曹文貴+楊偉康+翟友成

摘要：現(xiàn)有巖體質(zhì)量分級(jí)方法評(píng)價(jià)結(jié)果存在非一致性的問題.為此，在組合評(píng)價(jià)思想的基礎(chǔ)上，選取多種巖體質(zhì)量分級(jí)方法作為基礎(chǔ)分級(jí)方法，建立了巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)計(jì)算模型.并考慮到DS證據(jù)理論是一種較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牟淮_定性推理方法，其具有較強(qiáng)的信息融合能力，并且能夠反映不同信息之間的一致性和沖突性，將其引入建立一種新的組合評(píng)價(jià)方法合成規(guī)則.然后，針對(duì)DS合成規(guī)則需要解決確定基礎(chǔ)分級(jí)方法基本概率分配函數(shù)這一問題，引入歐氏距離建立基礎(chǔ)分級(jí)方法基本概率分配函數(shù)的確定方法，從而最終建立基于DS證據(jù)理論的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)方法.最后，工程實(shí)例分析表明，3種基礎(chǔ)分級(jí)方法存在沖突性，但是DS證據(jù)理論能夠較好地解決這一問題.

關(guān)鍵詞：巖體;非一致性;組合評(píng)價(jià);DS證據(jù)理論;歐氏距離

中圖分類號(hào)：TU472.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

CombinationEvaluationMethodfortheClassification

ofRockMassQualityBasedonDSTheoryofEvidence

CAOWengui1，YANGWeikang1，ZHAIYoucheng2

（1.GeotechnicalEngineeringInstituteofHunanUniv，Changsha，Hunan410082，China;

2.CollegeofArchitectureandCivilEngineering，QuzhouUniv，Quzhou，Zhejiang324000，China）

Abstract：Therearesomeinconsistencyissuesintheevaluationresultsobtainedbydifferentrockmassclassificationqualitymethods.Accordingtothecombinationevaluationidea，severalfundamentalmethodswereintroducedtobuildthemodelfortheclassificationofrockmassquality.TheDempsterShafertheoryofevidenceisaveryrigorousuncertaintyreasoningmethodwithstrongcapabilityforinformationfusionandreflectstheconsistencyandconflictofdifferentinformation.ThispaperintroducedtheDStheoryofevidencetoestablishanewsyntheticruleforthebuildingofanewmodelofthecombinationevaluation.Then，duetothecombinationruleofDStheoryofevidence，whichisdifficulttodefinethebasicprobabilityassignment，Euclideandistancewasintroducedtobuildamethodtodefinethebasicprobabilityassignment，andultimatelythecombinationevaluationmethodfortheclassificationofrockmassqualitybasedonDStheoryofevidencewasestablished.Finally，apracticalprojectshowsthatconflictionexistsinthethreefundamentalmethodsbutDStheoryofevidencecansolvethisproblem.

Keywords：rock;nonconsistency;combinationevaluation;DStheoryofevidence;Euclideandistance

巖體質(zhì)量分級(jí)是隧道設(shè)計(jì)與施工的重要依據(jù)，如何對(duì)巖體質(zhì)量進(jìn)行合理地分級(jí)一直是眾多學(xué)者和工程技術(shù)人員的研究熱點(diǎn)[1-5].

到目前為止，國內(nèi)外學(xué)者提出的巖體質(zhì)量分級(jí)方法達(dá)百余種[6-7]，在早期的研究中，常見的巖體質(zhì)量分級(jí)方法主要是基于單因素評(píng)價(jià)指標(biāo)建立的，然而實(shí)際上巖體質(zhì)量影響因素具有復(fù)雜性和多樣性，并非單個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)所能體現(xiàn)的，所以這類方法評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性往往較低.因此，如今較為常用的巖體質(zhì)量分級(jí)方法往往是基于多因素多評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合建立的，與單因素評(píng)價(jià)指標(biāo)的巖體質(zhì)量分級(jí)方法相比，多評(píng)價(jià)指標(biāo)巖體質(zhì)量分級(jí)方法考慮的影響因素更為全面，所得巖體質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性也得到明顯提高.

