近日，岩土力学数值方法领域的国际期刊《International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics》在线发表了我院土岩爆破研究所孙金山教授团队关于岩体随机场建模与多目标优化设计方面的最新研究成果。论文题目为“A multiobjective optimization framework for site investigation program based on Bayesian approach and NSGA-II”。研究院青年教师孙阳为第一作者，孙金山教授为论文通讯作者。该项研究得到了国家自然科学基金的支持。
现场勘测为分析和设计提供了重要的岩土参数信息。然而，勘探工作量、方案鲁棒性和参数不确定性这三个相互冲突的目标对制定最佳现场勘察方案提出了挑战。本研究基于贝叶斯方法和非支配排序遗传算法，提出了场地勘测方案的三目标优化框架。该框架只需输入岩土参数的先验分布和误差信息。最终通过对测量结果的比较分析，评估了勘探孔数、工程经验和随机场建模对现场勘测方案优化的影响。
隧道工程通常位于地下岩土体介质中。岩土体的物理力学参数具有一定的随机性,在不同空间位置上会表现出明显的差异性。岩体自身的不确定性使得隧道工程的爆破设计和施工变得更加复杂。钻爆法隧道智能建造离不开对开挖岩体的精细化表征，该研究成果将对基于随钻参数的岩体可爆性综合评价提供理论支撑。
