автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и методы обработки геодинамических данных и прогнозирования деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов

На правах рукописи

Гурьева Екатерина Александровна 003455042

УДК 622.271:551.5 86:681.3

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ГЕОДИНАМИЧЕСКИХ ДАННЫХ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕФОРМАЦИЙ ГРУНТОВЫХ ОСНОВАНИЙ ПЛОЩАДОК ПРОМЫШЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ

Специальность 05.13.01 — «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

0 5 ДЕН 2008

Москва 2008

003455042

Работа выполнена в Московском государственном горном университете

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор ФЕДУНЕЦ НИНА ИВАНОВНА

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор СОТНИКОВ АЛЕКСАНДР НИКОЛАЕВИЧ доктор технических наук, профессор КУЗИН РУДОЛЬФ ЕВГЕНЬЕВИЧ

Ведущее предприятие:

Федеральное государственное унитарное предприятие «Санкт-Петербургский научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт «Атомэнергопроект»»

Защита диссертации состоится "¿3 " декабря 2008г. в /3 час. на заседании диссертационного совета Д 212.128.07 при Московском государственном горном университете по адресу: 119991, Москва, Ленинский проспект, д.6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного горного университета

Автореферат разослан 2008г.

Ученый секретарь диссертационного совета:

доктор технических наук, профессор КУПРИЯНОВ ВЯЧЕСЛАВ ВАСИЛЬЕВИЧ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

В современных условиях в период бурного научно-технического прогресса особое внимание уделяется проблеме, безопасной работы промышленных объектов. Особенно остро эта проблема стоит для таких высокотехнологичных объектов, как атомные электростанции (АЭС). ■

Одной из главных причин нарушения нормальной работы АЭС являются медленные во времени процессы, вызванные природными и техногенными факторами, влияющие на деформации грунтовых оснований площадок АЭС, что может приводить к возникновению аварийных ситуаций. Поэтому важной задачей для обеспечения надежной эксплуатации АЭС является системный анализ, обработка и прошоз деформаций грунтовых оснований площадок станций на ближайшие годы.

Кроме того, экспериментально установлено, что даже в сейсмически спокойных районах (средней полосы России и среднего Урала) деформации грунтовых оснований главных корпусов АЭС достигают реально ощутимых размеров и даже порого-критических пределов. А это в свою очередь приводит к необходимости постоянного наблюдения, изучения и прогнозирования поведения деформаций.

В настоящее время контроль за деформациями грунтовых оснований промышленных объектов наиболее эффективно осуществляется при помощи геодинамического мониторинга, организованного на базе измерений специальными наблюдательными пунктами (реперами). Сети таких геодинамических наблюдательных пунктов имеются на всех АЭС России.

В результате регулярных геодинамических наблюдений на промышленных объектах получаются большие массивы экспериментальных данных, которые необходимо системно анализировать и обрабатывать с целью определения деформаций грунтовых оснований площадок. До последнего времени при обработав результатов геодинамических наблюдений рассматривались временные зависимости показаний каждого установленного на объекте репера в отдельности. Из анализа совокупности таких зависимостей делали вывод о деформациях грунтового основания площадки объекта. При этом не проводился анализ совокупности геодинамических наблюдений на объекте, выполненных в одном цикле наблюдений. Также недостаточно изучено влияние различных факторов

влияния на показания глубинных реперов. По этим причинам не использовалась перспективная возможность установления зависимостей между результатами геодинамических наблюдений в пространстве для каждого цикла наблюдений от параметров природно-техногенных факторов, что, в конечном итоге, позволяет с большей точностью решать задачу прогноза, снижения риска и уменьшения последствий геодинамических катастроф природного и техногенного характера.

Поэтому разработка моделей и методов обработки данных и прогнозирования деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов с использованием результатов геодинамического мониторинга, устраняющих недостатки существующих методов обработки и анализа, является, безусловно, актуальной научной и практической задачей.

Большой вклад в исследование проблем деформаций оснований промышленных объектов, а также обработки данных и управления внесли видные российские и зарубежные ученые такие, как A.A. Лопанчук, В.В. Веселов, Н.И. Федунец, JI.A. Молоков, Я.С. Яцкив, JI.A. Бахвалов, A.A. Карлсон, Д.К. Потресов, В.К. Панкрушин, P.E. Кузин, В.А.Горбатов, Е.А. Васильев, Г.Ф. Филаретов, А.Н. Сотников, Л.П. Рябов, П.И. Брайт, М.И. Любов и др.

Цель данного научного исследования заключается в разработке нового подхода к обработке геодинамических наблюдений и прогнозированию деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов, основанного на анализе совокупности данных геодинамического мониторинга.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ проблемы деформаций оснований промышленных объектов и определение значимых природных и техногенных факторов, влияющих на деформации грунтовых оснований площадок;

• исследование структуры взаимосвязей между природно-техногенными воздействиями и значениями вертикальных и горизонтальных деформаций;

• разработка методик определения деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов на основе результатов геодинамического мониторинга;

• разработка модели прогнозирования общего сдвига площадки промышленного объекта с учетом влияния природно-техногенных факторов и взаимосвязей между ними;

• разработка инструментальных средств для обработки геодинамических данных и прогнозирования деформаций грунтовых оснований площадок;

• обоснование эффективности разработанного подхода на основе моделирования вариантов процесса деформации грунтовых оснований площадок промышленных объектов и дальнейшего прогнозирования общего сдвига площадки.

Идея работы заключается в повышении точности прогноза деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов на основе исследования их зависимостей от природных и техногенных факторов, а также взаимосвязей между ними.

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

1. Выявлен ряд природных и техногенных факторов, оказывающих значимое влияние на деформации грунтовых оснований площадки промышленного объекта, которые до настоящего времени не принимались во внимание при формировании прогноза деформаций грунтовых оснований.

2. Разработан новый подход к обработке геодинамических данных, включающий в себя новые методики, модели и методы, учитывающие особенности расположения наблюдательных пунктов и позволяющие в отличие от существующих анализировать динамику совокупности показаний, полученных в одном цикле наблюдений.

3. Разработан алгоритм обработки геодинамических данных и прогнозирования общего сдвига площадки, позволяющий впервые определить деформации линейных и площадных объектов в горизонтальном и вертикальном направлениях и получить прогноз вероятной ситуации для своевременного вмешательства эксплуатационных служб промышленного объекта.

4. Разработана нейросетевая модель прогнозирования общего сдвига площадки промышленного объекта, позволяющая повысить точность прогноза на основе параметров природно-техногенных факторов.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждается корректным использованием методов нечётких множеств, статистического анализа,

теории многофакторной оптимизации, численного анализа, теории нейронных сетей, компьютерного моделирования, а также положительными результатами экспериментального моделирования разработанного пакета прикладных программ и внедрением его на ряде атомных предприятий России.

Научная значимость диссертации состоит в разработке нового подхода к обработке данных геодинамического мониторинга, позволяющего анализировать динамику совокупности наблюдений за деформациями фунтовых оснований площадок промышленных объектов, а также прогнозировать общий сдвиг площадки с учетом выявленных природно-техногенных факторов, не учитывавшихся ранее.

Практическая значимость диссертации состоит в разработке 111III «MicroDeformAPS», позволяющего осуществлять обработку больших массивов геодинамических данных, полученных на площадке промышленного объекта, в виде оформляющих геометрических фигур, а также прогнозировать на базе разработанной нейросетевой модели общий сдвиг площадки.

Реализация и внедрение результатов. Разработанный ППП «MicroDeformAPS» внедрен на Ростовской и Калининской АЭС. Разработанные модели и методы обработки данных используются в учебном процессе для подготовки специалистов и магистров по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника» специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» МГГУ, включены в разделы дисциплин «Нейросетевые технологии в управлении» и «Теория принятий решений» по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника.

Апробация работы. Основные результаты диссертации и ее отдельные положения докладывались на семинарах кафедры АСУ МГТУ и международных симпозиумах «Неделя горняка» (2006 - 2008 гг., Москва).

Публикации. По теме диссертации опубликованы 3 научные работы.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы из 167 наименований, содержит 22 таблицы и 36 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Многие промышленные объекты линейного и площадного типа, особенно прецизионные, к которым относятся атомные станции, линейные и кольцевые ускорители заряженных частиц, крупные радиотелескопы, специальные устройства радиотехнического и лазерного обеспечения, промышленные конвейеры тонкой технологии, солнечные электростанции и другие, весьма чувствительны к деформациям земной поверхности объекты.

Особое внимание в России и за рубежом уделяется проблеме повышения безопасности атомных электростанций (АЭС) и надёжности их функционирования. В этой связи особую актуальность приобрело определение и прогнозирование деформаций грунтовых оснований площадок строящихся и эксплуатируемых АЭС.

В последнее время широкое распространение для изучения деформаций грунтового основания площадок АЭС, а также производственных сооружений получил геодинамический мониторинг, который осуществляет контроль деформационных процессов путём наблюдения за смещениями специальных наблюдательных пунктов в горизонтальном и вертикальном направлениях.

Проведенные исследования показали, что грунтовые основания находятся под постоянным воздействием разнообразных процессов, вызванных природными и техногенными факторами влияния. Это приводит к деформациям грунтовых оснований площадки, а, следовательно, к деформациям фундаментов сооружений, расположенных на них. Поскольку такие деформации далеко небезопасны для эксплуатации АЭС, представляется очень важным разработать новые модели и методы обработки геодинамических данных, позволяющие определять и прогнозировать деформации грунтовых оснований площадок АЭС.

