摘要：针对围岩分级现有系统存在的问题，结合大数据、web计算和专家系统，建立以云计算为基础的围岩分级专家系统。该系统采用分布式处理进行围岩分级，综合了包括BQ分级、RMR分级、Q分级和神经网络分级的云计算围岩分级方法。为验证该系统的可靠性和可行性，将其应用于永吉高速公路，并与实际结果进行对比。结果表面分级准确率达到了84%，基本满足围岩分级要求。
关键词：web；专家系统；高速；分布式处理
0 引言
自改革开放以来到现在我国提出的一带一路的共建原则，致使公路建设事业飞速增长，建设规模也越来越大。岩土工程学科的发展带来了新的机遇与挑战，对围岩进行分级也越来越频繁和重要。围岩分级的主要方法有：普氏坚固系数法；岩石分类法；日本准围岩抗拉强度分级法；RMR 围岩分级法；Q 值法；BQ分级法。我国规范用的是BQ分级方法。但在实际工程中很少使用，可见其实用价值不高。我国在围岩分级专家系统方面的研究包括：杨小永、陈安凡、宣佳良、河水源等人分别用不同的方法对围岩分级专家系统的不同探讨；李天斌、段林娣、郭晶等分别对其进行了改进，并将之应用于工程实践中。各类专家系统均有各自的优势，但在传统互联网束缚下没有发挥出应用的作用。本文基于互联网思维，在传统专家系统的基础上建立和以华为云为平台的云计算围岩分级专家系统。
云计算是解决大数据采集、储存和处理问题的基础。云计算是解决大数据的采集存储和处理等问题的础。相比于传统的计算，云计算有明显的特征和优势：经济性方面，云计算强调构建的低成本，云计算平台能提供快速在线处理问题的可用性。
1 WEB专家系统设计
本位目的是利用可伸缩性都很强的云计算服务；在应用程序征方面，web计算提倡效用计算（Utility Computing），消除了计算资源的超前供给与浪费。结合云计算平台提供商提供的服务：有IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和 SasS（软件即服务）3 种模式。本项目基于PaaS云计算服务模式，可以充分发挥云计算和大数据的优势，提高开发效率。
华为云服务通过浏览器的云管理平台，以互联网线上自助服务的方式，为用户提供云计算IT基础设施服务。云计算的最大优势在于IT基础设施资源能够随用户业务的实际变化而弹性伸缩，用户需要多少资源就用多少资源，使用多少资源就付多少钱，通过这种弹性计算的能力和按需计费的方式有效帮助用户降低运维成本。传统模式下，业务上线前，企业对业务量需要有预估，然而这种预估往往很难准确，业务上线时会出现资源预估过盛或者不足，从而影响业务正常运转，这也是大多数企业所面临的困惑，而弹性云计算的出现，刚好能够帮助企业解决这一难题。有了云计算，企业再也不用提前预估并支付大量资金给不确定的IT基础设施资源，取而代之，企业能够在数分钟内开启成百上千的云计算资源，也能随时快速地缩减掉资源，资源真正地高效灵活配置。
2专家系统知识体系构建
本专家系统综合了BQ分级、RMR分级、Q分级、神经网络方法的云计算方法来表示。
2.1 训练阶段
1）测量开挖参数作为网络训练集合；
2）输入网络进行训练；
3）训练直至收敛。
2.2 工作阶段
1）将参数提供给训练好的网络进行识别。
2）得出结果
（1）项目规划，云计算围岩分类专家系统由 1网页登录2工程选择3围岩分类参数输入数4数据显示5结果保存7用户个人数据修改。用于密码修改，邮箱绑定，手机绑定。
（2）系统结构
用户在WEB端输入围岩分级相关信息，系统系统将数据对应各个分级模块，分别得出结果。以ZK15+568桩号为例，先分别输入BQ，Q，RMR参数，然后载入根据规范编号的公式，在云端计算出结果，然后将三种参数输入已经训练好的神经网络模型，进行神经网络分级，得出神经网络分级结果。最后综合四种围岩分级结果，采用保守估算方式得出云计算结果。
（4）WEB端部分展示
具体流程图如图所示。开发过程中，各阶段应该目标明确，相互联系，并逐级深化，最后形成一套实用的云计算专家系统。
3结论
通过常用方法和WEB计算方法对比，将岩体的BQ分级、Q分级、RMR法、神经网络分级和WEB计算结果相对比。将结果表单化，通过软件集成为隧洞围岩分类专家系统，将结果智能化。此系统参数的获取均是传统方法，但是在获取之后更加方便数据的对比保存，应用智能方式进行围岩分级。相比单独使用某种方式，WEB计算结果更准确，可以在实际工程中使用。
这种方法不仅能够快速进行围岩分级，优点更在于能够方便形成数据表格，有利于保存围岩分级数据，自动进行整理。在一定程度上加快了工程的进度，提高了工作效率。
参考文献：
[1]段林娣，宋成辉.应用BP神经网络进行隧道围岩快速分级[J].中国安全科学学报，2010，20（2）：41~45.
[2]闫明.基于系统聚类分析的公路隧道围岩分级方法研究[D].吉林：吉林大学，2013
[3]白明洲，许兆义，王连俊等．隧道围岩分级的模糊信息分析模型及应用研究[J].铁道学报，2001，23（6）：85-88．
[4]陈安凡.公路隧道围岩分级专家系统研究[D].成都：重庆大学，2013.
作者简介：
李汪石（1990-），男，湖南长沙，民 族：汉 职称：无，学历：在读硕士研究生。研究方向：隧道围岩分级
论文作者:李汪石,许腾
论文发表刊物:《基层建设》2017年2期
论文发表时间:2017/4/20
标签：围岩论文; 专家系统论文; 神经网络论文; 资源论文; 数据论文; 方法论文; 系统论文; 《基层建设》2017年2期论文;