然而，一方面由于巖體質(zhì)量影響因素眾多[8]，即使目前已提出的多指標(biāo)巖體質(zhì)量分級(jí)方法也不可能考慮所有的影響因素，只能從有限的幾個(gè)影響因素來評(píng)價(jià)巖體質(zhì)量;另一方面，即使基于當(dāng)前的試驗(yàn)與技術(shù)測試水平也很難對(duì)巖體質(zhì)量影響因素及其取值做出精確的判斷，一些影響因素的取值仍然是基于經(jīng)驗(yàn)判斷，從而具有一定的不確定性和人為影響特征[9].因此，總的來講，現(xiàn)有的多指標(biāo)巖體質(zhì)量分級(jí)方法仍然只能從某一個(gè)或幾個(gè)側(cè)面反映隧道圍巖質(zhì)量、難以全面而準(zhǔn)確地反映巖體質(zhì)量的客觀實(shí)際，而且不同圍巖質(zhì)量分級(jí)方法采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)思路不同，因而不同方法所得的巖體質(zhì)量分級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果之間也往往存在一定差異，有時(shí)甚至相差1～2個(gè)分級(jí)級(jí)別[10]，即出現(xiàn)不同方法評(píng)價(jià)結(jié)果的非一致性問題，從而在實(shí)際工程中導(dǎo)致施工設(shè)計(jì)人員對(duì)巖體質(zhì)量等級(jí)難以抉擇.

為解決上述問題，張亦飛等[10]以及曹文貴等[11]提出將組合評(píng)價(jià)方法[12]應(yīng)用于巖體質(zhì)量分類，張亦飛等人認(rèn)識(shí)到盡管已有的巖體質(zhì)量分級(jí)方法均存在一定不足和缺陷，但是每種方法都有其優(yōu)點(diǎn)和可取之處，因此如果能夠吸取多種已有巖體質(zhì)量分級(jí)方法的優(yōu)點(diǎn)或長處、消除或淡化其不足與缺陷，從而達(dá)到博采眾長、揚(yáng)長避短的目標(biāo)，則可以使巖體質(zhì)量分級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果更為準(zhǔn)確可靠.文獻(xiàn)[10]和文獻(xiàn)[11]建立的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)方法正是基于這一思想建立的，該方法為巖體質(zhì)量分級(jí)方法提供了一條嶄新的研究思路，具有良好的應(yīng)用前景，這也正是本文擬將采用的基本研究思路.

張亦飛等人[10]以及曹文貴等人[11]的研究工作促進(jìn)了組合評(píng)價(jià)方法在巖體質(zhì)量分級(jí)中的研究和應(yīng)用，但是其仍存在一些不足與局限性，其一，組合評(píng)價(jià)方法的一個(gè)關(guān)鍵內(nèi)容就是要建立融合各基礎(chǔ)分級(jí)方法的合成規(guī)則，理想的合成規(guī)則應(yīng)具有較好的邏輯推理特征，既應(yīng)考慮不同方法的信息融合時(shí)的一致性，同時(shí)也應(yīng)體現(xiàn)不同方法之間信息的沖突性;而張亦飛等人以及曹文貴等人建立組合評(píng)價(jià)方法時(shí)采用簡單而樸素的思想建立合成規(guī)則，即賦予不同基礎(chǔ)方法不同的權(quán)重來建立合成規(guī)則，其主要體現(xiàn)了信息的一致性，難以反映上述其他特征.其二，由于影響因素的不確定性和復(fù)雜性，不同巖體質(zhì)量分級(jí)方法的評(píng)價(jià)結(jié)果往往具有不確定性，因此采用組合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行巖體質(zhì)量分級(jí)時(shí)具有不確定性推理的特點(diǎn);張亦飛等人以及曹文貴等人的方法難以體現(xiàn)這一特點(diǎn)，因而仍然存在不足.因此有必要在上述研究成果和組合評(píng)價(jià)思想的基礎(chǔ)上提出一種新的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)方法，這正是本文研究的核心內(nèi)容.

考慮到DS證據(jù)理論具有較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评磉^程和良好的信息融合能力，是一種重要的不確定性推理方法，其既能反映不同方法之間信息的一致性，也能體現(xiàn)不同基礎(chǔ)方法信息沖突的情況[13-15].本文將引入DS證據(jù)理論建立組合評(píng)價(jià)方法一種新的合成規(guī)則，然后引入?yún)^(qū)間數(shù)來表達(dá)各基礎(chǔ)方法的評(píng)價(jià)結(jié)果，以體現(xiàn)各基礎(chǔ)方法評(píng)價(jià)結(jié)果的區(qū)間不確定性.并在此基礎(chǔ)上引入歐氏距離的概念建立各基礎(chǔ)分級(jí)方法的基本概率分配函數(shù)確定方法，進(jìn)而最終建立基于DS證據(jù)理論的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)方法，以期豐富和完善巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)理論與方法.

1巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)方法

本文擬將建立的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)方法主要包括如下兩個(gè)主要內(nèi)容，即建立基于DS證據(jù)理論的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)計(jì)算模型和各基礎(chǔ)分級(jí)方法基本概率分配函數(shù)的確定方法，下面將分別進(jìn)行介紹.

1.1DS證據(jù)理論簡介

DS證據(jù)理論的特點(diǎn)就是采用數(shù)學(xué)推理的方式對(duì)具有不確定性和不完備性的信息進(jìn)行融合計(jì)算，為了更好地了解DS證據(jù)理論的優(yōu)點(diǎn)，本文在此對(duì)其幾個(gè)基本概念進(jìn)行介紹[14-15].

1）識(shí)別框架Θ.假設(shè)有一個(gè)需要判別的問題，對(duì)于該問題我們所能認(rèn)識(shí)的所有結(jié)果的集合可以采用Θ表示.則我們所關(guān)心的任一個(gè)命題都對(duì)應(yīng)于集合Θ中的一個(gè)子集.為此Shafer[16]根據(jù)集合的認(rèn)識(shí)論特性，將其稱為識(shí)別框架，可以記為：

Θ=F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)n.（1）

式中：Fi為識(shí)別框架Θ中的一個(gè)結(jié)果或子集.

證據(jù)理論的目的就是要對(duì)某個(gè)具體事物或事件是屬于識(shí)別框架中的哪個(gè)子集進(jìn)行判別.通常情況下識(shí)別框架Θ是一個(gè)非空有限集合，識(shí)別框架Θ的冪集2Θ表示其所有可能的子集，設(shè)R是冪集的一個(gè)集類，因?yàn)镽具有集合性質(zhì)，因此可以在此基礎(chǔ)上定義集合的交、并、補(bǔ)以及包含等關(guān)系，識(shí)別框架是證據(jù)理論的基礎(chǔ)，證據(jù)理論的每個(gè)概念和函數(shù)以及證據(jù)合成規(guī)則都是在識(shí)別框架的基礎(chǔ)上建立起來的.

2）證據(jù)集Φ.要對(duì)某一問題進(jìn)行識(shí)別和判斷，除了識(shí)別框架Θ外，還需相應(yīng)的證據(jù)集Φ，即相當(dāng)于綜合評(píng)價(jià)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，設(shè)其為：

Φ=A1，A2，…，Ak.（2）

式中：Ai為支持識(shí)別框架中某一子集的證據(jù).

3）證據(jù)的基本概率分配函數(shù)m.設(shè)Θ為識(shí)別框架，如果集函數(shù)m：2Θ→[0，1]（其中2Θ為Θ的冪集）滿足如下條件：

m（φ）=0;（3）

∑FiΘm（Aj（Fi））=1.（4）

式中：φ為空集;m（Aj（Fi））為證據(jù)Aj對(duì)識(shí)別框架中子集Fi的支持概率.則稱m是識(shí)別框架Θ的基本概率分配函數(shù)[16-17]，也稱為基本概率賦值函數(shù)、基本可信度分配函數(shù)或質(zhì)量函數(shù).當(dāng)構(gòu)成了一個(gè)證據(jù)時(shí)，識(shí)別框架內(nèi)的每一個(gè)可能結(jié)果或子集都應(yīng)分配一個(gè)[0，1]之內(nèi)的支持概率，且所有獨(dú)立子集的支持概率之和應(yīng)該等于1.例如，假設(shè)某一識(shí)別框架為Θ=F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，證據(jù)Aj對(duì)識(shí)別框架中各子集的基本概率分配為m（Aj（F1））=0.2，m（Aj（F2））=0.7，m（Aj（F3））=0.1，則證據(jù)Aj對(duì)F1，F(xiàn)2和F3的支持概率（或支持信度）分別為20%，70%和10%.

