基于特征樹類比法的軟巖巷道支護設計原理與應用

尤志嘉，付厚利，時 健，尤春安

(山東科技大學 土木工程與建筑學院，山東 青島 266590)

基于特征樹類比法的軟巖巷道支護設計原理與應用

尤志嘉，付厚利，時 健，尤春安

(山東科技大學 土木工程與建筑學院，山東 青島 266590)

根據從定性到定量綜合集成法原理，提出了適用于復雜巨系統(tǒng)間相似性與差異性分析的特征樹類比法及相關理論，并給出了特征樹模型結構及定量計算相似性指數(shù)的計算機算法，以此為基礎構建人機交互的類比分析體系。將特征樹類比法原理應用到軟巖巷道支護設計中，有效地解決了不同巷道斷面之間的可類比性無法定量分析的問題。針對龍口礦區(qū)軟巖巷道支護決策系統(tǒng)研究課題，基于特征樹類比法原理開發(fā)了巷道支護設計決策支持系統(tǒng)，通過挖掘分析以往巷道的支護案例實現(xiàn)設計方案的類比遷移。工程實踐表明該系統(tǒng)能夠有效地實現(xiàn)類比對象檢索、類比分析及設計方案咨詢功能，驗證了特征樹類比法對于軟巖巷道支護設計的適用性與可靠性。

特征樹；類比法；巷道支護設計；決策支持系統(tǒng)；數(shù)據挖掘

軟巖巷道支護問題一直是困擾煤礦安全生產的主要問題之一[1]。從20世紀60年代我國就開始針對具體的軟巖工程特性開展支護技術及優(yōu)化設計研究，由于軟巖巷道自身的復雜性，目前的軟巖支護設計主要還是采用工程類比法，國內各大礦區(qū)在軟巖支護技術上都積累了許多成功的經驗和數(shù)據資料[2-4]。隨著“大數(shù)據時代”的來臨，人們越來越重視這些歷史數(shù)據背后所蘊藏的價值，如何根據不同的工程地質條件，充分利用以往成功的經驗和數(shù)據資料是目前軟巖巷道支護設計的重要研究課題[5]。

傳統(tǒng)的工程類比法依靠專家經驗作出工程間的相似性判斷，或者通過工程巖體分級的方式歸納概括巖體特征[6]，以此為基礎完成設計方案的類比遷移。眾所周知，人類的類比思維能將形象思維與抽象思維有機地結合起來，善于對事物進行整體性判斷，但其也有明顯的局限性，容易受到主觀因素的影響以及自身知識和經驗的限制，并且只能給出定性的判斷。此外經驗豐富的專家數(shù)量有限，也不可能普遍地進行指導與咨詢。為了突破傳統(tǒng)工程類比法的瓶頸，一些學者嘗試建立專家系統(tǒng)[7-9]，利用計算機與人類思維互補的優(yōu)勢輔助類比分析與決策。然而由于缺乏對類比推理機制的深入認知，加之使用的推理模型復雜且計算效率較低，目前鮮有專家系統(tǒng)實際應用到巷道支護設計中。

薛守義在文獻[10]中認為實現(xiàn)巖土工程類比設計的關鍵問題在于快速檢索類比目標、相似性判斷和差異性分析3個方面，并指出如何整合工程的眾多影響因素并作出相似性的定量判斷是一個有待解決的難題。事實上國內外學者對于工程相似性的定量化分析曾做過一些研究，例如楊志法[11]提出了“可比度”的概念，作為一個半定量的經驗性指標描述不同工程間的可比性；周海清[12]應用模糊數(shù)學方法計算單個影響因素對滑坡治理工程可類比性的影響等。然而目前的定量類比方法還存在以下幾個主要的問題：① 沒有考慮工程諸多影響因素之間的層次結構，無法體現(xiàn)不同層次影響因素之間的關聯(lián)關系；② 不能根據具體設計目標靈活地調整類比程式；③ 計算過程的各環(huán)節(jié)需要人為反復干預，難以通過計算機編程及數(shù)據庫技術實現(xiàn)。