- Для того чтобы фиксировать такие измерения деформаций, разработана система геодинамического мониторинга на всех атомных станциях России. Созданы системы высотных геодинамических полигонов, состоящие из разного вида реперов в зависимости от их месторасположения (глубинные, грунтовые, свайные, стенные и др.) (рис.1). Поскольку установлено, что деформации фундаментов оснований зданий являются последствиями деформаций грунтовых оснований самой площадки, то целесообразно изучать результаты наблюдений за деформацией грунтового основания площадки посредством глубинных реперов, закладка которых

проводится на уровне более 200 м в коренные скальные породы с целью уменьшения их вертикальных смещений. Такие реперы фиксируют измерения сдвигов площадки как в вертикальном, так и в горизонтальном направлениях. Измерения проводят раз в квартал на всех отечественных АЭС, в результате чего получают большие объемы данных, которые впоследствии обрабатывают и анализируют специалисты подразделений комплексных инженерных изысканий институтов «Атомэнергопроект». Как показало исследование существующих на данный момент систем обработки результатов геодинамического мониторинга, нет единой централизованной базы данных всех наблюдений, зафиксированных глубинными реперами всех АЭС страны, а также всех имеющихся факторов, влияющих на деформацию основания фунтовых оснований площадки под сооружениями АЭС. Наличие такой базы данных, а также аппарата обработки, системного анализа и построения прогноза деформаций на ближайшие годы имеет огромное

Промышленный объект

Площадка

Грунтовое основание

Реперы

Рис. !. Расположение глубинных, грунтовых реперов и осадочных деформационных марок на территории АЭС

значение для специалистов подразделений комплексных инженерных изысканий институтов «Атомэнергопроект» при создании отчетов и рекомендаций. На основании этих отчетов специалисты по безопасности АЭС, а также строители-проектировщики принимают решения о необходимости проведения компенсирующих мероприятий по укреплению тех или иных сооружений. Отсутствие достоверных отчетов, отражающих смещение фундамента энергоблока с реакторным или турбинным отделениями, может привести к непоправимой катастрофе.

Обзор и анализ существующих исследований деформаций грунтовых оснований площадок показали, что недостаточно глубоко изучено влияние различных факторов на показания глубинных реперов. Поэтому в рамках

диссертации проведены исследования процессов деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов, которые показали, что в период эксплуатации промышленного объекта процессы вертикальных и горизонтальных деформаций этих объектов подвергаются влиянию трех больших групп факторов: эндогенные, экзогенные и техногенные факторы.

Общее число проанализированных факторов составляет 103. По результатам статистического анализа основных характеристик факторов была выявлена неоднородность представления данных в виде качественных и количественных показателей. Для формализации исходных данных и представления статистической информации в едином унифицированном формате была проведена оцифровка качественных факторов.

В результате проведенной оцифровки качественных значений некоторых факторов все виды факторов приведены в единый формат, благодаря чему был проведен многофакторный анализ, позволивший выявить значимые факторы и взаимосвязи между ними.

По результатам факторного анализа выявлены три группы злачимых показателей (табл. 1), факторная нагрузка которых оказалась выше пороговой, значение которой равно 0,5: ^>^=0,5.

Общее число значимых факторов этих групп составили 12 факторов. В первую факторную группу вошли эндогенные показатели: тектонические движения земной коры, тектонические однородные деформации, тектонические неоднородные деформации, тектонические пластические деформации. Во вторую - экзогенные: образование открытых карстовых воронок, образование открытых карстовых останцев, образование покрытых карстовых суффозионных воронок, образование покрытых воронок просасывания. Третья группа факторов включает в себя показатели распределения вертикальной нагрузки в пределах площади основания, механических свойств скальных грунтов, механических свойств нескальных грунтов, отбора воды (скважины разной глубины).

Каждая факторная группа описывает влияние факторов на деформацию грунтового основания площадки как в горизонтальном, так и вертикальном направлении. Также внутри каждой группы существует регрессионная взаимосвязь между ее элементами. Определить её структуру позволяет информация об исследуемом процессе и значения факторных нагрузок элементов факторной группы.

Таблица 1

Факторы, влияющие на горизонтальные и вертикальные деформации грунтового основания промышленных объектов

Лг П\п Группа факторов Название фактора Факторная нагрузка

1. Эндогенная Тектонические движения земной коры 0,754

2. группа (Гэвд) Радиальные движения земной коры 0,213

3. Тектонические однородные деформации 0,678

4. Тектонические неоднородные деформации 0,809

5. Тектонические упругие деформации 0,331

б. Тектонические пластические деформации 0,741

38.

39. Экзогенная группа (Гэкз, Образование открытых карстовых воронок

40. Образование карстовых котловин 0,209

41. Образование поль 0,134

42. Образование открытых карстовых останцев 11ШШШ

43. Образование карстовых колодцев и шахт 0,025

44. Образование карстовых пещер 0,231

45. Образование покрытых карстовых суффозионных воронок

46. Образование неглубоких поноров 0,123

47. Образование покрытых воронок просасывания щшшш

48. Образование покрытых карстовых котловин 0,243

49. Образование покрытых суходолов 0,475

89.

90. Техногенная группа (Ргес) Распределение вертикальной нагрузки в пределах площади основания

91. Механические свойства скальных грунтов

92. Механические свойства нескальных грунтов

93. Добыча железной руды 0,298

94 Добыча руд цветных металлов 0,477

95. Добыча угля 0,221

96. Добыча строительного камня 0,301

97. Добыча минералов и других полезных ископаемых 0,344

98. ' Отбор воды 1 "V 1

103

Так, руководствуясь априорной информацией из эндогенной факторной группы, мы получили следующие регрессионные зависимости:

Хэнд =//г/, г/, г/, г/) ^

УОЩ у Т.2, 1з'г и) ,

где X— деформации грунтового основания площадки в горизонтальном направлении, мм; У- деформации грунтового основания площадки в вертикальном направлении, мм; значения эндогенных факторов, . входящих в первую факторную группу.

Из экзогенной факторной группы были получены следующие регрессионные зависимости:

Хэкз Ът , и) ^

Уэкз -//¿5 у и , 27 у 24 ) у

где X - деформации грунтового основания площадки в горизонтальном направлении, мм; У — деформации грунтового основания площадки в вертикальном направлении, мм; г,2- значения экзогенных факторов, входящих во вторую факторную группу.

Регрессионные зависимости, полученные из техногенной факторной группы, имеют следующий вид:

ХтЕХ 9 у 110 у 1и у Zn)

Утех у 110> 1п), где X - деформации грунтового основания площадки в горизонтальном направлении, мм; У - деформации грунтового основания площадки в вертикальном направлении, мм; г^- значения техногенных факторов1, входящих в третью факторную группу.

Для регрессионных зависимостей (1-3) были определены параметры моделей линейного вида с использованием метода пошагового ре1рессионного анализа. Соответствующие разработанные модели оценивались с помощью критерия Фишера (Б), коэффициента корреляции и средней квадратичной ошибки (СКО). Кроме того, каждый параметр моделей оценивался с помощью критерия Стьюдента (Т). Значения соответствующих критериев для разработанных моделей приведены в таблице 2.

Проведенный структурно-параметрический синтез деформаций и природно-техногенных факторов показал, что как на вертикальные деформации грунтового основания площадок, так и на горизонтальные деформации влияет целая 1руппа факторов, что заставляет используемые результаты измерений глубинными реперами рассчитывать по методике,

охватывающей совокупность всех геодинамических данных, полученных в одном цикле наблюдений, что до настоящего времени не делалось. А также стало целесообразно дальнейшее прогнозирование общего сдвига площадки проводить с учетом выявленных факторов, что повысит точность прогноза.

Суть предлагаемого подхода состоит в обработке совокупности геодинамических данных в виде оформляющих геометрических фигур.

С целью выбора оформляющей фигуры совокупность геодинамических данных для одного из циклов наблюдений (чаще всего, нулевого цикла) визуализируется в виде точек на горизонтальной координатной плоскости ХОУ. Координатами этих точек являются измеренные в выбранном цикле значения X, и У, наблюдательных пунктов. Затем в целях наглядности представления соседние точки соединяются отрезками линий в геометрические фигуры на плоскости. При этом возможны три типа геометрических фигур: прямая, окружность, эллипс.

Вариант дальнейшей обработки геодинамических данных выбирается исходя из типа полученной в результате визуализации геометрической фигуры. При этом для первого типа геометрической фшуры применяется методика от оформляющей прямой. Для второго типа геометрической фигуры при обработке данных используется методика от оформляющей окружности (для определения горизонтальных деформаций площадок) и от оформляющей плоскости (для определения вертикальных деформаций площадок). Для третьего типа геометрической фигуры используется методика от оформляющего эллипса (для определения горизонтальных деформаций площадок) и от оформляющей плоскости (для определения вертикальных

деформаций площадок).

