岩爆试验大数据人工智能分析方法 pdf下载

本书系统地介绍了岩爆试验综述、大数据人工智能分析方法框架、数据采集与预处理技术、压缩算法、多源异构融合算法、大数据可视化分析，且结合实际工程介绍了岩爆实验大数据AI处理系统。本书深入探讨了岩爆试验大数据的人工智能分析方法，系统阐述了以人工智能方法研究岩爆机理，为读者提供了一种全新的视角和解决问题的思路，填补了国内外相关领域的空白。

张昱，北京建筑大学电气与信息工程学院副教授，硕士研究生导师。城市计算与人工智能研究室主任、“建筑大数据智能处理方法研究”北京市重点实验室科研秘书、北京市委组织部优秀人才、北京建筑大学双塔计划优秀主讲教师。中国人工智能学会（CAAI）智能信息网络专业委员会委员、中国计算机学会（CCF）高级会员、美国计算机协会（ACM）会员、国际智能信息技术应用学会（IITA）会员。 长期从事大数据、人工智能、智慧城市、智能建筑、智能家居等方面的研究。作为负责人，主持国自然科学基金项目、国家重点研发计划子课题、北京市委组织部优秀人才项目等十余项国家级、省部级项目。在国内外期刊上发表论文20余篇。主讲研究生课程“人工智能原理与应用”，本科生课程“网络技术与应用”“计算思维导论”“C语言程序设计基础”等。

第 1 章  岩爆试验概述 / 001

1.1 研究背景与研究意义 / 002

1.1.1  研究背景 / 002

1.1.2  研究意义 / 004

1.2 岩爆的概念及分类 / 007

1.2.1  岩爆概念 / 007

1.2.2  岩爆分类 / 011

1.3 常见岩爆试验方法 / 015

1.3.1  单轴岩爆试验 / 015

1.3.2  双轴岩爆试验 / 017

1.3.3  三轴岩爆试验 / 017

1.4 真三轴加卸载应变岩爆物理模拟试验系统 / 020

第 2 章  应变岩爆试验大数据人工智能分析方法系统架构 / 022

2.1 系统总体架构 / 022

2.2 子系统原理及功能 / 026

2.2.1  应变岩爆物理模拟试验主机 / 026

2.2.2  声发射监测系统 / 028

2.2.3  液压控制系统 / 032

2.2.4  力采集系统 / 032

2.2.5  高速摄影系统 / 033

2.2.6  多源异构岩爆试验大数据采集系统 / 033

2.2.7  云端超级计算机 / 034

第 3 章  岩爆试验大数据采集及可视化分析 / 035

3.1 相关技术概述 / 035

3.1.1  岩爆研究 / 035

3.1.2  大数据技术 / 037

3.1.3  岩爆试验大数据 / 040

3.2 多源异构岩爆试验大数据采集系统 / 041

3.2.1  系统架构设计 / 041

3.2.2  系统数据采集 / 044

3.2.3  系统数据传输 / 048

3.2.4  系统数据存储 / 050

序 言

岩爆是地下工程中常见的工程地质灾害之一，破坏性极强，每年都造成大量生命财产的损失。因此，对于岩爆机理的研究有着极其重要的意义。笔者作为大数据AI（人工智能）课题组负责人，自 2012 年获批深部岩土力学与地下工程国家重点实验室开放基金“岩爆实验大数据处理技术研究”以来，在深部岩土力学与地下工程国家重点实验室主任何满潮院士的指导下，10 年来长期从事计算机科学与技术学科和土木工程学科的学科交叉融合研究，将计算机科学与技术学科的大数据技术、人工智能技术运用于土木工程学科的岩爆机理研究中，取得了丰硕的成果。笔者作为负责人先后主持了国家自然科学基金“基于大数据的岩爆机理研究方法”、深部岩土力学与地下工程国家重点实验室开放基金“基于大数据的岩爆机理自动化协同分析关键技术研究”、国家重点研发计划项目子课题“深井多源异构大数据融合与分析关键技术”等项目，在项目的实施过程中积累了丰富的经验。笔者先后在《电子学报》、《岩土力学》、《岩石力学与工程学报》、《智能系统学报》、Intelligent Automation & Soft Computing、International Journal of Computational Science and Engineering、Chinese Journal of Electronics、International Journal of Wireless and Mobile Computing 等国内外期刊上发表相关研究成果 20 余篇。