本文提出了適用于復雜巨系統(tǒng)間[13]相似性與差異性定量分析的特征樹類比法及相關理論，并將該理論應用到軟巖巷道支護設計中，用于構建巷道支護設計決策支持系統(tǒng)，形成人機交互的工程類比分析體系，有效地解決了無法定量分析不同軟巖特征及巷道斷面相似性的難題。

1 特征樹類比法

定義：特征樹類比法是以根據專家經驗所構建的特征樹模型為基礎，通過計算機數(shù)據處理技術實現(xiàn)不同客體之間相似性與差異性分析的一套類比方法體系。

本質上講特征樹類比法屬于從定性到定量綜合集成法[14]，由專家體系(領域專家)、知識表示體系(以特征樹模型為載體)和工具體系(基礎數(shù)據及計算機推理程序)組成，根據專家的知識經驗將客體宏觀的整體概念自上而下分解為微觀的特征，通過計算機程序完成特征值間的對比映射，并自下而上定量地計算客體間的可類比程度，然后再將計算結果反饋給專家做出綜合判斷，從而構成一套智能化的人機交互類比分析體系。

1.1 基本理論與假設

特征樹類比法認為任何客體都具有數(shù)量眾多的屬性，這些屬性構成了客體的屬性集合，而能夠體現(xiàn)客體與其他客體之間相似性與差異性的屬性子集稱為特征。在特征樹類比法中將特征分為具體特征和抽象特征兩類，任何客體的概念都可以通過其不同特征按照一定的層次結構所表征。

(1)具體特征

具體特征有具體的特征值，可用于描述抽象概念，而其本身不能再被其他特征所描述。具體特征又分為定性特征(Qualitative Characteristic)和定量特征(Quantitative Characteristic)兩種類型(為了方便表述，在公式推導中分別以簡化符號“QL”和“QN”表示)。定性特征的特征值集是一個有限集。例如將“巖體結構類別”作為一個定性特征，則根據中科院地質研究所的分類其特征值集為“塊狀結構”、“鑲嵌結構”、“碎裂結構”、“層狀結構”、“層狀碎裂結構”及“散體結構”6個。定量特征的特征值可被定量地度量，例如“單軸抗壓強度”、“巷道埋深”等都可以用一個數(shù)值作為其特征值，不同客體的特征值差異可以通過數(shù)學方法量化評價。

(2)抽象特征

抽象特征是一個抽象的概念，沒有具體的特征值，它可以被若干其他抽象特征或者具體特征所描述，這些描述它的特征稱為該抽象特征的子特征。例如“巖體完整性”[15]作為一個抽象特征，可以通過具體特征“彈性波波速”和抽象特征“結構面特征”描述，而“結構面特征”又可以通過“節(jié)理組數(shù)”、“節(jié)理間距”、“節(jié)理體積裂隙率”等具體特征描述。

1.2 應用特征樹類比法的前提條件

應用特征樹類比法的前提條件是實現(xiàn)客體及其屬性的信息化管理，即要求客體的屬性數(shù)據存儲在關系型數(shù)據庫中，并且數(shù)據關系至少要滿足數(shù)據庫第二范式[16]的要求。

1.3 特征樹模型

將客體的每個特征作為一個節(jié)點，按照相互關聯(lián)與影響的層次關系構成一個樹形的數(shù)據結構，稱為特征樹模型。其中抽象特征位于非葉子節(jié)點上，而具體特征只能位于葉子節(jié)點上。根節(jié)點(Root)是一個特殊的抽象特征，它位于特征樹的根部，表示客體的整體性概念。

為了定量地計算類比評價指標，引入特征權重(weight)的概念，表示子特征對其父特征的影響程度。規(guī)定根節(jié)點的權重為1；對于抽象特征節(jié)點(Abstract Characteristic Node，簡寫為ANode)假設其有n個子特征節(jié)點分別為ANode(i),i∈[1,n]，則

