题的研究，这些分析法研究中更是加入了系统性和信息论的理论，因此这个时期提出的遗传算法和神经网络等都将对施工的影响和动态施工的具体技术考虑在内。主要代表人有李素华等人提出的使用四中优化算法对弹性横向观同性的优化反演分析；袁勇等人提出的使用系统辨识理论和力学原理研究的岩体本构模型。
2 不确定性系统的研究
本文的研究对象是沿途体与支护结构复合体，并将其看作是复杂的动力系统来分析，在岩土工程测量数据的基础上采用正演和反演相结合的分析方法，将施工过程的进展情况反馈给决策者，以便决策者及时掌握施工情况。而本文研究的重点就是根据岩土工程不确定性系统的特点进行分析，建立智能专家系统。以下就是专家系统的结构和系统实现。
2.1 基本结构
专家系统从本质上来说就是一个智能的计算机程序系统。它的实现主要是建立在研究专家的知识和经验上，利用专家解决问题的方法来处理问题，主要原理是建立一个囊括了专门的知识和经验的程序系统，以专家的知识经验为依据进行推理和判断，进而模拟出专家的决策过程。
一个完整的专家系统需有几点特征：推理性、透明性、灵活性和启发性，主要有以下几个部分组成：知识库、数据库、推理机、上下文、症兆提取器、学习系统、解释器。知识库主要是用来存放专家的经验、知识，在这里，知识库的结构形式主要由知识的表示方式来决定，具体常见的知识形式有逻辑表示、规则表示、语义网络表示、框架表示、子程序等；数据库主要是用来存放反应系统当前状态的数据，通常分为静态数据库和动态数据库，在这里，静态数据是指相对稳定地数据，例如围岩的参数、支护结构的尺寸等，动态数据主要指的是施工过程中产生的参数，例如测量数据、施工进度等；推理机是一组软件程序，主要用来控制和协调整个专家系统；上下文主要作用是存放中间结果，用来辅助推理机的工作，和记事文档作用一样，可以擦除和重写；症兆提取器主要是用来消除由于操作水平的差异性而导致的误差，在这里，提取征兆简单而有效的方法就是特征参数计算；学习系统主要是将专家脑中的知识提取出来并进行总结处理，再将归纳的知识进行程序化，以建立知识库；解释器主要作用是根据什么而得出结论，并可以回答客户提出的任何问题。
2.2 系统实现
目前专家系统仍存在不足之处：获取知识能力不够；推理能力差；智能化水平较低；系统的层次较少。针对上述缺点，将神经网络与专家系统结合起来形成神经网络专家系统，以下为具体实现方式：
（1）知识表示。知识表示就是将知识转化成机器可以理解的形式，使传统的计算机具有人的智能，具备人的知识及工作能力，神经网络知识库主要是利用自身的分布式连接机制来表示知识，在这里，知识不再以孤立的规则表示出来，而是以相互关联的权值和临界值表现出来。
（2）知识获取。在神经网络专家系统中，获取知识也就是获取和选择训练样本，然后系统通过特定的算法进行学习，再经过网络内部的自适应算法整合修改之后，将专家的启发式知识分布到网络的互连上，在这个过程中，每个知识点的都是由若干个与之相连接的神经元的权值和输入信息组成。
（3）推理机制。主要分为三种机制：正向推理机制、反向推理机制、混合推理机制，其中用的最广泛的是混合推理机制，即神经网络系统根据输入的部分已知信息提出发生概率最大的事件，然后根据相关知识验证这种假设，若假设成立，则推理结束；反之，再做出新的假设，继续验证，直到假设成立之后结束。
（4）解释机制。解释机制的实现主要是将蕴含于输入层的神经元和输出层的神经元的物理含义以及对应的连接强度结合起来形成规则，进而利用这些形成的规则实现机制的解释功能。
3 结语
综上所述，本文研究的智能专家系统将专家经验、工程施工经验、数值理论分析、现场勘探等技术融合在了一起，充分的对传统的岩土工程技术进行了改造和提高，并结合了实际情况，使得在应用中更加科学、合理。然而，岩土体本身属于自然地质范畴，在构造上具有其特有独特性和变异性，使得难以分析其物理性质和力学性质，因此，对于岩土问题的分析要从工程地质的观点出发，并与施工特点相结合来进行相关的勘探，更要遵循环保节约、因地制宜的原则，充分的利用好每一寸土地，并将更先进更科学的技术应用到解决岩土问题中来。
参考文献
[1] 贺钢，蒋楚生.边坡岩土工程不确定性及对策分析[J].铁道工程学报，2010，4：19-22，34.
[2] 赵彦斌.边坡岩土工程不确定性及对策分析[J].技术与市场，2012，3：42，44.
