유전알고리즘을 이용한 암반 물성의 최적 평가에 관한 연구
Optimal Estimation of Rock Mass Properties Using Genetic Algorithm
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초록
터널이나 지하구조물의 건설시 필요한 지보의 설계는 보통 시추에 의한 지반조사결과에 기초하고 있다. 지반조사 자료가 부족한 지역에서의 암반 물성을 보다 객관적이고 추계학적(stochastic)으로 예측하기 위해 유전알고리즘(genetic algorithm)과 조건부 모사 기법(conditional simulation)을 사용하였다. 지구통계학적 모델링의 방법으로 조건부 모사를 실시한 후에 공간상관관계의 최적화과정을 통해 암반 물성을 구하였다. 유전알고리즘을 이용할 경우 크리깅에 의한 분산의 감소 현상을 극복하고 확률적으로 값을 제시할 수 있었다. 또한 30번의 확률적 등가치(equi-probable) 모사를 통해 유전알고리즘으로 구한 값의 불확실성을 정량적인 확률분포 값으로 제시하였고, 교차검증(cross validation) 방법으로 유전알고리즘의 신뢰도를 검증하였다.
Abstract
This paper describes the implementation of rock mass rating evaluation based on genetic algorithm(GA) and conditional simulation technique to estimate RMR in the area without sufficient borehole data. RMR were estimated by GA and conditional simulation technique with reflecting distribution feature and spatial correlation. And RMR determined by GA were compared with the results from kriging. Through the analysis of the results from 30 simulations, the uncertainty of estimation could be quantified.KeyWords Rock mass properties, Genetic algorithm, Optimization, Geostatistics, Conditional simulation
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