В основу методики вычисления деформаций линейного объекта от оформляющей прямой положено представление совокупности геодинамических данных для каждого цикла наблюдений на объекте в виде некоторой (оформляющей) прямой. Разработан математический аппарат для нахождения коэффициентов такой прямой. При этом коэффициенты уравнения прямой а и Ъ определяются по данным геодинамических измерений с использованием метода наименьших квадратов. В результате обработки данных геодинамических наблюдений для рассматриваемого линейного объекта (створа) для каждого (к-го) цикла наблюдений находятся общий сдвиг створа Ск:

Таблица 2

Модели горизонтальных и вертикальных деформаций грунтового основания промышленных объектов

Вид априорной математической модели X = a, + fla,Z, Y = b, + fjb,Zl ы t y-t Регрессионная модель Коэф. корреляции Проверка критерием Сгьюдента Проверка критерием Фишера CKO

Параметры t P УР F ' P УР

1111 ХЭНД = fl(Zl ' Z2 ' Z3 ' Z4 ) Хэнд=0,02+и.-2,-0>7-г2+0,4-23+0,3-24 0,83 Z, 0,57 0,01 0,48 0,01 0,01

Z, -0,9 0,013

Z, 0,53 0,012

Z4 0,68 0,01

Уэнд=-2,82+1^6-^+0,9^2-Н),7-23+0,3-г4 0,72 Z, 1,12 0,03 1,06 0.04 0,02

Z, 0,18 0.01

Z, 1.85 0,014

Z, 0,46 0,01

2 2 2 2 Хэкз = f3( W z7 ' z8) ^=4,32+0,6^3-0,57^6-0,7-2^-0, 0,59 Z, 0,72 0.003 1,8 0,02 0,13

Z. -1,7 0,002

Z, 1,73 0001

Z, -0,26 0,011

„ , 2 2 2 2 Y3K3 = f4(Z5'WZ8) Уэкз=12-0,18-2+0,3^-0,28-2,-0,9^ 0,69 Z, -13 0,02 2.7 0,01 0,12

Zi 1,4 0,03

Z, -1,17 0,001

Z. -239 0,04

3 3 3 3 ^EX'^S ,Z10 ,Z11 >Z\2> ХТЕХ=5>4-0)00б-29+0)9г10-0>3'2п-0,15-21;! 0,6 Z, -0,01 0,005 0,13 0,03 0,09

Z|j -0,16 0,001

z„ 0,55 0,003

Z„ -0,31 0,002

3 3 3 3 YTEX~ Vz9 ,Z10 ,ZU ' Z12 ^ У =0,97-0,02-2 -0,02-2, +0,001 -2„-0,07-2 теХ ' ' 9 ' 10 ' 11 * 12 0,5 Z, -0,7 0,04 5,9 0,04 0,14

Zio -0,6 0,055

Z|| 1,22 0,027

z„ -3,46' 0,002

Ск = ~ Ч ,

а также угол ф* между оформляющими прямыми, определенными для

начального и n-го циклов измерений: —-

Полученные значения Ск и 4 характеризуют деформации рассматриваемого створа в горизонтальной плоскости за время, прошедшее между начальным и n-м циклами наблюдений.

Суть методики вычисления деформаций грунтового основания от оформляющей плоскости состоит в том, что совокупность геодинамических данных для каждого цикла наблюдений на объекте представляется в виде некоторой (оформляющей) плоскости. За оформляющую плоскость принимается такая, при которой сумма квадратов отклонений точек изучаемого слоя земли от плоскости будет мипимальной. Разработан математический аппарат для нахождения коэффициентов а, Ъ, с уравпения оформляющей плоскости. При этом положение оформляющей плоскости в пространстве определяется по данным геодинамических измерений с помощью метода наименьших квадратов.

В результате обработки данных геодинамических наблюдений по

предлагаемой методике для каждого цикла наблюдений определяются

значения коэффициентов а, Ь, с оформляющей плоскости, а также

значения углов а, р, у, которые образуют нормаль с осями координат X,

У, Z соответственно:

а 1 й в

cos у = . —, cos р -

ьио ЬЬ — ■ , 1Л«0 ^--. ---, ^УО ¡^ — ,-,

л1аг+вг+1 л/а2+в2+1 уа2 + в2 +1

и длина перпендикуляра Р, опущенного из начала координат на

оформляющую плоскость: ■ С ■

л/а* + в2 +1

При этом по значениям длины перпендикуляра Р делается вывод о деформациях площадки в вертикальном направлении за время, прошедшее между циклами измерений.

В том случае, если пункты наблюдений за смещениями грунтового основания устанавливают по периметру фигуры неправильной геометрической формы, для расчета деформаций грунтового основания

предлагается использовать методику от оформляющего эллипса. Разработаны модели для нахождения величин полуосей оформляющего эллинса а и & и координат его центра. При этом положение оформляющего эллипса в пространстве определяется по данным геодинамических измерений с помощью метода наименьших квадратов. Задача решается методом последовательных приближений. А нулевое приближение величин полуосей оформляющего эллипса и координат его центра а0,Ь0,Хс11,Ус0 выбирается в результате экспертной оценки Вычисления методом последовательных приближений для параметров эллипса а„, Ьп, Хст, У о,, а также расчет суммы квадратов отклонений результатов наблюдений X, от приближённого его значения X/, лежащего на оформляющем эллипсе, продолжаются до выполнения критериев по погрешности параметров оформляющего эллипса:

где е1,е1 - заданные погрешности вычисления параметров; п, п-1 - номер приближения.

Такие вычисления проводятся для каждого цикла геодинамических наблюдений на конкретной площадке. При этом по изменению координат центра оформляющего эллипса делается вывод о деформациях грунтового основания площадки в горизонтальном направлении.

В том случае, если пункты наблюдений за смещениями грунтового основания устанавливают по периметру фигуры более правильной геометрической формы, чем эллипс, то есть ближе по форме к окружности, то для расчета деформаций грунтового основания разработана методика от оформляющей окружности. Разработаны модели для нахождения величин радиуса окружности Л и координат ее центра. При этом положение оформляющей окружности в пространстве определяется по данным геодинамических измерений с помощью метода наименьших квадратов. Задача решается методом последовательных приближений. А нулевое приближение значений радиуса оформляющей окружности и координат ее центра Ио, Хс0, Усо выбирается в результате экспертной оценки. Вычисления методом последовательных приближений для параметров окружности Хсп и Усп, а также расчет суммы квадратов отклонений результатов

наблюдений X; и У, от их приближенных значений X;' и УД лежащих на оформляющей окружности, продолжаются до выполнения критериев по погрешности параметров оформляющей окружности:

К-хс„.,|<£з, |ус„-у&_,|<£з, |

где £2,сл - заданные погрешности вычисления параметров; п, п-1 - номер приближения.

Такие вычисления проводятся для каждого цикла геодинамических наблюдений на конкретной площадке. При этом по изменению координат центра оформляющей окружности делается вывод о деформациях грунтовых оснований площадки в горизонтальном направлении.

Разработан алгоритм обработки геодинамических данных, позволяющий впервые определить деформации линейных и площадных объектов в горизонтальном и вертикальном направлениях с помощью оформляющих геометрических фигур. Алгоритм включает в себя следующие этапы:

Этап 1. Анализ геодинамических данных с целью визуализации схемы расположения наблюдательных пунктов на площадке промышленного объекта.

Этап 2. Визуализация геометрической фигуры для варианта обработки геодинамических данных.

Этап 3. Обработка геодинамических данных для определения деформаций линейных объектов методикой от оформляющей прямой.

Шаг 3.1. Расчет общего сдвига Ск опорного створа в каждом (к-ом) цикле геодинамических наблюдений относительно начального цикла, а также угол фк между оформляющими прямыми для начального и к-го цикла измерений.

Шаг 3.2. Визуализация полученных результатов для всех циклов наблюдений в виде зависимостей Ск=Г1(к) и по результатам

предыдущего шага.

■ Этап 4. Обработка геодинамических данных для определения деформаций площадных объектов в горизонтальном направлении методикой от оформляющего эллипса.

Шаг 4.1. Визуальное представление геодинамических данных для каждого цикла в горизонтальной плоскости.

14

Шаг 4.2. Выбор начальных приближенных значения полуосей эллипса а0 и Ьо, а также координат центра эллипса Хсо и Ус0.

Шаг 4.3. Для каждого цикла наблюдений последовательно производится расчет N приближений для параметров эллипса а„, Ьп, Хи, У„. Кроме того вычисляется сумма квадратов отклонений результатов наблюдений X, от приближённого его значения ХД лежащего на оформляющем эллипсе. Выполнение расчета производится до выполнения формул (4).

• Шаг 4.4. Визуализация полученных результатов для всех циклов наблюдений в виде зависимостей XClN k=fj(k) и YcN k=f2(k) по результатам предыдущего шага.

Шаг 4.5. Визуализация всей совокупности значений координат центра эллипса Хс и Ус для всех циклов наблюдений в виде зависимости УС1у= {¡Qi^s)-

Этап 5. Обработка геодинамических данных для определения деформаций площадных объектов в горизонтальном направлении методикой от оформляющей окружности.

Шаг 5.1. Визуальное представление результатов наблюдений для каждого цикла в горизонтальной плоскости.

Шаг 5.2. Выбор начальных приближенных значений радиуса окружности Ro, а также координат центра окружности Хсо и Усо.

Шаг 5.3. Для каждого цикла геодезических наблюдений последовательно производится вычисление N приближений для параметров оформляющей окружности Rd, ХсП и Уа. Кроме этого вычисляется суммы квадратов отклонений результатов наблюдений X, и У; от их приближенных значений Х;' и У,', лежащих на оформляющей окружности. Такой процесс продолжается п раз до выполнения формул (5).

Шаг 5.4. Визуализация представления полученных результатов для всех циклов наблюдений в виде зависимостей XcN k = fj(k) и УсГ< k = f2(k) по результатам предыдущего шага.

Шаг 5.5. Визуализация всей совокупности значений координат центра оформляющей окружности X,: и Ус для всех циклов наблюдений в виде зависимости = Гз(Х<^).

Этап 6. Обработка геодинамических данных для определения деформаций площадных объектов в вертикальном направлении методикой от оформляющей плоскости.

Шаг 6.1. Производится для каждого (к-го) цикла геодинамических данных вычисления значений расстояний Рк от оформляющей плоскости до начала координат, а также углов с*к, Ао Уь которые образует оформляющая плоскость с осями координат.

Шаг 6.2. Визуализация полученных результатов для всех циклов наблюдений в виде зависимостей Рк = ^(к), ак = Г2(к), /Зк = £3(к), ук = £|(к) по результатам предыдущего шага.

' Этап 7. Сравнительный анализ полученных деформационных характеристик с нормами и предельно-допустимыми значениями.

Этап 8. Классификация полученной ситуации на площадке промышленного объекта.

Этап 9. Формирование управляющих рекомендаций для эксплуатационных служб.

