一种基于粗粒土三轴试验数据库预测峰值强度的方法技术

本发明专利技术属于岩土工程领域，提供一种基于粗粒土三轴试验数据库预测峰值强度的方法

【技术实现步骤摘要】
一种基于粗粒土三轴试验数据库预测峰值强度的方法


[0001]本专利技术属于岩土工程试验领域，更具体地，涉及一种基于粗粒土三轴试验数据库预测峰值强度的方法
。

技术介绍

[0002]粗粒土是广泛用于土石坝
、
路基等工程建设的重要材料，准确评估其力学特性对于工程结构的安全评价至关重要
。
早期的研究已经储备了大量的粗粒土三轴试验资料，但这些资料往往仅限于相应工程的研究，没有进行汇总分析与拓展应用，其潜在的价值和功用未能挖掘
。
此外，许多工程在初计阶段或无粗粒土的试验资料，其参数往往通过工程类比方式获得，可靠性难以保证
。
[0003]因此，亟需集成一个粗粒土三轴试验数据库，并采用大数据分析和人工智能技术，建立粗粒土关键力学参数的预测方法，确保在缺乏试验资料的前提下尽可能准确地指导工程结构初步设计
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于粗粒土三轴试验数据库预测峰值强度的方法，为涉及粗粒土的工程结构设计与安全评价提供相对科学合理的材料力学参数确定方法
。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0006]一种基于粗粒土三轴试验数据库预测峰值强度的方法，该方法通过粗粒土物理特性参数信息预测峰值强度包括以下步骤：
[0007]S1.
构建粗粒土三轴试验数据库：收集粗粒土在常规三轴固结排水剪切试验工况下的试验信息，包括粗粒土的来源
、
>物理特性参数及试验结果，形成包含不同物理特性粗粒土及试验结果的数据库
。
[0008]所述粗粒土的来源包括工程名称及地理位置
。
[0009]所述粗粒土的物理特性参数包括母岩性质
、
饱和单轴抗压强度
σ
r
、
比重
G
s
、
干密度
ρ
d
、
孔隙比
e0、
颗粒形状规则度指数
ρ
、
试验围压
σ3以及级配参数；级配参数包括不均匀系数
C
u
、
曲率系数
C
c
、
最大粒径
D
max
、
级配曲线上小于某粒径的土颗粒含量百分数为
80
％
、60
％
、50
％
、30
％和
10
％时分别对应的粒径值
D
80
、D
60
、D
50
、D
30
和
D
10
。
[0010]所述试验结果包括三轴固结排水剪切试验的应力
‑
应变曲线以及峰值强度值
。
峰值强度为应力
‑
应变曲线中应力的最大值
。
[0011]S2.
选取变量：从步骤
S1
构建的粗粒土三轴试验数据库中选取粗粒土的物理特性参数作为自变量，选取粗粒土的峰值强度
q
peak
作为因变量
。
[0012]S3.
自变量重要性排序：通过随机森林方法对自变量的重要性进行评估
(
确定相对重要性
)
与排序，本专利技术通过研究对其重要性排序结果依次为
σ3、
σ
r
、e0、
ρ
、D
80
、C
u
、D
30
、D
10
、C
c
、D
60
、D
50
、D
max
、G
s
，其中越往前的自变量重要性越大
。
[0013]S4.
筛选出关键自变量：根据自变量的重要性排序，并选取累计相对重要性超过
95
％的前几项自变量作为关键自变量，分别为
σ3、
σ
r
、e0、
ρ
、D
80
、C
u
。
[0014]S5.
建立经验公式：本专利技术将关键自变量与因变量进行多元非线性回归分析，建立幂函数形式的经验公式为：
q
peak
＝
1.702
σ
30.814
σ
r0.097
e0‑
0.214
ρ
‑
0.106
D
800.043
C
u0.004
，决定系数
R2为
0.96。
[0015]S6.
预测峰值强度：将待测粗粒土的物理特性参数
(
σ3、
σ
r
、e0、
ρ
、D
80
、C
u
)
代入步骤
S5
中的公式，能够直接确定出峰值强度的预测值
。
根据设计和计算需求，进一步将峰值强度换算为粗粒土的抗剪强度指标
(
如内摩擦角等
)。
[0016]进一步的，所述的步骤
S3
中随机森林方法为一种机器学习方法，具体为：首先判断每个自变量在随机森林中的每颗决策树上所做的贡献量，其次求取贡献量的平均值，最后比较变量之间的贡献量大小，加权得出归一化的相对重要性排序，其中贡献量的计算是基于基尼指数
。
[0017]一种基于粗粒土三轴试验数据库预测峰值强度的装置，具体为一种计算机设备，主要包括采集模块
、
存储器和处理器，具有的：
[0018]所述采集模块，用于收集构建粗粒土三轴试验数据库；
[0019]所述存储器，用于存储粗粒土三轴试验数据库和计算机程序；
[0020]所述处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，当所述计算机程序被执行时，能够完成通过粗粒土物理特性参数信息预测峰值强度
。
[0021]本专利技术的有益效果：
[0022](1)
针对粗粒土的众多物理特性参数进行了重要性排序，并确定了影响其强度的关键参数
。
[0023](2)
提出了强度参数与关键物理特性参数之间的经验关系，建立了粗粒土峰值强度的预测方法，对缺乏试验数据的粗粒土的力学特性评估具有重要的指导意义和参考价值
。
附图说明
[0024]图1为本专利技术的一种基于粗粒土三轴试验数据库预测峰值强度方法的流程图
。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术的实施例，对本专利技术的技术方案进行详细描述：
[0026]一种基于粗粒土三轴试验数据库本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于粗粒土三轴试验数据库预测峰值强度的方法，其特征在于，所述方法能够通过粗粒土物理特性参数信息，预测峰值强度
。2.
根据权利要求1所述的一种基于粗粒土三轴试验数据库预测峰值强度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.
构建粗粒土三轴试验数据库：收集粗粒土在常规三轴固结排水剪切试验工况下的试验信息，包括粗粒土的来源
、
物理特性参数及试验结果，形成包含不同物理特性粗粒土及试验结果的数据库；具体的：所述粗粒土的来源包括工程名称及地理位置；所述粗粒土的物理特性参数包括母岩性质
、
饱和单轴抗压强度
σ
r
、
比重
G
s
、
干密度
ρ
d
、
孔隙比
e0、
颗粒形状规则度指数
ρ
、
试验围压
σ3以及级配参数；其中，级配参数包括不均匀系数
C
u
、
曲率系数
C
c
、
最大粒径
D
max
、
级配曲线上小于某粒径的土颗粒含量百分数为
80
％
、60
％
、50
％
、30
％和
10
％时分别对应的粒径值
D
80
、D
60
、D
50
、D
30
和
D
10
；所述试验结果包括三轴固结排水剪切试验的应力
‑
应变曲线以及峰值强度值；
S2.
选取变量：从步骤
S1
构建的粗粒土三轴试验数据库中选取粗粒土的物理特性参数作为自变量，选取粗粒土的峰值强度
q
peak
作为因变量；
S3.
自变量重要性排序：...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹德高，刘京茂，李多，周晨光，宁凡伟，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：