基于位移和松弛深度的岩体参数概率反分析方法

摘要：

鉴于目前工程中含多目标变量多参数输出的概率反分析方法匮乏,在改进多输出支持向量机算法(MSVM)的基础上,建立基于贝叶斯理论(Bayes)的概率反分析方法(B-MSVM方法).该方法通过改进支持向量机算法形成多个岩体参数与多目标变量之间的映射关系,以分步开挖引起的典型测点的松弛深度和表层变形监测信息为输入,以边坡岩体多个力学参数为待反分析输出,通过选择合适的核函数在改进的支持向量机算法中运算,获得多次开挖条件下待反分析参数的取值及其不确定性动态表征.应用该方法对白鹤滩水电站坝基边坡的力学参数进行反分析,得到10个非相关参数的取值及其不确定性分布,用反分析的参数值计算相应开挖步下边坡典型测点的位移和松弛深度,并与实测值进行对比,结果表明该方法的正确性,并初步讨论本方法在相关参数反分析计算中的应用思路.研究成果为岩土工程参数概率反分析方法的建立提供了思路,具有重要的理论意义和工程实用价值.

关键词：岩石力学、白鹤滩水电站、岩质边坡、松弛深度、支持向量机、贝叶斯理论、概率反分析

所属期刊栏目：38

分类号：TU45(土力学、地基基础工程)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;岩土力学与工程国家重点实验室开放基金

在线出版日期：2019-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1884-1894