采用系統(tǒng)工程學中的優(yōu)序圖法為子特征分配權重，見表1，根據專家的知識經驗將子特征的重要程度進行兩兩對比，對于i,j∈[1,n],若子特征ANode(i)比ANode(j)重要，則Wij=1；若兩者同等重要，則Wij=0.5；若子特征ANode(j)比ANode(i)重要，則Wij=0。

表1 子特征優(yōu)序

Table 1 Precedence graph of sub characteristics

抽象特征節(jié)點ANode(1)ANode(2)…ANode(n)ANode(1)W11W21…W1nANode(2)W12W22…W2n????ANode(n)Wn1Wn2…Wnn

將對比結果填寫到優(yōu)序圖內，則子特征ANode(i)的優(yōu)序值為

而ANode(i)的權重即為其優(yōu)序值與優(yōu)序圖內所有子特征優(yōu)序值之和的比值：

一個簡單的特征樹模型示意如圖1所示。

圖1 特征樹結構示意

1.4 類比量化評價指標：相似性指數(shù)(SI)

相似性指數(shù)(Similarity Index，縮寫為SI)表示兩個不同客體之間的相似程度。SI的值域在0～1之間，其值越大則表示相似程度越高，SI=1表示兩者完全相同，而SI=0則表示兩者完全不同。

為了計算相似性指數(shù)，首先引入特征貢獻指數(shù)(Characteristic Contribution Index，縮寫為CCI)的概念。特征貢獻指數(shù)表示在進行類比時某個子特征的相似程度對其父特征相似性的貢獻程度，它由特征值和特征權重共同決定：

(1)對于定性特征節(jié)點QL，若其特征值相同則QL.CCI=QL.weight，否則QL.CCI=0。

(2)對于定量特征節(jié)點QN，通過隸屬函數(shù)量化兩個特征值間的相似程度，CCI等于特征權重乘以隸屬度(以正態(tài)分布隸屬函數(shù)為例)：

QN.CCI=QN.weight exp[-(r-1)2]

其中，r為兩個定量特征值中較大者與較小者的比值，即r≥1。

(3)對于抽象特征節(jié)點ANode，假設其有n個子節(jié)點分別為ANode(i),i∈[1,n]，則

綜上所述，定義兩個類比客體之間的相似性指數(shù)(SI)為根節(jié)點Root所有子節(jié)點Root(i),i∈[1,n]的特征貢獻指數(shù)之和，即

1.5 特征樹類比法的基本原則

(1)特征樹模型是專家知識經驗的載體，類比分析的效果很大程度上取決于特征樹模型的結構與權重的分配是否科學合理。

(2)采用群體決策的方式充分發(fā)揮專家知識經驗的作用，并盡量消除專家差異化判斷的影響。例如在確定特征樹結構和權重分配時采用“德爾菲法”，以調查表的方式分別向專家組成員進行征詢，而專家組成員又以匿名的方式提交反饋意見，經過幾輪反復征詢和反饋后最終使專家意見趨向于集中。

(3)盡量選用定量特征代替特征值為“大、小、高、低”之類的定性特征來描述客體的概念。

(4)同一抽象特征的每個子特征都應該獨立于其他子特征，即不存在相互依賴的關系。

(5)特征樹的層次設置應兼顧計算復雜程度，一般情況下分層不宜過多。

1.6 特征樹類比法與層次分析法的對比

特征樹類比法與層次分析法相比，都是按照一定的層次結構對所研究對象進行分解并分配權重，然后根據權重進行匯總計算，兩者在形式上有一定的相似性。但是這兩種方法之間存在著明顯的差異：

(1)首先研究的目的和方法不同：層次分析法的目的是在一定的目標下針對多個待選方案進行分析，根據分析計算結果選擇最優(yōu)方案；而特征樹類比法是將源客體與多個目標客體分別進行兩兩對比并計算兩者的相似性，然后根據相似性進行排序從而優(yōu)選出最具可類比性的目標客體。