Таким образом, разработанный алгоритм позволяет определить деформации линейных и площадных объектов в горизонтальном и вертикальном направлениях с целью классификации ситуации на площадке на данный момент для своевременного вмешательства эксплуатационных служб. Также алгоритм используется для произвольного расположения геодинамических наблюдательных пунктов, что дает возможность обрабатывать различные геодинамические данные прежних лет на наблюдательных пунктах, установленных в процессе строительства сооружений на площадках промышленных объектов.

Для реализации прогноза общего сдвига площадки с учетом параметров природно-техногенных факторов на ближайшие годы в рамках работы были проанализированы основные модели и методы прогнозирования, в результате чего была выбрана нейросетевая технология, имеющая важные преимущества:

У использование в моделях многомерных массивов, позволит учитывать взаимосвязи всех факторов;

V точный краткосрочный и долгосрочный прогноз; ■У качественная обработка рядов, имеющих вероятностную природу; ^ возможность использования смешанных сетей; У качественная обработка зашумленных данных; высокая адаптивность.

В диссертации были проанализированы основные парадигмы,

архитектуры и алгоритмы обучения нейронных сетей. Были протестированы

16

прогнозные нейросетевые модели. Выбрана нейронная сеть, выполняющая наиболее точный прогноз, со следующими характеристиками:

• Парадигма - «с учителем» - позволила учитывать реальные статистические данные природно-техногенных воздействий на деформации грунтовых оснований площадок промышленных объектов;

• Обзор различных архитектур нейронных сетей, предназначенных для задач прогнозирования, позволил выбрать для решения нашей задачи обобщенно-регрессионную нейронную сеть ОКЫМ, так как она позволяет:

^ быстро обучаться;

^ использовать большое количество модифицированных вариантов коррекции ошибки обучения; ^ использовать вероятностные факторы;

^ прогнозировать с высокой точностью при сильно зашумленных данных.

• Алгоритм обучения - алгоритм обратного распространения с автоматическим определением длины шага - выбран на основе анализа тестовых характеристик существующих алгоритмов обучения. Выбранный алгоритм является самым эффективным среди прочих по показателю точности прогноза.

• Тип функции активации - сигмоидальная функция, принимает бесконечное множество значений в диапазоне от 0 до 1, является дифференцируемой, что играет важную роль в теории нейронных сетей.

Как уже было сказано выше, для решения задачи прогнозирования временных рядов в качестве нейронной сети была выбрана обобщенно-регрессионная сеть, реализующая методы ядерной аппроксимации. В задачах регрессии выход сети может рассматриваться как ожидаемое значение модели в данной точке пространства входов. Это ожидаемое значение связано с плотностью вероятности совместного распределения входных и выходных данных. В точку расположения каждого обучающего наблюдения помещается гауссова ядерная функция. Считается, что каждое наблюдение свидетельствует о некоторой уверенности в том, что поверхность отклика в данной точке имеет определенную высоту, и эта уверенность убывает при отходе в сторону от точки. 01Ш>1-сеть копирует внутрь себя все обучающие наблюдения и использует их для оценки отклика в произвольной точке. Окончательная выходная оценка сети получается как взвешенное среднее выходов по всем обучающим наблюдениям, где

величины весов отражают расстояние от этих наблюдений до той точки, в которой производится оценивание, и таким образом более близкие точки вносят больший вклад в оценку.

ИШИ-сеть имеет два скрытых слоя: слой радиальных элементов и слой - элементов, которые формируют взвешенную сумму для соответствующего элемента выходного слоя. Входной слой передает сигналы на первый промежуточный слой нейронов, являющихся радиально симметричными. Они несут в себе информацию о данных обучающих случаев или же их кластерах и передают ее во второй скрытый слой. В нем формируются взвешенные суммы для всех элементов выходного слоя и сумма весов, вычисляемая специальным элементом. Если обозначить выход 1-го нейрона первого скрытого слоя как V,, то выходной сигнал 1-го нейрона второго скрытого слоя вычисляется по формуле:

к (-1

где к - число нейронов в первом скрытом слое. Для выбора количества нейронов была использована теорема Колмогорова-Арнольда-Хехт-Нильсена, следствием которой является метод расчета количества синоптических весов для скрытого слоя:

1М (N Л

---<к<,1\— + \ (л + / + 1) + /,

где и - количество нейронов во входном слое; 1 - количество нейронов в выходном слое; И- число статистических наблюдений.

А для расчета количества нейронов в скрытом слое:

■ п + 1

Обозначив весовой коэффициент ьго нейрона первого скрытого слоя как а1, получена формула для суммы весов: к

(-1

Наконец, выходное значение нейросети выдает окончательный прогноз:

Я Н

у(х) = У(хгх2„..,хр) = ¡2(^оУкик) = /2( + м,пх2 +... + ъкрхр + у«,),

где х, - компонента входного вектора признаков; wß- -весовые коэффициенты между входным и скрытым слоями; Я - число нейронов в последнем скрытом слое; [¡(х) - функция активации нейронов последнего скрытого слоя; -функция активации нейрона выходного слоя; и} - значение выхода j-ro нейрона последнего скрытого слоя; z0e 1, j = 2, ..., Н; v* - весовые коэффициенты между скрытым и выходным слоями; к = 0,1, ..., Н; р - длина статистического ряда.

В результате была разработана нейросетевая модель, имеющая следующую структуру:

• 14 нейронов во входном слое. На вход нейронной сети подаются нормализованные значения выявленных нами природно-техногенных факторов влияния на деформации грунтовых оснований, а также полученные значения горизонтальных и вертикальных деформаций;

• 2 нейрона в выходном слое, соответствуют предсказываемым значениям деформаций грунтового основания в горизонтальном и вертикальном направлениях;

• 2 скрытых слоя. 66 нейронов в первом скрытом слое и 56 нейронов во втором скрытом слое.

Полученные в результате применения новых методик горизонтальные и вертикальные деформации, а также их регрессионные зависимости от природно-техногенных факторов легли в основу нейросетевой модели.

Дополнительно были исследованы влияния на деформации еще 18 природно-техногенных факторов, выбранных на основе экспертных оценок специалистов. На вход нейронной сети подавались нормализованные значения 12 значимых факторов, выделенных ранее, а также дополнительные 18 параметров с целью оценки показателя точности прогноза. Но, поскольку влияние второй группы факторов оказалось незначительным в результате работы нейросети, был сделан вывод не вводить дополнительные нейроны во входной слой и тем самым неэффективно увеличивать время работы сети.

Обучение прогнозной нейросетевой модели проводилось на 120 готовых выборках векторов, которые содержали в себе примеры неопасной, опасной и критической ситуаций, сложившиеся на АЭС, с учетом параметров 12 выявленных ранее в рамках диссертационной работы природных и техногенных факторов, оказывающих существенное влияние на деформации грунтовых оснований.

Проведенные исследования подтвердили эффективность применения нейросетевых технологий для прогнозирования общего сдвига грунтового основания площадки промышленного объекта с учетом значимых природно-техногенных факторов влияния на деформации грунта. В ходе эксперимента разработанная нейронная сеть была настроена таким оптимальным образом, что реальные результаты, полученные при помощи геодинамического мониторинга в прошлые годы, и смоделированный нейросетевой прогноз практически повторяют друг друга. Ошибка прогноза составила 5%. Поскольку это значение ошибки находится в допустимых пределах, задача обучения нейросети считается решенной, что позволило нам использовать её для получения прогноза общего сдвига площадки. Точность прогноза повысилась на 25% по сравнению с используемыми ранее методами прогнозирования.

Практическая реализация разработанных методик, моделей, методов и алгоритма обработки геодинамических данных и прогнозирования деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов была осуществлена при помощи специально разработанного пакета прикладных программ «MicroDeformAPS», реализованного в интегрированной среде разработки Delphi 7.

Функциональная схема ППП «MicroDeformAPS» включает в себя интерфейс с пользователем, десять программных модулей и пять баз данных (рис. 2).

Проведена апробация функционирования ППП «MicroDeformAPS» для Ростовской АЭС с использованием результатов геодинамического мониторинга 2 циклов наблюдений, проведенных в период 2007-2008гт. По полученным результатам геодинамических наблюдений ППП «MicroDeformAPS» визуализирует расположение наблюдательных пунктов на координатной плоскости.

Рис.2. Функциональная схема ППП «МкгоОеГоппАРЗ»

Для определения деформаций в горизонтальном направлении используется модуль расчета деформационных характеристик от оформляющей окружности (рис.3). В результате расчета деформационных характеристик с помощью оформляющей окружности получен общий сдвиг площадки в горизонтальном направлении на 1,3 мм.

Хе» У

/ / / \ \

/ « 0 1 О/ 1 0»и *

гтоо 1 \ \ * <• \ 1 / в, / ©« / я»

1 " оат я

Рис.3. Оформляющая фигура в виде окружности 21

Для определения вертикальных деформаций выбирается модуль расчета деформационных характеристик от оформляющей плоскости (рис. 4).

В результате работы модуля получена информация, что смещение центра площадки за период 06.2007 - 06.2008гг. составило -0,9 мм.

lllil I «MicroDeformAPS» классифицирует ситуацию на Ростовской АЭС как «неопасную». При этом управляющие рекомендации для эксплуатационных служб Ростовской АЭС не формируются.

Для получения прогноза общего сдвига грунтового основания площадки в вертикальном и горизонтальном направлениях на июнь 2009 года запускается модуль прогнозирования общего сдвига грунтового основания площадки. Полученные показатели приведены в таблице 3.

