摘要
本发明涉及一种基于贝叶斯更新的加筋土强度与刚度预测方法,包括:基于目标区域内真实三轴试验数据,获取样本数据集;基于所述样本数据集,构建多元高斯分布模型;对所述多元高斯分布模型进行贝叶斯更新,获取更新后的多元高斯分布模型;根据所述更新后的多元高斯分布模型进行预测,获取摩擦角、黏聚力及邓肯张系数的预测结果;基于所述预测结果、土工格室等效直径分布和格室条带强度试验数据分布构建输入数据集,将所述输入数据集输入土工格室本构模型,预测加筋土强度与刚度。本发明能够准确评估加筋土相对于未加固土体在强度和刚度方面的性能提升。
技术关键词
高斯分布模型
土体参数
土工格室
机器学习模型
刚度
样本
协方差矩阵
数据分布
强度
输出特征
条带
土工参数
加固土体
尺寸
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指标
密度
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