岩体质量分级的组合赋权云模型：一种新的决策工具

岩体质量分级是地质工程中的关键决策因素，它涉及到复杂的风险评估和工程设计。传统方法在处理模糊性和不确定性方面存在局限，尤其是在确定用于分级评价的不同因子（如岩石单轴抗压强度σc、岩石质量指标RQD、结构面间距Jd、结构面摩擦系数f、岩体钻进速度T以及岩体声波波速V）的权重时，往往难以得出精确的量化指标。为解决这一问题，本文提出了一种创新的组合赋权-云模型来对岩体质量进行分级。 云模型是一种处理不确定性和模糊性的数学工具，它通过建立随机变量的“云”来表达信息的不确定性。在这个模型中，首先，将每个评价因子按照单指标岩体质量分级标准转化为云数字特征，这包括云的平均值、云中心和云宽度等参数，这些参数能够反映因子在不同岩体质量等级下的分布情况。 其次，利用德尔菲法和变异系数法分别获取各个因子的初步权重，这两种方法都是专家判断和数据统计相结合的方法，旨在减少主观偏见并考虑了数据的变异情况。然后，通过距离函数约束的思想，对这些初步权重进行组合赋权，以得到更为全面且合理的综合权重。这种组合赋权能够更好地整合多维度的信息，提高了分级的准确性。 最后，利用正向正态云发生器，基于综合权重计算出每个待评岩体案例的综合确定度。综合确定度越高，表示岩体质量等级的判定越可靠。通过比较云模型的结果与传统评价方法，发现组合赋权-云模型在岩体质量分级的应用中表现出良好的适用性和可靠性，它提供了一种新的、更为精细的评估策略，有助于提升工程项目的决策质量和风险控制。 本文的研究成果为地质工程领域中的岩体质量分级问题提供了一种创新且实用的解决方案，对于提高岩体稳定性分析的精度和工程项目的安全性具有重要意义。通过结合云模型的处理能力和组合赋权技术，岩体质量分级的精度得到了显著提升，这为未来同类问题的研究和实践提供了有价值的经验和参考。