Таблица 3

Результаты апробации lililí «MicroDeformAPS»

i II т ^йш^яйшй Í тодЩонтайнш,] Г период 06.07-' í 'i Ó6:Ó8mV'ÍMí ; Прршоз^фшррэз ' > /сдвига в gifjí торшонтальном.: ¡йадрайленшлг; 06:20091'., мм ft^^B^ÜMti i ¡^дериЬя.06:07-;Ч; 6б.08гг., мм : | í ■i тпра^ещи "на; ' 06.2(Ю9Г.;1Л5:

Ростовская АЭС 1,3 1,2 -0,9 -0,8

Таким образом, реализовано инструментальное средство, позволяющее всесторонне проанализировать деформации грунтового основания площадки, при этом достигается более наглядная и информативная, чем раньше, визуализация общего сдвига площадки промышленного объекта для оперативного решения задач прогноза, снижения риска и уменьшения последствий геодинамических катастроф природного и техногенного характера.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе представлено теоретическое и практическое решение актуальной научной задачи разработки нового подхода к обработке геодинамических данных с целью определения и прогнозирования деформаций грунтовых оснований промышленных объектов.

Основные научные и практические выводы, полученные автором в ходе выполнения работы:

• определены природные и техногенные факторы, оказывающие существенное влияние на значения деформаций грунтовых оснований площадки промышленного объекта, которые до настоящего времени не принимались во внимание при формировании прогноза деформаций грунтов под промышленным объектом;

• разработан новый подход к обработке данных геодинамического мониторинга, включающий в себя новые методики, модели и методы, учитывающие особенности расположения наблюдательных пунктов и позволяющие в отличие от существующих анализировать динамику совокупности показаний, полученных в одном цикле наблюдений;

• разработан алгоритм обработки геодинамических данных и прогнозирования общего сдвига площадки, позволяющий впервые определить деформации линейных и площадных объектов в горизонтальном и вертикальном направлениях и получить прогноз вероятной ситуации для своевременного вмешательства эксплуатационных служб промышленного объекта;

• разработана нейросетевая модель прогнозирования общего сдвига площадки промышленного объекта с учетом параметров природно-техногенных факторов для повышения точности прогноза;

• разработан 1)1111 «М^сгоВеГогтАРБ» для обработки больших объемов

геодинамических данных с помощью оформляющих геометрических фигур,

23

а также для прогнозирования общего сдвига площадки на базе разработанной нейросетевой модели.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Рымаренко (Гурьева) Е.А. Обоснование необходимости компьютерного моделирования процессов, протекающих в оборудовании АЭС при запроектных авариях, с целью сокращения времени расчетов для принятия прогнозных решений // Горный информационно-аналитический бюллетень, - 2006.-№14. - С.210-213.

2. Гурьева Е.А. Определение деформационных характеристик грунтовых оснований стратегических промышленных объектов // Горный информационно-аналитический бюллетень.- 2008. -№6. - С. 150-152.

3. Федунец Н.И., Гурьева Е.А. Инструментальные средства определения микродеформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов. // Программные продукты и системы. - 2008. -№2.-

С.27-31.

Подписано в печать 17.11.2008. Объем 1.0 печ.л.

Формат 60x90/16 Тираж 100 экз. Заказ №

Отдел печати МГТУ, Москва, Ленинский пр., 6

Введение.

Глава 1. Анализ наблюдений процесса деформации оснований промышленных объектов.

1.1. Средства наблюдений деформаций оснований промышленных объектов.

1.2. Анализ наблюдений за деформациями грунтового основания.

1.3. Обзор исследований деформаций промышленных объектов геодинамическими методами.

1.4. Актуальность разработки нового подхода к обработке геодинамических данных.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Выбор и обоснование значимых факторов, влияющих на деформацию оснований промышленных объектов.

2.1. Анализ факторов, влияющих на деформацию оснований промышленных объектов.

2.2. Многофакторный анализ значимых факторов, влияющих на деформацию оснований промышленных объектов.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Разработка нового подхода к обработке геодинамических данных.

3.1. Исследование основных подходов, методик и методов обработки геодинамических данных и прогнозирования деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов.

3.2. Методика определения деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов.

3.2.1 Разработка методики определения деформаций грунтовых оснований площадок промышленного объекта от оформляющей прямой

3.2.2. Разработка методики определения деформаций грунтовых оснований площадок промышленного объекта от оформляющей плоскости.

3.3.3. Разработка методики определения деформаций грунтовых оснований площадок промышленного объекта от оформляющего эллипса.

3.3.4. Разработка методики определения деформаций грунтовых оснований площадок промышленного объекта от оформляющей окружности.

3.3. Разработка алгоритма обработки геодинамических данных.

Выводы по главе 3.

Глава 4. Прогнозирование общего сдвига грунтового основания площадки промышленного объекта.

4.1. Анализ методов и моделей прогнозирования статистических данных.

4.1.1. Обзор различных архитектур нейронных сетей, предназначенных для решения задач прогнозирования.

4.2. Разработка нейросетевой модели для прогнозирования общего сдвига грунтового основания площадки промышленного объекта.

4.2.1. Обработка и актуализация статистических данных^ для-прогнозирования общего сдвига грунтового основания площадки промышленного объекта.

4.2.2. Структура нейронной сети.

4.2.3. Обучение нейронной сети.

4.3. Анализ результатов работы нейронной сети.

4.4. Разработка алгоритма прогнозирования общего сдвига площадки промышленного объекта.

Выводы по главе 4.

Глава 5. Разработка алгоритма и инструментального средства для реализации нового подхода к обработке геодинамических данных и прогнозирования деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов.

5.¡.Разработка алгоритма реализации ШШ «MicroDeformAPS».

5.2. Разработка i 11111 «MicroDeformAPS».

5.3. Описание прецедентов 111111 «MicroDeformAPS».

5.4.Моделирование процесса обработки геодинамических данных и прогнозирования деформаций грунтового основания промышленных объектов.

Выводы по главе 5.

Актуальность работы

В современных условиях в период бурного научно-технического прогресса особое внимание уделяется проблеме безопасной работы промышленных объектов. Особенно остро эта проблема стоит для таких высокотехнологичных объектов, как атомные электростанции (АЭС).

Одной из главных причин нарушения нормальной работы АЭС являются медленные во времени процессы, вызванные природными и техногенными факторами, влияющие на деформации грунтовых оснований площадок АЭС, что может приводить к возникновению аварийных ситуаций. Поэтому важной задачей для обеспечения надежной эксплуатации АЭС является системный анализ, обработка и прогноз деформаций грунтовых оснований площадок станций на ближайшие годы.

Кроме того, экспериментально установлено, что даже в сейсмически спокойных районах (средней полосы России и среднего Урала) деформации грунтовых оснований главных корпусов АЭС достигают реально ощутимых размеров и даже порого-критических пределов. А это в свою очередь приводит к необходимости постоянного наблюдения, изучения и прогнозирования поведения деформаций.

В настоящее время контроль за деформациями грунтовых оснований промышленных объектов наиболее эффективно осуществляется при помощи геодинамического мониторинга, организованного на базе измерений специальными наблюдательными пунктами (реперами). Сети таких геодинамических наблюдательных пунктов имеются на всех АЭС России.

В результате регулярных геодинамических наблюдений на промышленных объектах получаются большие массивы экспериментальных данных, которые необходимо системно анализировать и обрабатывать с целью определения деформаций грунтовых оснований площадок. До последнего времени при обработке результатов геодинамических наблюдений рассматривались временные зависимости показаний каждого установленного на объекте репера в отдельности. Из анализа совокупности таких зависимостей делали вывод о деформациях грунтового основания площадки объекта. При этом не проводился анализ совокупности геодинамических наблюдений на объекте, выполненных в одном цикле наблюдений. Также недостаточно изучено влияние различных факторов влияния на показания глубинных реперов. По этим причинам не использовалась перспективная возможность установления зависимостей между результатами геодинамических наблюдений в пространстве для каждого цикла наблюдений от параметров природно-техногенных факторов, что, в конечном итоге, позволяет с большей точностью решать задачу прогноза, снижения риска и уменьшения последствий геодинамических катастроф природного и техногенного характера.

Поэтому разработка моделей и методов обработки данных и прогнозирования деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов с использованием результатов геодинамического мониторинга, устраняющих недостатки существующих методов обработки и анализа, является, безусловно, актуальной научной и практической задачей.

Большой вклад в исследование проблем деформаций оснований промышленных объектов, а также обработки данных и управления внесли видные российские и зарубежные ученые такие, как A.A. Лопанчук, В.В. Веселов, Н.И. Федунец, JI.A. Молоков, Я.С. Яцкив, JI.A. Бахвалов, A.A. Карлсон, Д.К. Потресов, В.К. Панкрушин, P.E. Кузин, В.А.Горбатов, Е.А. Васильев, Г.Ф. Филаретов, А.Н. Сотников, Л.П. Рябов, П.И. Брайт, М.И. Любов и др.

Цель данного научного исследования заключается в разработке нового подхода к обработке геодинамических наблюдений и прогнозированию деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов, основанного на анализе совокупности данных геодинамического мониторинга.

CL

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: анализ проблемы деформаций оснований промышленных объектов и определение значимых природных и техногенных факторов, влияющих на деформации грунтовых оснований площадок; исследование структуры взаимосвязей между природно-техногенными воздействиями и значениями вертикальных и горизонтальных деформаций; разработка методик определения деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов на основе результатов геодинамического мониторинга; разработка модели прогнозирования общего сдвига площадки промышленного объекта с учетом влияния природно-техногенных факторов и взаимосвязей между ними; разработка инструментальных средств для обработки геодинамических данных и прогнозирования деформаций грунтовых оснований площадок; обоснование эффективности разработанного подхода на основе моделирования вариантов процесса деформации грунтовых оснований площадок промышленных объектов и дальнейшего прогнозирования общего сдвига площадки.