(2)其次層次結構的劃分不同：層次分析法的“分層遞階結構模型”由目標層、準則層和方案層組成，目標層與準則層之間、準則層與方案層之間是“多對多”的關系，其實質上屬于“圖形結構”。而特征樹模型是將所研究客體的整體特征逐層分解到最末端的具體特征，每一個父特征與其子特征之間都是“一對多”的關系，屬于典型的“樹形結構”。從數(shù)據結構的角度來講，特征樹模型要比分層遞階結構模型簡單的多，這種差異將在后文所述的算法復雜度分析中體現(xiàn)出來。

2 基于特征樹類比分析的核心算法

2.1 特征樹模型數(shù)據結構的定義

為直觀且簡潔地表述核心算法原理，本文中數(shù)據結構定義及算法設計均以C++語言的偽碼形式描述。

(1)定義特征類

根據面向對象程序設計理論[17]將特征抽象為一個“特征類”，則每個特征都是特征類的一個實例。特征類的定義如下：

classCNode

{

public:

stringtype; //特征類型

stringname; //特征名稱

stringvalue; //特征值

floatweight; //特征權重

floatthreshold; //特征閾值

StackTypeStack; //存放子節(jié)點地址的棧

};

(2)定義特征樹類

classCharacteristicTree

{

private:

CNodeRoot； //定義根節(jié)點

QueueTypeQueue; //差異特征隊列

floatSI= 0; //相似性指數(shù)

floatCCI= 0; //特征貢獻指數(shù)

floatAnalogyMethod(CNode*Pa,CNode*Pb);

//兩個特征樹實例進行類比映射

floatMembership(floatAvalue,floatBvalue);

//隸屬函數(shù)

};

2.2 類比分析核心算法

根據特征樹模型分別構建源客體和目標客體的特征樹實例，通過映射比較兩個特征樹實例計算它們的相似性指數(shù)，并記錄存在差異的特征列表。本算法屬于多叉樹深度優(yōu)先遍歷的遞歸算法[18]，具體描述如下：

floatAnalogyMethod(CNode*Pa,CNode*Pb)

{

CNode*P; //記錄當前節(jié)點的指針

SNode*Pc,*Pd; //指向子節(jié)點棧的指針

floatthisWeight; //當前節(jié)點的特征權重

P=Pa;

if(P.Type==’abstract’) //抽象特征

{

CCI= 0; //將CCI清零

while!P.Stack.IsEmpty()

{ //遞歸映射抽象特征的所有子樹

*Pc=Pa.Stack.PopStack;

*Pd=Pb.Stack.PopStack;

Pa=Pc.address;

Pb=Pd.address;

CCI=CCI+AnalogyMethod(Pa,Pb);

}

}

elseif(P.type==’qualitative’) //定性特征

{

if(Pa.value==Pb.value)

CCI= 1;

else

{

CCI= 0;

Queue.Inqueue(P.name,Pa.value,Pb.value);

}

}

elseif(P.type==’quantitative’) //定量特征

{

CCI=this.MemberShip(Pa.value,Pb.value);

If(CCI

Queue.Inqueue(P.name,Pa.value,Pb.value);

//若CCI低于特征閾值則插入差異特征隊列

}

thisWeight=P.weight;

SI=CCI*thisWeight; //返回前計算SI

returnSI;

};

在實際的決策支持系統(tǒng)開發(fā)中可以采用不同的隸屬函數(shù)重載Membership方法，形成隸屬函數(shù)庫，創(chuàng)建特征節(jié)點時只需指定其對應于哪個隸屬函數(shù)即可。Queue為類比程序運行過程中臨時記錄差異特征的隊列，其每個節(jié)點存放一個差異特征，程序運行結束后將隊列元素輸出到用戶界面或保存至數(shù)據庫文件。

