System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种剪切面蠕变参数选取方法、装置、设备及其介质制造方法及图纸_技高网

一种剪切面蠕变参数选取方法、装置、设备及其介质制造方法及图纸

技术编号:42659920 阅读:19 留言:0更新日期:2024-09-10 12:18
本发明专利技术提供了一种剪切面蠕变参数选取方法、装置、设备及其介质,涉及岩体蠕变技术领域,包括获取目标试件的直剪蠕变实验参数和对应实验蠕变曲线;得到初始蠕变曲线;调整初始粘弹性参数,将所对应的初始蠕变力学模型作为目标蠕变力学模型;得到蠕变参数;将目标工况数据输入蠕变参数选取模型中,得到目标蠕变参数。本发明专利技术通过采用室内试验与数值试验相结合的方法,对不同结构面与剪切面夹角下的剪切面蠕变参数进行了拟合,得到了不同结构面与剪切面夹角下的剪切面蠕变参数,并用机器学习的方法对蠕变参数选取进行了训练,得到了可以反映结构面影响的剪切面蠕变参数选取方法,为高陡边坡工程中边坡的稳定性分析提供依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及岩体蠕变,具体而言,涉及剪切面蠕变参数选取方法、装置、设备及其介质


技术介绍

1、目前针对于滑面蠕变研究多集中在结构面与岩石的室内、现场试验上,但是由于蠕变的特殊性,导致剪切蠕变试验成果十分有限,而数值分析中模拟结构面蠕变所用方法尚未统一,对于边坡滑面蠕变的分析一般都采用数值模拟的方法,并不能较好反映结构面对于滑面的影响,且对于工程上来说不便应用。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种剪切面蠕变参数选取方法、装置、设备及其介质,以改善上述问题。为了实现上述目的,本专利技术采取的技术方案如下:

2、第一方面,本申请提供了一种剪切面蠕变参数选取方法,包括;

3、获取目标试件的直剪蠕变实验参数和对应实验蠕变曲线,所述直剪蠕变实验参数包括实验法向荷载、实验剪切荷载和实验结剪夹角,所述实验结剪夹角为结构面与剪切面的夹角,所述目标试件中采用均质夹层替代结构面;

4、将所述直剪蠕变试验参数带入预设的初始蠕变力学模型中,得到初始蠕变曲线,所述初始蠕变力学模型基于初始粘弹性参数构成;

5、调整所述初始粘弹性参数,直到所述实验蠕变曲线与所述初始蠕变曲线的整体相似度大于第一设定阈值,将所对应的初始蠕变力学模型作为目标蠕变力学模型;

6、将不同工况数据带入所述目标蠕变力学模型中,得到对应的蠕变参数,并基于所有的工况数据和对应的蠕变参数构成样本集合,所述工况数据包括法向荷载、剪切荷载和结剪夹角;

7、基于所述样本集合对预设的神经网络模型进行训练,当预设的模型指标满足设定条件时,停止训练,获得蠕变参数选取模型;

8、将目标工况数据输入所述蠕变参数选取模型中,得到目标蠕变参数。

9、第二方面,本申请还提供了一种剪切面蠕变参数选取装置,包括:

10、获取单元,用于获取目标试件的直剪蠕变实验参数和对应实验蠕变曲线,所述直剪蠕变实验参数包括实验法向荷载、实验剪切荷载和实验结剪夹角,所述实验结剪夹角为结构面与剪切面的夹角,所述目标试件中采用均质夹层替代结构面;

11、第一带入单元,用于将所述直剪蠕变试验参数带入预设的初始蠕变力学模型中,得到初始蠕变曲线,所述初始蠕变力学模型基于初始粘弹性参数构成;

12、调整单元,用于调整所述初始粘弹性参数,直到所述实验蠕变曲线与所述初始蠕变曲线的整体相似度大于第一设定阈值,将所对应的初始蠕变力学模型作为目标蠕变力学模型;

13、第二带入单元,用于将不同工况数据带入所述目标蠕变力学模型中,得到对应的蠕变参数,并基于所有的工况数据和对应的蠕变参数构成样本集合,所述工况数据包括法向荷载、剪切荷载和结剪夹角;

14、训练单元,用于基于所述样本集合对预设的神经网络模型进行训练,当预设的模型指标满足设定条件时,停止训练,获得蠕变参数选取模型;

15、输入单元,用于将目标工况数据输入所述蠕变参数选取模型中,得到目标蠕变参数。

16、第三方面,本申请还提供了一种剪切面蠕变参数选取设备,包括:

17、存储器,用于存储计算机程序;

18、处理器,用于执行所述计算机程序时实现所述剪切面蠕变参数选取方法的步骤。

19、第四方面,本申请还提供了一种可读存储介质,所述可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于剪切面蠕变参数选取方法的步骤。

20、本专利技术的有益效果为:

21、本专利技术通过采用室内试验与数值试验相结合的方法,对不同结构面与剪切面夹角下的剪切面蠕变参数进行了拟合,得到了不同结构面与剪切面夹角下的剪切面蠕变参数,并用机器学习的方法对蠕变参数选取进行了训练,得到了可以反映结构面影响的剪切面蠕变参数选取方法,为高陡边坡工程中边坡的稳定性分析提供依据。

22、本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

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【技术保护点】

1.一种剪切面蠕变参数选取方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的剪切面蠕变参数选取方法,其特征在于,调整所述初始粘弹性参数,直到所述实验蠕变曲线与所述初始蠕变曲线的整体相似度大于第一设定阈值,将所对应的初始蠕变力学模型作为目标蠕变力学模型,包括:

3.根据权利要求2所述的剪切面蠕变参数选取方法,其特征在于,计算每个单元样本对中两个基本单元的相似度,得到多个局部相似度,包括:

4.根据权利要求1所述的剪切面蠕变参数选取方法,其特征在于,基于所述样本集合对预设的神经网络模型进行训练,当预设的模型指标满足设定条件时,停止训练,获得蠕变参数选取模型,包括:

5.一种剪切面蠕变参数选取装置,其特征在于,包括:

6.根据权利要求5所述的剪切面蠕变参数选取装置,其特征在于,所述调整单元包括:

7.根据权利要求6所述的剪切面蠕变参数选取装置,其特征在于,所述第二计算单元包括:

8.根据权利要求5所述的剪切面蠕变参数选取装置,其特征在于,所述训练单元包括:

9.一种剪切面蠕变参数选取设备,其特征在于,包括:

10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述剪切面蠕变参数选取方法的步骤。

...

【技术特征摘要】

1.一种剪切面蠕变参数选取方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的剪切面蠕变参数选取方法,其特征在于,调整所述初始粘弹性参数,直到所述实验蠕变曲线与所述初始蠕变曲线的整体相似度大于第一设定阈值,将所对应的初始蠕变力学模型作为目标蠕变力学模型,包括:

3.根据权利要求2所述的剪切面蠕变参数选取方法,其特征在于,计算每个单元样本对中两个基本单元的相似度,得到多个局部相似度,包括:

4.根据权利要求1所述的剪切面蠕变参数选取方法,其特征在于,基于所述样本集合对预设的神经网络模型进行训练,当预设的模型指标满足设定条件时,停止训练,获得蠕变参数选取模...

【专利技术属性】
技术研发人员:耿文燕余家富杨涛张润泽高经纬梅新咏
申请(专利权)人:西南交通大学
类型:发明
国别省市:

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