Идея работы заключается в повышении точности прогноза деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов на основе исследования их зависимостей от природных и техногенных факторов, а также взаимосвязей между ними.

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

1. Выявлен ряд природных и техногенных факторов, оказывающих значимое влияние на деформации грунтовых оснований площадки промышленного объекта, которые до настоящего времени не принимались во внимание при формировании прогноза деформаций грунтовых оснований.

2. Разработан новый подход к обработке геодинамических данных, включающий в себя новые методики, модели и методы, учитывающие особенности расположения наблюдательных пунктов и позволяющие в отличие от существующих анализировать динамику совокупности показаний, полученных в одном цикле наблюдений.

3. Разработан алгоритм обработки геодинамических данных и прогнозирования общего сдвига площадки, позволяющий впервые определить деформации линейных и площадных объектов в горизонтальном и вертикальном направлениях и получить прогноз вероятной ситуации для своевременного вмешательства эксплуатационных служб промышленного объекта.

4. Разработана нейросетевая модель прогнозирования общего сдвига площадки промышленного объекта, позволяющая повысить . точность прогноза на основе параметров природно-техногенных факторов.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждается корректным использованием методов нечётких множеств, статистического анализа, теории многофакторной оптимизации, численного анализа, теории нейронных сетей, компьютерного моделирования, а также положительными результатами экспериментального моделирования разработанного пакета прикладных программ и внедрением его на ряде атомных предприятий России.

Научная значимость диссертации состоит в разработке нового подхода к обработке данных геодинамического мониторинга, позволяющего анализировать динамику совокупности наблюдений за деформациями грунтовых оснований площадок промышленных объектов, а также прогнозировать общий сдвиг площадки с учетом выявленных природно-техногенных факторов, не учитывавшихся ранее.

Практическая значимость диссертации состоит в разработке 111111 «MicroDeformAPS», позволяющего осуществлять обработку больших массивов геодинамических данных, полученных на площадке промышленного объекта, в виде оформляющих геометрических фигур, а также прогнозировать на базе разработанной нейросетевой модели общий сдвиг площадки.

Реализация и внедрение результатов. Разработанный ППП «MicroDeformAPS» внедрен на Ростовской и Калининской АЭС. Разработанные модели и методы обработки данных используются в учебном процессе для подготовки специалистов и магистров по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника» специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» МГГУ, включены в разделы дисциплин «Нейросетевые технологии в управлении» и «Теория принятий решений» по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника.

Апробация работы. Основные результаты диссертации и ее отдельные положения докладывались на семинарах кафедры АСУМГГУ и международных симпозиумах «Неделя горняка» (2006 - 2008 гг., Москва).

Публикации. По теме диссертации опубликованы 3 научные работы.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы из 167 наименований, содержит 22 таблицы и 36 рисунков.

Основные выводы и научные результаты работы, полученные лично автором:

• определены природные и техногенные факторы, оказывающие существенное влияние на значения деформаций грунтовых оснований площадки промышленного объекта, которые до настоящего времени не принимались во внимание при формировании прогноза деформаций грунтов под промышленным объектом;

• разработан новый подход к обработке данных геодинамического мониторинга, включающий в себя новые методики, модели и методы, учитывающие особенности расположения наблюдательных пунктов и позволяющие в отличие от существующих анализировать динамику совокупности показаний, полученных в одном цикле наблюдений;

• разработан алгоритм обработки геодинамических данных и прогнозирования общего сдвига площадки, позволяющий впервые определить деформации линейных и площадных объектов в горизонтальном и вертикальном направлениях и получить прогноз вероятной ситуации для своевременного вмешательства эксплуатационных служб промышленного объекта;

• разработана нейросетевая модель прогнозирования общего сдвига площадки промышленного объекта с учетом параметров природно-техногенных факторов для повышения точности прогноза;

• разработан 111111 «М1сгоОе1огтАР8» для обработки больших объемов геодинамических данных с помощью оформляющих геометрических фигур,

170 а также для прогнозирования общего сдвига площадки на базе разработанной нейросетевой модели.

Заключение

В диссертационной работе представлено теоретическое и практическое решение актуальной научной задачи разработки нового подхода к обработке геодинамических данных с целью определения и прогнозирования деформаций грунтовых оснований промышленных объектов.

1. Абрамов Л.М., Капустин В.Ф. "Математическое программирование", изд. ЛГУ, Л., 1981 г.

2. Александров П.С. "Лекции по аналитической геометрии", изд. "Наука", М., 1968 г.

3. Андреев Н.И. «Корреляционная теория статистических оптимальных систем», изд. "Наука", М., 1966 г.

4. Атрошко Е.К. Алгоритм последовательной оценки параметров осадок инженерных сооружений. / МИИГАиК.- М.:. 1985.- 9с, Деп. В ОНТИ ЦНИИГАиК 26.98.85г., 181гд-85Деп.

5. Баран П.И. Геодезические работы при монтаже, и эксплуатации оборудования.- М.:. Недра, 1999.- 233с.

6. Бахвалов Н.С. Численные методы, т. I, изд. "Наука", М., 1973 г.

7. Березин Н.С., Жидков Н.П. "Методы вычислений", т. I, т. II, изд. Физ.-мат.лит. М., 1962 г.

8. Бирман И. Оптимальное программирование, изд. "Экономика", М.,1968 г.

9. П.Болгов И.Ф. Геодезические работы при строительстве и испытаниикрупных сооружений.-М.:. Недра, 1984.- 176с.

10. Большаков В.Д., Клюшин Е.Б., Васютинский И.Ю. Геодезия. Изыскания и проектирование инженерных сооружений: Справ.пособие М.: Недра, 1991, -238с.

11. Брайт П.И. Геодезические методы измерения деформаций оснований и сооружений.-М.:. Недра, 1965.-298с.

12. Булавский В.А. и др. "Численные методы линейного программирования", изд."Наука", М., 1977 г.

13. Буланже Ю.Д. К вопросу об исследовании современных движений земной коры // Современные движения земной коры:. Морфоструктуры, разломы, сейсмичность.-М.:. Наука, 1987.-е. 6-9.

14. Бурденкова Т.Н. "Разработка и исследование методики геодезических наблюдений за осадками и деформациями сухих доков", М., МИИГАиК, 1992г.

15. Валлнер J1.A., Торим A.A. 0 влиянии внешних условий на точность прецизионного нивелирования //Современные движения земной коры:. Морфоструктуры, разломы, сейсмичность. М.:. Наука, 11987.- с. 155-160.

16. Валлнер JI.A., Торим A.A. Характер вертикальных движений земной коры на границах разрывных нарушений. //Современные движения земной коры:. Морфоструктуры, разломы, сейсмичность.- М.: Наука, 1987.- с. 84-88.

17. Веселов В.В. Геодезический мониторинг земной поверхности.// В монографии «Информационное обеспечение рационального использования земель», Воронеж, 1996.

18. Веселов В.В. К вопросу об оценках температурных деформаций стенных геодезических знаков. Геодезия и фотограмметрия в горном деле. Межвуз. науч. тем. сб: Екатеринбург, - 1992.

19. Веселов В.В. О некоторых вопросах интерпретации СВДЗК по результатам повторного высокоточного нивелирования. В сб.: «Геодезические методы контроля качества строительства»,-Самара, Самарский арх. -стр. институт,- 1992.

20. Веселов В.В. О возможностях оценки развития экзогенных геомеханических процессов геодезическими методами. В сб. науч. Трудов «Эколого мелиоративные вопросы землеустройства», Воронеж. ГАУ. -Воронеж, 1991.

21. Веселов В.В. О некоторых вопросах интерпретации СВДЗК по результатам повторного высокоточного нивелирования. // В сб.: Геодезические методы контроля качества строительства.- Самара, Самарский арх.-стр. ин-т. -1992. -с. 22-27.

22. Веселов В.В. О некоторых особенностях деформаций верхних фундаментных плит турбоагрегатов типа К-220-44/Э000-ХТГЗ. Геодезия и фотограмметрия.- Ростов на Дону, РИСИ, 1991.

23. Веселов В.В. О некоторых особенностях деформаций верхних Щ Фундаментных плит турбоагрегатов типа К-220-44/Э000-ХТГЗ.// Геодезия и фотограмметрия.- Ростов н/Д РИСИ, 1991.- с.37-43.

24. Веселов В.В. О способе представления геодезических баз данных. Информационные технологии в учебном процессе и НИР. // Сб. научн.тр. ВГАУ Воронеж, 1995.

25. Веселов В.В. Об оценках геодинамической активности территории по исследованиям устойчивости реперов геодинамических полигонов. // Научные аспекты формирования интеллектуальной собственности специалистов АПК России./ Сб. научн. тр. ВГАУ. Воронеж, 1993.

26. Веселов В.В., Пастушков А. С. Использование гидронаблюдательных скважин в качестве реперов опорной нивелирной сети. // Шнф.лист. 132-86. -ВЦНТИ.-Воронеж, 1986.

27. Веселов В.В., Пастушков С.А. О некоторых аспектах интерпретации вертикальных деформаций крупных промышленных сооружений. Тезисы докладов IX съезда ВАГО, BATO, Новосибирск, 1990.

28. Веселов В.В., Пастушков С.А. О возможностях исследований динамических характеристик турбоагрегатов типа К-229-44/3000 ХТГЗ в процессе «пуска» и «останова». Тезисы докладов конференции, поев. 69-летию ВИСИ, Воронеж, 1991.

29. Веселов В.В., Пастушков С.А. О некоторых аспектах интерпретации вертикальных деформаций крупных инженерных сооружений. //Тез. докладов IX съезда ВАГО.:. ВАГО.- Новосибирск,- 1990.

30. Веселов В.В., Ягодкин С.А. О некоторых особенностях повышения точности нивелирования в условиях эксплуатации промышленныхпредприятий. Тезисы докладов конференции, поев. 69-летию ВИСИ.- Воронеж, 1991.