對于程序設計過程中的基礎算法，例如特征樹的初始化，子節(jié)點地址棧和差異特征隊列的創(chuàng)建與操作，以及數(shù)據庫存取技術等都屬于計算機學科范疇且有成熟的程序案例可供參考，本文限于篇幅不再詳細敘述。

2.3 算法時間復雜度分析

下面分析該算法的計算時間復雜度：由于算法計算時間復雜度T為其所遍歷節(jié)點次數(shù)x的函數(shù)，即：

T=T(x)

假設特征樹模型中有n個特征節(jié)點，而在數(shù)據庫中搜索到m個需要進行類比分析的目標客體，由于該算法是將源客體與目標客體分別進行兩兩類比，那么程序總的時間復雜度為

T′=mT(n)=O(n2)

可見該算法總的時間復雜度為常數(shù)平方級。

而如果使用層次分析法，分別將m個目標客體作為待選擇方案建立分層遞階結構模型，假設該模型目標層和準則層中共有n個節(jié)點分別與之相關聯(lián)(多對多的關系)，那么程序總的時間復雜度為

T′=mT[n(n-1)/2]=O(n3)

可見后者的算法時間復雜度為常數(shù)3次方級，在實際工程應用中當m或n取值越大時這種計算效率的差異越明顯，后者甚至有可能導致計算資源不堪重負。

3 軟巖巷道支護設計應用實例

課題名稱：龍口軟巖巷道支護決策系統(tǒng)研究

課題概況：山東能源集團龍口礦區(qū)為國內典型的軟巖礦區(qū)，其巖體結構軟弱、松散、破碎，巖體力學性質表現(xiàn)為強度低、易風化、易膨脹、易流變等特點，巷道壓力顯現(xiàn)強烈、來壓快、變形量大，圍巖穩(wěn)定性難以控制，上述工程特點一直制約著該礦區(qū)的安全生產。本課題通過整理龍口礦區(qū)自建礦以來積累的大量生產資料，研究該礦區(qū)出現(xiàn)或長期存在的典型地質特征、開采地質條件、巷道破壞形式及常用支護手段，建立了巷道支護設計數(shù)據庫[19](目前已存儲500余個巷道斷面及其支護設計方案資料)，在此基礎上根據特征樹類比法建立“巷道支護設計決策支持系統(tǒng)”，充分挖掘分析以往成功的軟巖巷道支護案例，為新建軟巖巷道提供可靠的支護設計方案。

該系統(tǒng)開發(fā)工具使用微軟公司集成可視化開發(fā)環(huán)境Microsoft Visual Studio，數(shù)據庫管理軟件使用MicroSoft SQL Server，系統(tǒng)功能模塊如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)功能模塊

在“基礎數(shù)據”模塊中實現(xiàn)巷道斷面屬性數(shù)據的新增、修改、刪除、查詢等功能，待設計的巷道斷面屬性信息可通過此模塊錄取系統(tǒng)，也可以通過后臺批量導入到基礎數(shù)據庫。

為保證類比分析的可靠性，組織了6位經驗豐富的軟巖巷道支護設計專家，針對龍口礦區(qū)軟巖的工程特性構建特征樹模型。選取“巷道基本特征”、“圍巖力學特征”、“巷道變形特征”3個影響軟巖巷道支護設計的主要因素作為第1層抽象特征，并逐層向下分解為與基礎數(shù)據庫中的屬性列相對應的具體特征。采用1.3節(jié)中所述的方法計算每個抽象特征對應子特征的權重，例如對于抽象特征“工程地質條件”來說，其6個子特征分別為：頂板圍巖類別、底板圍巖類別、兩幫圍巖類別、巖層傾角、地下水條件和巷道埋深，子特征權重的計算見表2。

