[发明专利]一种矿岩可崩性的模糊物元评价方法

权利要求书

1.一种矿岩可崩性的模糊物元评价方法，其特征在于：该方法把模糊数学和物元分析有机地结合在一起，将矿岩可崩性分为无可崩性、可崩性差、可崩性较好、可崩性好、可崩性很好5个等级作为物元，选用矿岩质量指标RQD值、单轴饱和抗压强度、节理间距、初次拉底水力半径、水理特性值作为评价指标。通过隶属度计算、关联度变换及从优隶属度处理，建立矿岩可崩性评价的关联系数模糊物元。采用求和归一法确定评价指标权重，运用关联度计算及最大关联度原则，计算矿岩各指标量相对于不同评价级别的隶属度，进而对矿岩可崩性进行隶属度评价。

2.如权利要求1所述的矿岩可崩性的模糊物元评价方法，其特征在于，其评价步骤如下：

步骤一：确定物元

若矿岩可崩性有n个评价指标C₁，C₂，…，C_n和相应的模糊量值v₁，v₂，…，v_n称为R的n维模糊物元，简记为R＝(n，C，v)，如果m个矿岩可崩性等级的n维模糊物元组合在一起，便构成m个矿岩可崩性的n维符合物元R_mn；

步骤二：建立矿岩可崩性模糊物元模型

(a)建立复合模糊物元

若将R_mn的量值改写为模糊物元量值，则称为m个可崩性等级的n维复合物元，记作：

Rmn=MiCkvik=Mi...MmC1v11...vm1............Cnv1n...vmn---(1)]]>

式中：R_mn为m矿岩可崩性等级的n个评价指标的模糊物元；C_k为第K个评价指标，其中K＝1,2，……n；M_i为第i个可崩性等级，其中i＝1,2，……，m；v_ik为第i个矿岩可崩性等级第K个评价指标对应的模糊物元量值；

(b)建立从优隶属度模糊物元

根据可崩性的分级，在可崩性模糊物元分析中，区间内隶属函数采用中间型，即区间的端点处于最模糊状态，隶属度≈0.5，则构建边界处的隶属函数的表达式如(2)所示：

μ(x)=e-(x-ab)2---(2)]]>

对于边界区域，即无可崩性及可崩性很好的区域划分，隶属度为1，则构建边界处的隶属函数的表达式如(3)所示：

μ(x)=e-(x-a1b)2,x<a11,a1≤x≤a2e-(x-a2b)2,x>a2---(3)]]>

式(1)中：a>0，b>0，则有x＝a，μ(a)＝1取最大值，即a为评价指标量值对应区间的均值；

步骤三：关联变换，建立关联系数模糊物元

对于不同隶属度分别采用如下不同的计算公式：

越大越优型：

μji=Xji-minXjimaxXji-minXji---(4)]]>

j＝1,2,…,m；i＝1,2,…,n

越小越优型：

μji=maxXji-XjimaxXji-minXji---(5)]]>

j＝1,2,…,m；i＝1,2,…,n

式中：μ_ji表示第j个事物第i项特征的从优隶属度，X_ji表示与第j个事物第i项特征相应的量值，maxX_ji，minX_ji分别表示X_ji中的最大值和最小值；

m个事物具有几项评价因素及相应的模糊量值，因为关联系数是通过优化原则和关联变换得到的数值；因此便可建立关联系数复合模糊物元，记作R_ξmn

Rξmn=M1...MmC1ξ11...ξm1............Cnξ1n...ξmn---(6)]]>

其中：M_j表示第j个事物；C_i表示第j个事物第i项评价因素，与其对应的模糊量值，以ξ_ij(j＝1,2，…，m；i＝1,2，…n)表示，即第j个事物第i项评价因素的关联系数；

步骤四：计算评价指标的权重

物元分析时，特征权重的确定是问题的关键，采用求和归一法计算指标权重，即先求出各事物每项特征关联系数之和，然后对每项特征的关联系数作归一化处理，便得出各事物各项特征的权重，其表达式如下：

Rw=C1C2...Cnwiw1w2...wn---(7)]]>

式中：R_w表示权重复合物元，w_i表示每一事物第i项特征的权重值，表示C_i的关联系数之和，表示各项特征关联系数之和；

步骤五：判定归属

关联度是指两事物间关联性大小的度量，在这里即表示矿岩可崩性评价指标值与评价标准关联性大小的度量，其用K_j表示，即第j个事物与标准事物的关联度。在关联度复合模糊物元中，按各关联度的大小，依顺序排列起来，然后对事物或因素进行分析的方法，称其为模糊物元关联分析，其目的在于寻求事物的主要关系，找出影响目标值的重要因素，从而掌握事物的主要特征，从中确定最佳事物，构造关联度复合模糊物元，采用加权平均集中处理，则得：

R_k＝R_w*R_ξmn   (8)

式中：“*”表示运算符号，根据采用的模式不同，运算的方法也就有所不同，本文选取M(×,+)算法，即先乘后加的运算；

求得关联度K_j(j＝1,2,…,m)之后，可根据评价原则确定评估对象的具体结果，较常用的评价原则是最大关联度原则：从各事物的关联度中，确定其最大值K^*，作为评判原则，如式(9)所示：

K^*＝max(K₁,K₂,…,K_m)   (9)。