Slide3 推出滑动面基于AI的智能搜索方法 (Intelligent Search)
1. 引言
我们判别一个商业软件质量好坏的基本准则是看它的更新周期，假如一个软件在连续的6个月内没有一次主要更新，那么可以初步判定这个软件不再值得关注，当然在极个别情况下也有例外。
Slide3在2024年初推出了一个名为"智能搜索"(Intelligent Search)的新功能，据称这种方法利用人工智能技术重新定义了模拟和分析方式，“利用这种革命性的方法，可以提升边坡稳定性评估”。当然，软件公司为了吸引用户，经常有意或无意地夸大其功能，事实上可能并没有声称的那样强大和实用，我们将在版本稳定之后再测试这个新的功能，预计在6月份可以试用新的版本。
2. 什么是智能搜索？
智能搜索(Intelligent Search)是一种解决全局优化问题的新方法，可以有效地找到最小安全系数的FOS滑移面。智能搜索使用了一种新的曲面生成算法，该算法可分析模型并生成定制的初始解决方案，确保搜索空间覆盖更大范围。然后它将搜索重点放在确定的感兴趣区域，从安全地图上可查看从临界到安全的感兴趣区域，从而提供比以往模型更多的安全信息。
通过使用的搜索自定义工具，可以增加分配给搜索的资源，并收集更详细的结果。智能搜索比任何现有的搜索方法能提供更好的覆盖范围，并能自动引导局部搜索到感兴趣的区域。智能搜索将与传统曲面生成方法、经典搜索和用户自定义曲面集成在一起。因此，在曲面生成方法(Surface Generation Method)选项中，现在有三种方法：
(1) Classic search
(2) User-defined surfaces
(3) Intelligent search
其中，智能搜索的参数定义如下：
(a) Depth of search : user defined
(b) Minimum number of preliminary surfaces: 3500
(c) Number of clusters: 8
(d) Cap number of minimum FS at: 3
然后定义感兴趣的区域(Regions of interest):
(a) Generate Region of interest
(b) Regions of interest Settings
3. 曲面形状
在经典搜索(Classic search)方法中，曲面形状(Surface shape)有5个选项：
(1) Sphere
(2) Ellipsoid
(3) Spline
(4) Multi-Planar
(5) Wedge
4. 搜索方法
在经典搜索(Classic search)方法中，共有4重搜索方法，其中粒子群优化算法和布谷鸟搜索算法是最新的滑动面搜索方法。此外，表面改变优化(SAO)提供了一种独特的工具，可以更有效地识别关键滑移面。
岩石工程中的各类不连续，当层的厚度与周围岩体尺寸相比非常小时，通常假定层的厚度为0，使用弱层边界(Weak Layer Boundary)处理【带有软弱夹层(Weak Layers)的采矿边坡稳定性分析】。弱层边界通过定义一条具有强度属性的折线来模拟潜在的滑动面，由于弱层折线没有物理厚度，它被用于模拟界面、节理或厚度可以忽略不计的非常薄的弱层或或具有低强度特性的界面(如土工膜界面)。弱层边界是一个独立的模拟实体，不是模型边界几何的一部分。它与其他边界类型不能相交，也不能用来定义材料区域，它唯一的目的是定义具有强度特性的边界，通常假定弱层边界的粘结力为0。
弱层处理目前使用的算法有两种，如下图所示：
(1) Automatic case generation---通过自动案例生成， 这种算法考虑了所有可能的弱层组合，这种算法的缺点是如果边坡内有许多弱层，计算速度会变得很慢。
(2) Always snap to the highest---始终捕捉最高点，这种算法运行速度快，但可靠性较差。
新的启发式(Heuristic weak layer)弱层处理功能使用粒子群通过考虑每个弱层的状态(是否用于夹住一个给定的滑移面)作为优化问题中的一个额外变量。通过这种方式，在搜索发生的同时考虑弱层，从而节省了分析的时间。
粒子群迭代搜索过程如下图所示:
最终，粒子将收敛到一个最小解。然而，请注意，由于优化问题的非线性性质和算法的伪随机性，不同的实例和搜索的变化有可能呈现不同的结果。
该方法也有可能收敛到局部最小解，而不是全局解。对于大型和/或复杂的模型，我们建议尝试各种搜索方法，并使用Slope Limits来细化和缩小搜索过程。
粒子群(Particle Swarm)算法现在成为Slide3的默认搜索算法，代替了原来的布谷鸟搜索(Cuckoo Search)搜索方法，主要原因如下:
(1) 粒子群优化在工程和计算的所有领域都比较流行；
(2) 在迭代次数相同的情况下，粒子群比布谷鸟搜索运行得更快，更能适应新的Spline曲面搜索法;
(3) 新的启发式弱层(heuristic weak layer)处理使用了粒子群优化。
