振动沉桩参数反演的深度学习方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习方法、装置、设备及介质，其方法包括：确定振动沉桩模型的已知参数和未知参数，并将已知参数作为常量参数在深度学习框架中定义，将未知参数作为变量参数在深度学习框架中定义；构建振动沉桩桩基的动力学偏微分方程，并将动力学偏微分方程作为物理知识在深度学习框架中定义；获取实时测量的振动沉桩数据，并将振动沉桩数据作为参数反演的驱动数据；基于构建的包括物理知识嵌入的深度学习框架和驱动数据，进行振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习过程，输出经过深度学习反演的参数值。本发明专利技术通过将动力学偏微分方程作为物理知识嵌入深度学习框架中，提高振动沉桩动力学模型参数反演的可信度。模型参数反演的可信度。模型参数反演的可信度。

【技术实现步骤摘要】
振动沉桩参数反演的深度学习方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及振动沉桩参数反演
，尤其涉及一种振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着绿色环保理念的逐步深入以及国家对噪声污染防治要求的不断提高，低噪声污染的振动沉桩工艺被推广和使用，振动沉桩工艺广泛应用于管桩、实心桩的沉桩作业中。振动沉桩的基本原理是通过振动锤的周期性外力，液化桩基周围的土体，使得桩
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土之间的摩擦阻力减小，进而达到沉桩的目的。
[0003]桩
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土之间的相互作用是极为复杂的动态问题，即土体自身的动力学特性以及桩
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土之间接触的动态接触行为是极其复杂的。在振动沉桩施工中，桩基周围的土体情况及桩
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土之间的摩擦阻力随着施工过程的改变会产生明显的非线性动态变化。目前，许多基于工程现场及室内试验获得的沉桩动力学参数分析研究给出了桩
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土之间阻力的大致变化规律和范围，但是受限于土体的不均匀性、各向异性和经验公式的静态、随意性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习方法，其特征在于，包括：确定振动沉桩模型的已知参数和未知参数，并将所述已知参数作为常量参数在深度学习框架中定义，将所述未知参数作为变量参数在所述深度学习框架中定义；构建振动沉桩桩基的动力学偏微分方程，并将所述动力学偏微分方程作为物理知识在所述深度学习框架中定义；获取实时测量的振动沉桩数据，并将所述振动沉桩数据作为参数反演的驱动数据；基于构建的包括物理知识嵌入的深度学习框架和所述驱动数据，进行振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习过程，输出经过深度学习反演的参数值。2.根据权利要求1所述的振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习方法，其特征在于，所述振动沉桩模型的已知参数包括桩基的几何参数、桩基的材料参数、土体参数和振动锤参数；其中，所述桩基的几何参数包括桩基的长度、半径及厚度；所述桩基的材料参数包括桩基的弹性模量、泊松比及密度；所述土体参数包括土体的密度参数；所述振动锤参数包括振动锤的激振力、贯入力、贯入频率、理论功率及振幅。3.根据权利要求1所述的振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习方法，其特征在于，所述振动沉桩模型的未知参数包括动应力
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应变曲线关系。4.根据权利要求1所述的振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习方法，其特征在于，所述构建振动沉桩桩基的动力学偏微分方程，包括：基于振动锤激振力、桩基重力和土体对桩基侧面的摩擦力和端部的阻力构建振动沉桩桩基的动力学偏微分方程。5.根据权利要求1所述的振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习方法，其特征在于，所述振动沉桩数据包括对桩基在土体之上的部分振动进行测量的数据；所述振动沉桩数据包括桩基轴向的位移、速度和加速度中的任一项。6.根据权利要求1所述的振动沉桩动力学参数动态反演的深度学习方法，其特征在于：所述构建的包括物理知识嵌入的深度学习框架基于工程实际应用所具...

【专利技术属性】
技术研发人员：王献忠，姜权洲，詹必鑫，董帅，居啸天，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：