基于统计参数的二维节理粗糙度系数非线性确定方法
岩体节理粗糙度系数JRC与其统计参数之间具有复杂的非线性关系,单一统计参数因存在对结构面形貌描述的片面性,从而导致JRC计算结果的可靠性较低.从结构面起伏角、起伏高度及其分布特征的角度选取了平均起伏角iave、平均相对起伏度H/L、起伏角标准偏差SDi和起伏高度标准偏差SDh 4个参数共同反映结构面形貌.以已知JRC试验反算值的102条结构面剖面线作为样本数据对支持向量机进行训练,构建JRC与所选取的统计参数之间的非线性映射关系,建立了JRC支持向量回归(SVR)预测模型,并通过Barton标准剖面线的JRC预测值与试验反算值的对比证明了模型的可靠性.以三峡库区秭归县马家沟滑坡所处地层岩体结构面为例,基于三维激光扫描试验获取了其表面形貌数据并建立了三维形貌模型,开展室内直剪试验反算得到了其JRC.实例JRC的计算结果表明,SVR模型预测结果与试验反算值的相对误差仅为4.5％,不同统计参数回归关系式对于相同剖面线的估算结果存在较大差异,表明基于所选取的统计参数,采用SVR模型预测得到的JRC更加可靠.该方法为JRC的定量确定提供了新思路.
结构面、统计参数、节理粗糙度系数、支持向量机、三维激光扫描
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TU457(土力学、地基基础工程)
国家自然科学基金资助项目41372310;中国博士后基金项目2015M570671;中国地质大学武汉中央高校基本科研业务费专项资金资助项目No.1610491T07.This work was supported by the National Natural Science Foundation of China41372310;the China Postdoctoral Science Foundation2015M570671;the Fundamental Research Funds for National University,China University of GeosciencesWuhan1610491T07
2017-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
565-573