4）DS合成規(guī)則.正是由于DS合成規(guī)則，使DS證據(jù)理論具有較強(qiáng)的多元信息融合能力，當(dāng)證據(jù)為兩條證據(jù)A1和A2時(shí)，該兩條證據(jù)的DS合成規(guī)則為[17]：

m（Fi）=11-K∑Fh∩Fj=Fim（A1（Fh））m（A2（Fj））.（5）

其中：

K=∑Fh∩Fj=φm（A1（Fh））m（A2（Fj））.（6）

當(dāng)證據(jù)數(shù)量大于兩個(gè)時(shí)，可以采用上述合成規(guī)則進(jìn)行擴(kuò)展計(jì)算，最終合成所有的證據(jù).也可以采用下式對(duì)多條證據(jù)直接進(jìn)行合成：

m（F）=11-K∑F1∩…∩Fh=Fm（A1（F1））…m（Ak（Fh））.（7）

其中：

K=∑F1∩…∩Fh=φm（A1（F1））…m（Ak（Fh））.（8）

Fh∩Fj=φ反映兩條證據(jù)分別對(duì)識(shí)別框架中兩個(gè)不相容的子集賦予了支持概率，即兩條證據(jù)之間存在沖突性，K[18]越大則說明兩條證據(jù)的沖突越大，所以上述DS合成規(guī)則不僅能融合多元信息，同時(shí)也能反映不同信息或證據(jù)的沖突情況.從而全面地反映了不同信息或證據(jù)之間的聯(lián)系，將其應(yīng)用于巖體質(zhì)量分類將具有良好的適用性.因此，本文將其引入并建立一種新的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)方法.

1.2基于DS證據(jù)理論的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)

計(jì)算模型

要建立基于DS證據(jù)理論的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)方法的關(guān)鍵是要建立巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)計(jì)算模型.具體操作過程如下：

1）要進(jìn)行巖體質(zhì)量分級(jí)，首先要確定巖體質(zhì)量分級(jí)的等級(jí)數(shù)，并將其作為識(shí)別框架Θ，根據(jù)現(xiàn)有圍巖質(zhì)量等級(jí)常用的劃分方法，本文將巖體質(zhì)量等級(jí)劃分為5級(jí)，即可表示為：

Θ={F1（Ⅰ級(jí)），F(xiàn)2（Ⅱ級(jí)），F(xiàn)3（Ⅲ級(jí)），F(xiàn)4（Ⅳ級(jí)），F(xiàn)5（Ⅴ級(jí)）}.（9）

式中：Fi（i=1，2，…，5）為巖體質(zhì)量分級(jí)的第i個(gè)等級(jí).

2）選取和確定現(xiàn)有具有代表性的巖體質(zhì)量分級(jí)方法作為組合評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)方法，本文參考文獻(xiàn)[10]的成果，選取《工程巖體分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》中的巖體質(zhì)量分級(jí)方法（簡稱BQ法）、以及RMR法和彈性波速法等3種現(xiàn)有巖體質(zhì)量分級(jí)方法作為本文巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)分級(jí)方法，并將這些基礎(chǔ)方法作為證據(jù)集Φ=A1，A2，…，A3，Ai（i=1，2，…，k）即為巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)的第i種基礎(chǔ)分級(jí)方法.各基礎(chǔ)分級(jí)方法的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表1所示.

3）根據(jù)DS證據(jù)理論以及組合評(píng)價(jià)方法建立巖體質(zhì)量分級(jí)的計(jì)算模型為：

N=m（F1）

m（F2）

m（F5）=f（A1，A2，A3，F(xiàn)1）

f（A1，A2，A3，F(xiàn)2）

f（A1，A2，A3，F(xiàn)5）.（10）

其中：

f（A1，A2，A3，F(xiàn)i）=

11-K∑Fj∩…∩Fh=Fim（A1（Fj））…m（A3（Fh））;（11）

K=∑Fj∩…∩Fh=φm（A1（Fj））…m（A3（Fh））.（12）

式中：Ak為第k種基礎(chǔ)分級(jí)方法;Fj為巖體質(zhì)量第j個(gè)等級(jí);m（Ak（Fj））為基礎(chǔ)分級(jí)方法Ak對(duì)巖體質(zhì)量等級(jí)第j級(jí)的基本概率分配函數(shù);K表示3種基礎(chǔ)分級(jí)方法之間的沖突程度;f（A1，A2，A3，F(xiàn)i），m（Fi）為3種基礎(chǔ)分級(jí)方法對(duì)巖體質(zhì)量等級(jí)為i級(jí)的支持概率;N為5種巖體質(zhì)量等級(jí)所獲得的支持概率m（Fi）所組成的支持概率向量.