31. Виду ев Н.Г., Григоренко А.Г. "Математическая обработка геодезических измерений". Киев, Вища школа, 1978 г.

32. Волков В.И. Условия эффективного применения метода повторного нивелирования при изучении современных вертикальных движений земной коры:. Автореф. докт. дисс- Санкт-Петербург, \ Санкт-Петербургский горный ин-т, 1994.

33. Волков.В.И., Севергин Е.М. Исследование влияния вертикальных движений земной коры на устойчивость энергетических объектов. // Геодезия и картография.- 1989.- N2.- с. 23-26.

34. Высокоточные наблюдения за осадками и деформациями фундаментов турбоагрегатов АЗС/ Бауск Е.А. и др.// Научные труды ВАГО. Сб. статей:. Геодезическо-маркшнейдерские работы в строительстве.- М. : . ВАГО при АН СССР, 1989.-е. 67-69.

35. Гаевой А.Ф., Клочко B.C. Геодезический контроль в строительстве. Харьковский ИСИ.- Харьков.- 1988.- 63с.

36. Галушкин А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. -М.:Энергия, 1974;

37. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Нейрокомпьютеры и их применение. Книга 1. М.:ИПЖИР, 2000.

38. Галушкин А.И., Судариков В.В., Шабанов Е.В. Нейроматематика: методы решения задач на нейрокомпьютерах. //Математическое моделирование, № 8. -М.:Наука, 1971;

39. Галушкин А.И., Фомин Ю.И. Нейронные сети, как линейные последовательностные машины. — М.:МАИ, 1991;

40. Гантмахер Ф.Р. "Теория матриц", изд. "Наука", М., 1967 г.

41. Ганынин В.Н. и др. Измерение вертикальных смещений сооружений и анализ устойчивости реперов.- М.:. Недра, 1981,- 215с.

42. Геодезические методы изучения деформаций земной коры на геодинамических полигонах. Методическое руководство.- М.:. ЦНИИ-ЩГАиК, 1985.

43. Геотермические методы исследований в гидрогеологии./ Под ред. Фролова Н.М.- М.: . Недра,- 1979.- 285с.

44. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.:СП ПараГраф, 1990 г.

45. Гуляев Ю.П. "Алгоритм оценивания параметров динамической модели и прогнозирования процесса перемещений наблюдаемых точек сооружения". «Известия ВУЗов", "Геод. и аэрофотосъемка" № 3, М., 1984 г.

46. Гуляев Ю.П. Прогнозирование деформаций инженерных сооружений на основе результатов геодезических наблюдений. Автореф. канд. дисс. МИИГАиК.-М., 1986.

47. Гурьева Е.А. Определение деформационных характеристик грунтовых оснований стратегических промышленных объектов // Горный информационно-аналитический бюллетень.- 2008. -№5.

48. Даниленко Т.С. Геодезические работы при создании комплексов инженерных объектов.- М.:. Недра, 1985.- 223с.

49. Демидович Б.П. и др. "Численные методы анализа", изд. "Наука", М., 1967г.

50. Джонстон Дж. "Эконометрические методы", "Статистика" М., 1980 г.

51. Дубров A.M. "Последовательный анализ в статистической обработке информации", "Статистика", М., 1976 г.

52. Езекиэл М., Фокс К.А. "Методы анализа корреляций и регрессий", «Статистика" М., 1966 г. (пер. с англ.)

53. Есиков Н.П. Тектонофизические аспекты анализа современных движений земной поверхности. / Сиб.отд.АН СССР.- Новосибирск.- Наука, 1979,- 264с.

54. Ефимов Н.В. "Квадратичные формы и матрицы", изд."Наука",М., 1964.

55. Ефимов Н.В., Розендорн Э.Р. "Линейная алгебра и многомерная геометрия», изд. "Наука", М., 1970 г.

56. Жигалин А.Д. Изменение инженерно-геологической среды городов. // Изв. АН СССР.-Сер. Геологическая.- 1999.- N14.- с. 12-133.

57. Жигалин.А.Д. Техногенные физические поля и их роль в изменении геологической среды городов.// Гидрогеологические и инженерно-геологические условия территории городов. Методы изучения и прогноза изменений:. Сб. ст.- М. .Недра, 1989.- с. 31-37.

58. Жуков Б.Н. Влияние продолжительности измерений осадок и деформаций на точность нивелирования при их контроле. // Межвуз.сб. НИИГАиК, 1985. -N27/67.- с. 23-31.

59. Заболотный A.JI. "Разработка и исследование методов определения деформаций оснований современных ускорителей заряженных частиц", автореф. диссерт. М., МИСИ, 1992 г.

60. Зацепина Р.К. Устойчивость стенных реперов, выявленная по результатам повторного нивелирования. //Геодезические методы контроля качества строительства.- Куйбышев, 1987.- с. 56-58.

61. Ивахненко А.Г. Персептрон система распознавания образов. — Киев: Наукова Думка, 1975;

62. Инструкция по вычислению нивелировок.- М., Недра, 1981.-12 с.

63. Инструкция по нивелированию I, II, III и IV классов.-М., Недра, 1974.

64. Карманов В.Г. "Математическое программирование", изд. "Наука", М., 1970 г.

65. Касахара К. Механика землетрясений./ Пер. с англ.- Мир,; 1985.- 264с.

66. Кенуй М.Г. "Быстрые статистические вычисления", "Статистика" М., 1979 г. (пер. с англ.)

67. Кирочкин Ю.И. "Сглаживание ошибок взаимного положения элементов на стыках отдельных участков УНК", ИФВЭ, Протвино, 1991 г.

68. Ковалева JI.H. "Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики", М., " Статистика", 1980 г.

69. Колемаев В.А. и др. "Теория вероятностей и математическая статистика», "Высшая школа", М., 1991 г.

70. Колмогоров В.Г. Колмогорова П. П. О классификации разломов по данным о современных движениях земной поверхности.// Современные движения земной коры:. Морфоструктуры, разломы, сейсмичность. М., Наука, 1987.

71. Компьютеры, модели, вычислительный эксперимент (введение в информатику с позиций математического моделирования) М., изд. "Наука", 1988 г.

72. Корн Г., Корн Т. "Справочник по математике" (для научных работников и инженеров" изд. "Наука", М., 1970 г. (пер. с англ.)

73. Королев Ю.Г. "Метод наименьших квадратов в социально-экомических исследованиях", М., " Статистика", 1980 г.

74. Крылов В.И., Бобков В.В., Моностырный П.И. "Вычислительные высшей математики" т. I, изд. "Вышэйшая школа". Минск, 1972 г.

75. Кузьмич А.Н., Кацавец СИ. О влиянии некоторых факторов :на точность геодезических измерений в условиях вибрации. // Инж. .теодезия. /Киев/- 1988.-N31.- с. 38-41.

76. Лебедев H.H. "Курс инженерной геодезии", изд. "Недра", М., 1974г.

77. Левчук Г.П., Новак В.Е., Конусов В.Г. Прикладная геодезия. Основные методы и принципы инженерно-геодезических работ. -;М., Недра, 1981,- 438с.

78. Легетт Р. Города и геология./ Пер. с англ. В.З.Махлина./ .Под ред. Д. А.Минеева. М., Мир, 1976.- 558с.

79. Лилиенберг Д.А. Актуальные проблемы современной геодинамики рельефа //Современные движения земной коры:. Морфоструктуры, разломы, сейсмичность.- М., Наука, 1987.- с. 17-23.

80. Лобов М.И. Особенности изучения динамического состояния высотных сооружений на подрабатываемых территориях. // Геодезия и фотограмметрия в горном деле.- Свердловск, 1986.- с. 39-46.

81. Лопанчук A.A. Совершенствование методов определения и оценки осадок и деформаций оснований современных атомных станций. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Специальность 05.24.01 Геодезия, М, 1994.

82. Лопанчук A.A., Новиков А.Д. "Прогнозирование деформаций инженерных сооружений и их оснований", "Изв. ВУЗов", "Геод. и аэрофотосъемка" №1, М., 1994 г.

83. Лопанчук A.A., Новиков А.Д. "Регрессионный метод оценки осадок и деформаций оснований и фундаментов инженерных сооружений", "Изв. ВУЗов", Геод. и аэрофотосъемка" № 2, М., 1994 г.

84. Льюис К.Д. "Методы прогнозирования экономических показателей" изд. Финанс. и статист.", М., 1986 г. (пер. с англ.)

85. Маленво Э. " Статистические методы эконометрии", "Статистика", М., 1975г, ( пер. с франц.)

86. Методические указания по наблюдениям за осадками фундаментов, деформациями конструкций зданий и сооружений и режимом грунтовых вод на тепловых и атомных электростанциях. МУ-34-70-084-84.-М.: Союзтехэнерго.- 1985.- 75с.

87. Методические указания по организации и проведению наблюдений за осадками фундаментов и деформациями зданий и сооружений строящихся и эксплуатируемых тепловых электростанций СО 153-34.21.322-2003. ЦПТИЭ и ТО ОРГРЭС- Москва, 2005.

88. Методы и приборы высокоточных геодезических измерений в строительстве./Под ред. В.Д.Большакова.- М., Недра, 1976.

89. Методы нейроинформатики. Сборник научных трудов, под редакциейдоктора физико-математических наук А.Н.Горбаня. Красноярск: КГТУ, 1998;

90. Михелев Д.Ш., Рунов И.В., Голубцов А.И. Геодезические измерения при изучении деформаций крупных инженерных сооружений. М., 1977.

91. Молоков JI.A. Взаимодействие инженерных сооружений с геологической средой.- М., Недра, 1988,- 222с.

