【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于岩土力学与工程，具体涉及一种基于物理信息神经网络的地基长期固结沉降预测方法。
技术介绍
1、固结是指土体在自重或外部荷载作用下，由于孔隙水排出而导致体积减小的一种过程。这一过程会导致地基产生沉降，进而影响地基及其上部结构的稳定性。评估地基固结程度的一个关键参数是超孔隙水压力，其消散程度揭示了地基的固结程度。因此，准确预测超孔隙水压力，从而分析地基固结沉降规律，对于指导施工现场实践、制定合理施工方案以及优化建筑设计具有重要意义。
2、为了研究建立地基超孔隙水压力的预测方法，国内外学者已经开展了大量的研究工作。其中，terzaghi针对饱和土层在渗透固结过程中任意时间的变形提出了一维固结理论，并建立一维固结模型。biot通过结合有效应力原理、土体连续性和平衡方程，发展了考虑土体固结过程中孔隙压力和土骨架变形之间关系的固结理论。通过求解固结理论，能够对地基中超孔隙水压力进行预测，求解手段主要包括解析法和数值法两种途径。解析法虽具有较高的精度，但在处理复杂工程条件时可能难以推导；而数值法则凭借其较强的通用性被广泛应用，...
【技术保护点】
1.一种基于物理信息神经网络的地基长期固结沉降预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的地基长期固结沉降预测方法，其特征在于，所述监测数据集包括若干孔压传感器的埋设深度以及通过孔压传感器采集的超孔隙水压力监测数据和采集时间，所述残差集包括预设计算域的若干残差点，所述残差点包括地基深度和时间，所述测试集包括需要进行预测的地基深度和时间。
3.根据权利要求2所述的地基长期固结沉降预测方法，其特征在于，所述预设计算域包括固结方程计算域、边界条件计算域、初始条件计算域和监测数据计算域。
4.根据权利要求3所述的地基长期固结沉降预...
【技术特征摘要】
1.一种基于物理信息神经网络的地基长期固结沉降预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的地基长期固结沉降预测方法，其特征在于，所述监测数据集包括若干孔压传感器的埋设深度以及通过孔压传感器采集的超孔隙水压力监测数据和采集时间，所述残差集包括预设计算域的若干残差点，所述残差点包括地基深度和时间，所述测试集包括需要进行预测的地基深度和时间。
3.根据权利要求2所述的地基长期固结沉降预测方法，其特征在于，所述预设计算域包括固结方程计算域、边界条件计算域、初始条件计算域和监测数据计算域。
4.根据权利要求3所述的地基长期固结沉降预测方法，其特征在于，根据所述监测数据集和物理规律定义物理-数据损失函数，构建岩土参数反演模型，利用所述残差集训练所述岩土参数反演模型，反演出固结系数，包括：
5.根据权利要求4所述的地基长期固结沉降预测方法，其特征在于，所述物理-数据损失函数包括监测数据的损失函数、第一偏微...
【专利技术属性】
技术研发人员：李林，左林龙，叶飞，陈锐，孔元元，季良，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：
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