對(duì)于上述建立的基于DS證據(jù)理論的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)計(jì)算模型，還需對(duì)巖體質(zhì)量等級(jí)支持概率向量N中的元素進(jìn)行比較分析，找出最大值m（Fi），即確定支持概率最大的巖體等級(jí)Fi，從而根據(jù)最大支持概率原則確定最終的巖體質(zhì)量等級(jí)即屬于Fi[13，19].

但是要將上述基于DS證據(jù)理論的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)計(jì)算模型應(yīng)用于工程實(shí)際，還需建立各基礎(chǔ)分級(jí)方法基本概率分配函數(shù)m的確定方法.

1.3基礎(chǔ)分級(jí)方法基本概率分配函數(shù)確定方法

在工程中，目前基本概率分配函數(shù)主要依靠專家經(jīng)驗(yàn)以打分的形式確定，其具有較大的主觀性[13]，為減少人為主觀因素的影響，并考慮到基礎(chǔ)分級(jí)方法的評(píng)價(jià)結(jié)果具有區(qū)間不確定性[10]，在本文中各基礎(chǔ)分級(jí)方法的評(píng)價(jià)結(jié)果采用區(qū)間數(shù)表示[10]，并引入基于區(qū)間數(shù)的歐氏距離[20-21]建立各基礎(chǔ)分級(jí)方法基本概率分配函數(shù)的確定方法.

設(shè)第j種基礎(chǔ)分級(jí)方法的評(píng)價(jià)結(jié)果為j=q-j，q+j，巖體質(zhì)量分類級(jí)別Fi（i=1，2，…，n）實(shí)際上也是一個(gè)具有上限值和下限值的區(qū)間值，設(shè)第i個(gè)巖體質(zhì)量等級(jí)區(qū)間值結(jié)果為i=f-i，f+i（i=1，2，…，5），根據(jù)歐氏距離的定義[21-22]，區(qū)間數(shù)j=q-j，q+j和區(qū)間數(shù)i=f-i，f+i的歐氏距離為：

D2（j，i）=（q-j-f-i）2+（q+j-f+i）20.5.（13）

由式（13）可知，兩區(qū)間數(shù)j=q-j，q+j和i=f-i，f+i的歐氏距離越小，則說明第j種基礎(chǔ)分級(jí)方法的評(píng)價(jià)結(jié)果j=q-j，q+j屬于巖體質(zhì)量分類等級(jí)Fi的可能性越大;反之，則屬于等級(jí)Fi的可能性越小，通過上式即可求得第j種基礎(chǔ)分級(jí)方法評(píng)價(jià)結(jié)果與其各個(gè)巖體質(zhì)量分類等級(jí)的歐氏距離，根據(jù)歐氏距離大小可以反映評(píng)價(jià)結(jié)果屬于各巖體質(zhì)量分類等級(jí)可能性大小的這一特征，可以采用式（14）確定基礎(chǔ)分級(jí)方法的基本概率分配函數(shù)[22]：

m（Aj（Fi））=1/D2（j，i）∑ni=11D2（j，i）.（14）

至此，已建立基于DS證據(jù)理論的巖體質(zhì)量分級(jí)組合評(píng)價(jià)方法，其具有良好的信息融合能力和不確定性推理能力.

2工程實(shí)例

為驗(yàn)證本文方法的合理性和有效性，將其應(yīng)用于文獻(xiàn)[23]所示的實(shí)際工程中.

2.1工程概況

云嶺隧道位于湖北省勛西縣丁家灣村，是一座上下行分離的四車道高速公路隧道.根據(jù)JTGD70—2004《公路隧道設(shè)計(jì)規(guī)范》，該隧道屬于長大隧道.其中，樁號(hào)K106+850～K106+800段隧道圍巖為弱強(qiáng)風(fēng)化灰?guī)r，根據(jù)工程地勘資料，按照J(rèn)TGD70—2004《公路隧道設(shè)計(jì)規(guī)范》計(jì)算可得該段隧道BQ值為[390，390][23]，按RMR法分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算得到該段隧道RMR值為[34，39][23]，同時(shí)該段隧道彈性波速為3.1～4.0km/s[23].