同理可以計算其他抽象特征的子特征權重。

在“知識庫”模塊中創(chuàng)建和維護特征樹模型及特征節(jié)點信息。圖3所示構建根節(jié)點為“巷道特征點”的特征樹模型。

將每個特征節(jié)點綁定基礎數(shù)據庫中對應的屬性字段名稱，則系統(tǒng)可以在選定巷道斷面時讀取基礎數(shù)據庫并自動生成其特征樹實例。

表2 工程地質條件子特征權重計算

Table 2 Sub characteristics weight calculation of engineering geological condition

子特征頂板底板兩幫傾角地下水埋深優(yōu)序值特征權重頂板0.5111115.50.31底板00.501113.50.19兩幫010.51114.50.25傾角0000.5000.50.03地下水00010.512.50.14埋深000100.51.50.08

圖3 創(chuàng)建特征樹模型

以龍口礦區(qū)北皂煤礦某回采巷道(編號為W6XJY(1-1)，巷道基本參數(shù)已通過“基礎數(shù)據”模塊錄入到系統(tǒng))為例。該巷道位于煤層中，埋深473 m，頂板為厚度12.55 m含油泥巖及粉巖，有一定的膨脹性，自穩(wěn)性差，底板為泥巖與泥質砂巖互層，持續(xù)底臌。設計巷道凈寬3 200 mm，墻高2 000 mm。

打開“類比分析”窗體如圖4所示，點擊“選擇”按鈕，選擇需要類比設計的“原巷道斷面”，系統(tǒng)讀取數(shù)據庫中該斷面的特征數(shù)據并自動生成特征樹實例，將“巷道類別”、“巷道用途”等關鍵特征顯示在界面上，作為檢索目標巷道斷面的過濾條件。用戶點擊“檢索類似斷面”按鈕，系統(tǒng)在數(shù)據庫中檢索符合過濾條件的目標巷道斷面，逐個建立特征樹模型實例與原巷道斷面進行類比映射并計算相似性指數(shù)，然后根據相似性指數(shù)的計算結果排序，將相似性最高的若干條(圖4“顯示條數(shù)”可人為設置)目標巷道斷面信息顯示到界面列表中。

圖4 類比分析界面

在圖4中選中某一條目標巷道斷面(如巷道W11008C(1-1))信息，點擊右側的“差異特征列表”選項卡，系統(tǒng)顯示原巷道斷面與該目標巷道斷面的差異特征及特征值對比，如圖5所示。

圖5 差異特征列表

圖4中的計算結果顯示編號為W6XJC(2-2)的巷道與原巷道相似性指數(shù)為0.812，進一步分析表明此兩條巷道之間在巷道尺寸、圍巖力學特征、工程地質條件等方面的相似性程度很高，因此選擇該巷道的支護設計方案作為原巷道參考方案[20]。如圖4所示選中該目標巷道斷面，點擊“支護設計方案”按鈕，系統(tǒng)彈出“支護設計”窗體并自動定位到對應支護形式的選項卡，顯示目標巷道W6XJC(2-2)的支護設計參數(shù)，如圖6所示。

圖6 設計方案界面

用戶分析目標巷道斷面的支護設計方案，點擊“方案優(yōu)化”按鈕，設計參數(shù)數(shù)據呈可編輯狀態(tài)，根據實際情況調整優(yōu)化設計方案，核對無誤后點擊“生成支護設計方案”按鈕，系統(tǒng)自動生成原巷道斷面(W6XJY(1-1))的支護設計方案。根據支護設計方案繪制巷道斷面支護設計如圖7所示。

圖7 巷道斷面支護設計

按照系統(tǒng)提供的支護設計方案對該巷道進行施工，施工后巷道保持長期穩(wěn)定，擺脫了返修的困擾，取得了良好的經濟效益。通過實踐驗證后，將巷道W6XJY(1-1)的支護方案更新至巷道支護設計數(shù)據庫。