在此，笔者将所在大数据AI 课题组从事岩爆研究以来的成果整理结集成书，并辅以领域前沿和最新研究内容。本书系统地介绍了笔者提出的岩爆试验大数据人工智能分析方法。主要内容有：第 1 章，岩爆试验概述；第 2 章，应变岩爆试验大数据人工智能分析方法系统架构；第 3 章，岩爆试验大数据采集及可视化分析；第 4 章，岩爆试验大数据压缩存储算法；第 5 章，多源异构岩爆试验大数据融合算法；第 6 章，岩爆试验大数据AI可视化分析；第 7 章，岩爆试验大数据AI 分析算法；第 8 章，岩爆试验大数据AI 处理系统。

本书的宗旨是向读者介绍笔者提出的岩爆试验大数据人工智能分析方法，本书介绍的研究成果也是本人及大数据AI 课题组师生共同努力的成果。包括笔者的同事吕召勇、李勇振，也包括笔者的硕士研究生丁鸿伟、王艳歌、刘开峰、高凯龙、李继涛、苏仡琳。感谢吕召勇和李勇振，他俩在课题组没有学生的时候陪笔者从零开始，申请并完成了笔者的第一个深部岩土力学与地下工程国家重点实验室开放基金——岩爆实验大数据处理技术研究。感谢丁鸿伟和王艳歌，他们分别是笔者的第一个和第二个硕士研究生，陪笔者在岩爆机理研究中艰苦探索。感谢刘开峰、高凯龙、李继涛和苏仡琳，他们一次一次的废寝忘食、熬夜陪伴，给予笔者有力的支持，伴笔者前行。

最要感谢的是何满潮院士。笔者这些年的进步都是在何满潮院士高瞻远瞩的指导下完成的。2012 年，在国内大数据方兴未艾之际，何院士慧眼识珠，让笔者初窥岩爆领域的大门，给予当时还是一个毛头小伙子的笔者机会。在国内大数据技术如火如荼的时候，在 2018 年同济大学召开的第二届土木工程大科学工程论坛上，何院士为笔者指出了AI 大数据分析的研究方向。

最后，感谢在笔者科研道路上遇到的一些良师——图灵奖获得者John Hopcroft（约翰·霍普克罗夫特）教授、图灵奖获得者Vinton Cerf（温顿·瑟 夫）教授、图灵奖获得者Leslie Valiant（莱斯利·瓦里安特）教授、创新工场李开复老师。笔者向他们学习的时间是短暂的，收获却最为丰富。感谢笔者在科研道路上遇到的一些益友——郭茂祖教授、魏东教授、宫伟力教授、杨晓杰教授、孙晓明教授、杨军教授、刘冬桥副教授、王炯副教授、陶志刚副教授，感谢贾雪娜博士、赵菲博士、任富强博士等。因受篇幅限制，不能一一列举，借此机会对给予过笔者支持和帮助的人，在此一并表示感谢。

本书可以为国内外岩爆机理研究学者提供一种可行性方法，供其参考借鉴，同时给对此方法感兴趣的学者以理论与方法指导。本书也可以供与计算机科学学科开展交叉融合研究的科研工作者提供借鉴。

最后，笔者的研究工作和国内外同行相比，如沧海一粟，尚有很多不足。书中难免有不妥之处，希望国内外同行和广大读者给予包容，欢迎大家批评指正，提出宝贵意见。