激光测量与FKM算法在隧洞岩体结构面模糊聚类分析中的应用

"这篇文章是2014年发表在吉林大学学报（地球科学版）上的一篇自然科学论文，由刘昌军、丁留谦、张顺福等人撰写，题目为‘基于激光测量和FKM聚类算法的隧洞岩体结构面的模糊群聚分析’。文章探讨了如何利用三维激光测量技术和FKM聚类算法来分析隧洞岩体结构面的特征，以评估隧洞的透水性和稳定性。" 文章中介绍的关键知识点包括： 1. **隧洞岩体结构面的重要性**：结构面的数量、产状和发育程度对评价隧洞的透水性及稳定性至关重要。这些因素直接影响到隧道的安全运营和长期维护。 2. **三维激光测量技术**：该技术能够快速获取隧洞周围岩体的激光点云数据，以及结构面的几何信息。这种非接触式测量方式提高了数据采集的速度和精度，减少了传统方法可能带来的误差。 3. **柱面投影和Delaunay生长算法**：用于激光点云的三角网重构。通过柱面投影将三维空间的信息转换为二维投影，简化处理；Delaunay生长算法则帮助构建精确的三角网格，确保每个三角形的内角均小于180度，以利于后续的几何分析。 4. **三角网平面产状计算**：利用三角网平面方程的法向量，可以计算出每个三角网平面的产状信息，这为理解岩体结构提供了关键数据。 5. **FKM聚类算法**：这是一种模糊群聚方法，用于对隧洞岩体结构面的产状进行分类。模糊群聚允许数据在类别之间有一定的模糊边界，更适合处理地质结构这类复杂、不清晰的分类问题。 6. **FSS软件的应用**：作者自主研发的FSS软件在实际案例中应用了这一方法，能快速得到不同结构面组别的优势产状，并以不同颜色进行空间可视化，增强了分析的直观性和可读性。 7. **研究结论**：柱面投影和Delaunay生长法构建的点云网络适用于隧洞工程，效率高且准确；FKM模糊群聚算法在分类结果上的可靠性和通用性得到了验证，对于类似工程具有广泛的推广价值。 这篇论文提出了一种创新的方法，结合先进的测量技术和统计分析工具，解决了隧洞结构面分析的难题，为隧洞设计和安全评估提供了有力的技术支持。