該系統(tǒng)基于特征樹原理建立類比推理機制，通過挖掘分析以往巷道斷面的支護案例實現(xiàn)設計方案的類比遷移，輔助龍口礦區(qū)進行軟巖巷道支護設計，取得了良好的應用效果。由于巷道支護設計數(shù)據庫本身具有開放性，當新的巷道設計完成并通過實踐驗證，尤其是當采用新的支護技術和支護方法并獲得成功后，可由系統(tǒng)管理員更新至數(shù)據庫，實現(xiàn)知識經驗的不斷積累和更新。

4 結 論

(1)提出了特征樹類比法的概念和原理：將客體宏觀的整體概念自上而下分解為微觀的特征，再通過特征值間的對比映射并自下而上定量地計算客體間的相似性程度，在這個過程中實現(xiàn)了專家經驗、知識體系與計算機技術的有機結合，形成了一套由定性到定量綜合集成的類比方法體系。

(2)特征樹類比法實現(xiàn)了人類思維與計算機的優(yōu)勢互補，并將兩者有機地結合起來，在當前的技術條件下可以作為一種通過計算機模擬人類類比思維的方法。

(3)將特征樹類比法應用到軟巖巷道支護設計中，解決了巷道斷面間的相似性程度無法定量分析的難題，為巷道支護設計決策支持系統(tǒng)的構建提供了理論依據及核心算法框架。

(4)基于特征樹類比原理開發(fā)了“巷道支護設計決策支持系統(tǒng)”，通過對以往的大量工程案例(隨著新技術的成功應用而不斷更新)進行類比分析，為山東能源集團龍口礦區(qū)提供軟巖巷道支護設計方案咨詢功能，驗證了該原理的適用性與可靠性。

(5)所提及的巷道支護設計只是特征樹類比法的一個應用特例，由于該方法具有獨特的開放性與可擴展性，可以作為一種通用的類比分析法推廣到土木工程其他領域，如邊坡與基坑支護工程設計。關于特征樹類比法自身的優(yōu)化、行業(yè)應用拓展以及在大數(shù)據環(huán)境下的深層次應用等值得進一步研究與探討。

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Principle and application of soft rock roadway support design based on characteristic tree analogy

YOU Zhi-jia，F(xiàn)U Hou-li，SHI Jian，YOU Chun-an

(CollegeofCivilEngineeringandArchitecture,ShandongUniversityofScienceandTechnology,Qingdao266590,China)

Based on the principle of meta-synthesis,this paper proposed the characteristic tree analogy and relevant theories for the analysis of similarity and difference among complex giant systems,while the authors derived the characteristic tree model structure and algorithm of calculating the similarity index quantitatively.Hereby an analogy analysis system of human-computer interaction was established.The principle of characteristic tree analogy was applied to soft rock roadway support design,which effectively solved the problem that cannot analyze the comparability between different projects quantitatively.Taking the research of Liangjia coal mine soft rock roadway support decision system as an example,the decision support system of roadway support design was developed based on the principle of characteristic tree analogy and the analogical transfer was achieved by excavating and analyzing the existing roadway support cases.Engineering practice shows that the decision support system can effectively achieve the functions of analogical objects retrieval,analogy analysis and support design consultation,which verifies the applicability and reliability of the characteristic tree analogy for soft rock roadway support design.

characteristic tree;analogy method;roadway support design;decision support system;data mining

10.13225/j.cnki.jccs.2016.0613

2016-05-16

2016-08-10責任編輯:許書閣

國家自然科學基金資助項目(51274131)

尤志嘉(1984—)，男，福建泉州人，博士研究生。E-mail:61974837@ qq.com

TD353

A

0253-9993(2017)01-0219-08

尤志嘉，付厚利，時健，等.基于特征樹類比法的軟巖巷道支護設計原理與應用[J].煤炭學報,2017,42(1):219-226.

You Zhijia，F(xiàn)u Houli，Shi Jian，et al.Principle and application of soft rock roadway support design based on characteristic tree analogy[J].Journal of China Coal Society,2017,42(1):219-226.doi:10.13225/j.cnki.jccs.2016.0613