截止到2009年底,我国运营铁路隧道8900座,总长度约6000公里,成为世界上铁路隧道最多的国家之一,但铁路隧道工程的质量与其他国家相比存在较大差距。据铁道部秋检资料统计,近年来我国铁路失格隧道比例一直保持在60%以上。每年铁路隧道管理部门都要对铁路隧道进行多次检测,并且积累了大量的隧道病害数据,这些数据没有被充分利用,虽然一些传统的管理系统对这些采集到的数据作了一些简单的查询及统计工作,然而并没有对这些检测数据进行深层次的研究。本文建立了铁路隧道衬砌检测数据库,包括隧道基本信息、秋检数据信息以及地质雷达检测基本比对图库。并采用面向对象的技术,开发了铁路隧道衬砌状态检测数据管理系统。系统以铁路隧道衬砌检测数据为研究对象,重点研究检测数据的存储管理、安全性状态评定、决策支持以及关联规则挖掘。(1)数据挖掘的数据来源多以表的形式存放于数据库中的,通过SQL语句直接对数据库中的数据进行操作,对隧道秋检数据进行频繁项挖掘,满足用户从建库到查询、数据维护和统计等对数据库的操作需求,无需再用烦琐的程序来循环控制。在动态数据挖掘中,采用层次分析法(AHP)来可由挖掘者按照不同的需求,动态地为每个项目赋予不同的权值,科学地设定权值。针对支持度和置信度不足以过滤掉无趣的关联规则这个问题,使用提升度、余弦度等度量来扩充关联规则的支持度-置信度框架。基于这思想,设计了动态关联规则挖掘的流程和具体程序。(2)隧道安全性评定指标及相关参数中存在诸多模糊和不确定信息。基于模糊模式识别理论,将铁路隧道安全性评定指标之间的层次关系简化为两级,通过下一级多个指标来评定上一级指标,依次逐级评定,先对区段进行安全性评定,最后得到整个隧道安全性评定等级。基于此流程基础之上,给出了安全性评定算法的详细设计。根据层次分析法建立了铁路隧道衬砌检修决策支持层次结构,对象层为15种主要的隧道检测病害,利用得到各个病害的权重以及安全行车和封锁检修的临界点,对查询的隧道作出是否继续通车、是否封锁检修的决策。(3)基于上述理论,采用面向对象的技术,开发了铁路隧道衬砌状态检测数据管理系统。系统建立后,对系统进行了测试和评定,主要运用了隧道衬砌典型病害地质雷达图谱查询、关联规则挖掘、衬砌状态安全性评定以及检修决策支持四个模块。系统的运行效果基本上达到了铁路隧道检修部门的要求。