[发明专利]一种基于松鼠搜索算法的电阻率溶洞识别方法

说明书

本发明公开了一种基于松鼠搜索算法的电阻率溶洞识别方法，该方法主要步骤如下：S1.构建溶洞有限元模型，利用电阻抗法正问题相关公式求得结构测量点的电势分布数据；S2.构建溶洞结构的目标函数，即待优化的目标函数；S3.利用松鼠搜索算法不断的迭代优化目标函数，满足停止准则后，保存最优解，便可识别出溶洞位置。该方法对比传统的灵敏度或梯度矩阵方法可以准确地检测出各种溶洞的位置，无需初值和梯度信息，并且对噪声不敏感。本发明通过单个溶洞和多个溶洞两个实施例说明了该方法的有效性和鲁棒性，与粒子群算法相比，本发明即使在一定的测量噪声下也具有较好的探测精度，具有良好的工程应用能力。

技术领域

本发明涉及一种基于松鼠搜索算法的电阻率溶洞识别方法，属于地下溶洞探测技术领域。

背景技术

目前，在石灰岩地下溶洞发育的地区，建筑工程场地的地下溶洞，往往位于地下水位以下，建设各方为了保证建筑物基础的安全，不惜投入大量的人力、财力及时间进行石灰岩地区建设工程场地地下溶洞的勘查工作，采用传统的工程地质钻探仅为一孔之见，或采用传统的电法勘探，由于地下溶洞埋深较大或地下溶洞规模较小而导致其电阻率与围岩石灰岩电阻率差异较小而无法准确地探查出来，给建筑物留下严重的安全隐患。地下溶洞会对房屋建筑、地铁等建造产生一定危害，及时探测出地下溶洞并加以处理，对结构施工、使用等中的安全有重要意义。

电阻率法探测溶洞问题是反问题的识别研究中的优化问题，其基本思想是：确定探测区域，电极方案，溶洞的出现会引起测量的电势分布数据的改变，进而反应到土层视电阻率的改变，可以利用这些变化对溶洞位置进行定位。即通过定义一个关于溶洞结构的目标函数，然后利用各种优化方法来实现探测溶洞的位置。传统的电阻率溶洞探测方法引入了正则化方法，采用灵敏度或梯度矩阵来识别溶洞位置，具有以下缺点：对初值敏感，对噪声敏感，容易陷入局部最优解，从而识别效果较差。

发明内容

本发明为克服上述技术的缺陷，提供一种具有实用性、有效性和准确性的基于松鼠搜索算法的电阻率溶洞识别方法，该方法采用电势分布数据差构建目标函数，用松鼠搜索算法对目标函数进行优化，可以准确地检测出各种溶洞的位置，无需初值和梯度信息，并且对噪声不敏感，具有良好的工程应用能力。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于松鼠搜索算法的电阻率溶洞识别方法，包括以下步骤：

步骤一：建立溶洞土层有限元模型，确定电极方案，利用电阻抗法得到测量点的电势分布数据；

步骤二：构建溶洞结构的目标函数，即优化的目标函数，该目标函数如下：

其中，g(c)为目标函数，||(.)||表示向量的2范数，即c是各单元视电阻率，Su表示测量电势点集合上的数据，是第i组电极方案测量的电势分布数据，是第i组电极方案识别出来的电势分布数据，是s组测量数据组成的矩阵，R(c)是s组识别数据组成的矩阵；

步骤三：利用松鼠搜索算法不断优化目标函数，满足停止准则后，最终可以得到溶洞的识别位置；

上述方法的步骤三中利用松鼠搜索算法对目标函数优化的具体过程如下：

S1，随机初始化：假设有n只松鼠(FS)，第i只松鼠的位置可以用向量表示，所有松鼠的位置可用以下矩阵表示：

其中，FS_i.j表示第i只松鼠的第j维数，采用均匀分布分配森林中每只松鼠的初始位置：

FS_i＝FS_L+U(0，1)×(FS_U-FS_L) (3)

其中，FS_L和FS_U分别为第i个松鼠在第j维的下界和上界，U(0，1)为取值范围[0，1]内的均匀分布随机数；