2.2分析過程及結(jié)果

采用本文方法對(duì)該公路隧道的巖體質(zhì)量進(jìn)行分級(jí)，其具體過程如下：

1）計(jì)算3種基礎(chǔ)分級(jí)方法評(píng)價(jià)結(jié)果與巖體質(zhì)量分類等級(jí)的歐氏距離，值得注意的是，要根據(jù)式（13）和表1計(jì)算歐氏距離，尚需確定BQ值和vp值在Ⅰ級(jí)圍巖的上限值，為此根據(jù)文獻(xiàn)[8]和工程實(shí)際經(jīng)驗(yàn)確定BQ值和vp值的上限值分別為600和5km/s.得到3種基礎(chǔ)分級(jí)方法評(píng)價(jià)結(jié)果與巖體質(zhì)量分類等級(jí)的歐氏距離具體如表2所示.

2）采用式（14）計(jì)算3種基礎(chǔ)分級(jí)方法的基本分配概率，結(jié)果如表3所示.

3）根據(jù)式（11）所示的DS合成規(guī)則計(jì)算出3種基礎(chǔ)分級(jí)方法對(duì)各個(gè)巖體質(zhì)量分類等級(jí)總的支持概率（或支持信度），得計(jì)算結(jié)果如表4所示.

4）由表4可知，3種基礎(chǔ)分級(jí)方法評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)巖體質(zhì)量等級(jí)Ⅲ級(jí)的支持概率最大，其為0.4556，因此根據(jù)最大支持概率原則可以判斷該工程的巖體質(zhì)量等級(jí)應(yīng)為Ⅲ級(jí).

在實(shí)際工程中該處巖體質(zhì)量取為Ⅲ級(jí)[23]，因此，本文方法得到的分類結(jié)果與工程實(shí)際情況非常吻合，從而驗(yàn)證了本文方法的合理性和有效性.

3種基礎(chǔ)分級(jí)方法與本文組合評(píng)價(jià)方法的巖體質(zhì)量分級(jí)最終結(jié)果如表5所示.由表5可知，3種基礎(chǔ)分級(jí)方法得到的分類結(jié)果并不一致，除BQ法的結(jié)果與實(shí)際工程比較符合外，其他2種方法與實(shí)際工程均存在一定差別.3種基礎(chǔ)分級(jí)方法兩兩之間的沖突程度（進(jìn)行了歸一化處理）如表6所示，其中BQ法與RMR法所得結(jié)果沖突性最小，而RMR法與vp法所得結(jié)果的沖突性最大.為此采用本文的組合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行分級(jí)，最終結(jié)果（表5所示）與實(shí)際工程相符，本文方法能夠融合各基礎(chǔ)分級(jí)方法的優(yōu)點(diǎn)并淡化其不足，使計(jì)算結(jié)果更為可靠.本文引入的DS證據(jù)理論既考慮了各基礎(chǔ)分級(jí)方法之間信息的一致性和沖突性，又較為全面地反映了工程實(shí)際.

3結(jié)論

本文在組合評(píng)價(jià)思想的基礎(chǔ)上，引入DS證據(jù)理論對(duì)巖體質(zhì)量分級(jí)方法進(jìn)行了深入地探討，可得如下結(jié)論：

1）組合評(píng)價(jià)方法融合了各基礎(chǔ)分級(jí)方法的優(yōu)越性，能夠在一定程度上消除不同方法評(píng)價(jià)結(jié)果的非一致性問題，從而提高了隧道圍巖質(zhì)量分級(jí)結(jié)果的可靠性.

2）DS證據(jù)理論是一種較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牟淮_定性推理方法，其既能體現(xiàn)信息（或證據(jù)）的不確定性，同時(shí)也能體現(xiàn)信息（或證據(jù)）融合過程中的不確定性.本文引入DS證據(jù)理論建立了組合評(píng)價(jià)方法的多個(gè)基礎(chǔ)分級(jí)方法的合成規(guī)則.該合成規(guī)則在進(jìn)行信息融合時(shí)既體現(xiàn)了各基礎(chǔ)分級(jí)方法之間信息的一致性，又考慮了各基礎(chǔ)分級(jí)方法之間信息的沖突性，因此更為全面地反映了信息融合的特征.

3）針對(duì)現(xiàn)有研究在確定基本概率分配函數(shù)時(shí)存在的不足，基于歐氏距離建立了基礎(chǔ)分級(jí)方法的基本概率分配函數(shù)確定方法，從而使采用DS證據(jù)理論時(shí)計(jì)算證據(jù)的基本概率分配更具有可操作性和合理性.

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