92. Мордэкэй Езекиэл, Карл А. Фокс "Методы анализа корреляций и регрессий ", изд. "Статистика" М., 1966 г. (пер. с англ.)

93. Наклоны земной поверхности в районе водохранилища Иркутской ГЭС/ Гриднев Д.Г. и др.// Геология и геофизика.- 1989.-| N3. — С. 116-122.

94. Нестеренок В.Ф. Об учете температурных деформаций конструкций зданий при геодезических работах. // Геодезия и картография.- 1984.- N77.- с. 30-32.

95. Нечеткие множества и нейронные сети: Учебное пособие/Г.Э.Яхъяева.-М. .'Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006.-316 е.: ил., табл.

96. Нечеткие множества и нейронные сети: Учебное пособие/Г.Э.Яхъяева.-М.:Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006.

97. Нивелирование I и II классов. Практическое руководство,-1м., Недра, 1982.

98. Николаев С.А. Статистические исследования осадок инженерных сооружений.- М., Недра.- 1983.

99. Нормы проектирования сейсмостойких атомных станций (НП 3101, НП-031-01), Госатомнадзор России, Москва, 2001

100. Обоснование мест расположения марок при исследовании осадок инженерных сооружений./ Шестопал А.Ф. и др.// Геодезические работы на подрабатываемых территориях.- М.1987.- с. 17-21.

101. Общая геология: Учеб. пособие для студентов вузов/Л.А.Рапацкая.-М.: Высш.шк., 2005. 448с: ил.

102. Оллиер К. Тектоника и рельеф./ Пер. с англ. В.В.Середина. М., Недра, 1984,- 369с- Пер. изд.:. Великобритания, 1981.

103. Осоловский В.П. и др. Обобщения по исследованию деформаций фундаментов турбоагрегатов 299-899 Мвт Оргрэс- М. - 19.1.-25с.

104. Павлив Н.В. Проблемы высокоточного нивелирования и методы их решения:. Автореф. док. дисс- Львов.- 1988.- с. 285.

105. Панкрушин В.К. и др. Автоматизация математической обработки и интерпретации геодезических наблюдений за движениями и деформациями. -НИИГАиК.- Новосибирск, 1989,- 88с.

106. Перович Л.Н. Разработка методов и средств геодезического I контроля деформаций инженерных сооружений магистральных газопроводов. Автореф. канд. дисс. Львов.- 1990.- 20с.

107. Петров М.Г. Модели и методы оптимизации ресурсосберегающих процессов горно-обогатительных комбинатов. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Специальность 05.13.06, М, 2006.

108. Пискунов М.Е. Методика геодезических наблюдений за деформациями инженерных сооружений.- М., Недра,- 1989.

109. Полевцев В.В., Завражин П.М. Постройка геодезических знаков.- М., Недра, 1984.- 169с.

110. Правила наблюдений за осадками зданий и сооружений тепловых электростанций. РТМ 34-001-73. -М., Энергия,- 1973.- 18с.

111. Ретхати Л. Грунтовые воды в строительстве./ Пер.с англ. В.З.Махлина и Н.А.Ярцева / Под. ред. В. А.Кирюхина. М., Стройиздат, 1989.-432с.

112. Руководство по наблюдениям за деформациями фундаментов изданий исооружений.- М., Стройиздат. 1975.- 156с.

113. Руководство по производству геодезических работ в промышленном строительстве./ЦНИИОМТП Госстроя СССР.- М., 1977, 80с.;

114. Рыжов П.А. Математическая статистика в горном деле. М.: Высшая школа, 1973г.

115. Саяпова А.Р., Шамуратов Н.М., Гусельникова Е.А., Лакман И.А. Математические методы прогнозирования экономических показателей. Учебное пособие. Уфа:БашГУ, 2000;

116. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. "Устойчивые методы оценивания", «Статистика", М., 1980 г.

117. СНиП Ш-2-75 Геодезические работы в строительстве. М., Стройиздат, 1976.

118. СНИП П-15-74 Основания зданий и сооружений. Нормы проектирования. -М., Стройиздат, 1975, 64с.

119. Современные движения земной коры и нефтегазоносность на примере Терско-Каспийского передового прогиба. / В. А. Сидоров, СВ. Анастасян, М. В. Багдасарова и др.- М., Наука, 1987.- 119с.

120. Стороженко А.Ф. Исследование устойчивости реперов локальной высотной основы. //Геодезическое обеспечение строительства:. Сб. статей.- М., ВАГО при АН СССР, 1987.- с.91-97.

121. Теркот Д., Шуберт Дж. Геодинамика. Геологические приложения физики сплошных сред./ Пер. с англ.- М., Мир, 1985.- 376.

122. Терцаги.К. Теория механики грунтов. -М.,Госстройиздат.- 1961.- с.59.

123. Тихонов А.Н. и др. "Численные методы решения некорректных задач",изд. «Наука», М., 1990 г.

124. Тихонов А.Н., Арсенин В .Я. "Методы решения некорректных задач", изд. "Наука", М., 1986 г.

125. Тотоманов И.Н. О теоретическом и вычислительном синтезе двух основных методов уравнивания вертикальных геокинематических сетей.// Современные движения земной коры. Морфоструктуры, разломы, сейсмичность.- М., Наука, 1987.- 170-175.

126. Уилкисон Дж. X. "Алгебраическая проблема собственных значений", изд. "Наука", М., 1970 г. (пер. с англ.)

127. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Пер. с английского Ю.А. Зуев. М.: Мир, 1992.

128. Успенский М.С., Гаревский В. В. Использование цементных набивных свай для закладки геодезических знаков. // Геодезия и картография.- N1— 1973.- с.12-14.

129. Уставич Г.А.,Костина Г.Д. Геодезические работы при строительстве и эксплуатации крупных энергетических объектов. М., Недра, 1983,- 133с.

130. Федосеев.Ю.А., Разработка и исследование методов анализа результатов наблюдений за деформациями прецизионных сооружений. Автореф. канд. дисо.-М., МИИГАиК, 1977.

131. Федунец Н.И., Гурьева Е.А. Инструментальные средства определения микродеформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов. // Программные продукты и системы. -2008. -№2.- С.27-31.

132. Фильчаков П.Ф.-"Численные и графические методы прикладной математики" АН УССР, изд. "Наукова думка", К., 1970 г.

133. Хаин В.Е. Ломизе М.Г. Геотектоника с основами геодинамики. Учебник. 2-ое издание, испр. и доп. - Издательство «КДУ», М, 2005.

134. Харченко Л.П., Должнекова В.Г., Ионин В.Г. и др. Статистика: учебное пособие. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2001г.

135. Цветков Н.С. Методы и модели управления валютными рисками на базекластерных и нейросетевых технологий. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Специальность 05.13.01, М, 2003.

136. Центры и реперы государственной геодезической сети СССР. М., Недра, 1976.

137. Цытович Н. А., Тер-Мартиросян З.Г. Основы прикладной геомеханики в строительстве.- М., Высш. школа, 1981.- с.31

138. Цюнько В.И., Скопин B.C. Корреляционный анализ факторов, влияющих на вертикальные смещения глубинных марок в условиях набухающих грунтов. // Геодезическое обеспечение строительства. М. 1987.-с. 83-88.

139. Чеботарев A.C. "Способ наименьших квадратов с основами теории вероятностей", Геодезиздат, М., 1958 г.

140. Череменский Г.А. Геотермия.- Л.:. Недра, 1972. 115.

141. Черников С.Н. "Линейные неравенства", изд. "Наука", М., 1968 г.

142. Шилов Г.Е. "Математический анализ" (конечномерные линейные пространства), изд. "Наука", М, 1969 г.

143. Энтин И.И. Высокоточное нивелирование./ Тр. ЦНИИГАиК, : вып. 111.-М., 1956.-349с.

144. Яцкив Я. С. Современные проблемы глобальной геодинамики. //Современные движения земной коры:. Морфоструктуры, разломы, сейсмичность.- М., Наука, 1987.- с.43-51.

145. Demuth Н., and М. Beale "Neural network toolbox for use with Matlab. User's guide", Math Works, Inc., 1997 (http:// www.mathworks.com).

146. F. Rosenblatt. Principles of neurodynamics. Spartan Books, Washington,1962. Русский перевод: Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. -М.:Мир,

147. Grossberg S. The Adaptive Brain, Т. 1,2, Advances in psychology, 1987.

148. Hagan M. Т., H. B. Demuth, M. H. Beale Neural Networks Design. Boston, MA: PWS Publishing, 1996.159. http://www.91 ,ru (Официальный сайт средней московской общеобразовательной школы № 91).

149. M.Dertouzos. Threshold logic. A synthesis Appro ach. MIT Press, 1965. Русский перевод: М.Дертоузос. Пороговая логика. - М.:Мир, 1967.

150. Minsky М., Papert S. Perceptrons. An introduction to computational geometry, MIT Press, 1969. Русский перевод: Минский M., Пайперт С. Персептроны. -М., Мир, 1971.

151. Moody, J., Utans, J. Architecture Selection Strategies for Neural Networks: Application to Corporate Bond Rating Prediction, in: Neural Networks in the Capital Markets, Apostolos-Paul Refenes Ed. John Wiley & Sons, 1993, 277-300.

152. Nillson NJ. Leaning Machines. McGraw-Nill Book Company, 1965; Русский перевод: Нильсон H. Обучающиеся машины. -М.:Мир, 1967.

153. Shumsky, S.A., Yarovoy, A.V. Kohonen Atlas of Russian Banks, in: Deboeck, G. and Kohonen, T. Visual Explorations in Finance with Self-Organizing Maps. Springer, 1998.

154. Trippi, R., and Turban, E. Neural Networks in Finance and Investing. -Probus Publishing, 1998.

155. West, R.R. An alternative approach predicting corporate bond ratings. -Journal of Accounting Research, Spring, 1970.1964.