摘要
本发明属于力学计算模拟领域,具体涉及一种预测三维应力状态不同粗糙度结构面剪切强度的方法。在该发明中,首先制备标准岩样和硅橡胶试样,对标准岩样沿劈裂线劈裂,形成具有粗糙面的劈裂岩样,对其粗糙壁面进行扫描、构建三维模型并渲染生成二维图像。然后,在三维应力条件下,开展抗剪强度试验,测定结构面的抗剪强度。最后将二维图像与抗剪强度关联构建数据集,采用GoogLeNet深度卷积神经网络作为基准模型,通过贝叶斯优化调参,并结合K折交叉验证和早停策略优化训练流程,使用测试集评估模型性能,不断迭代提升预测精度。本发明建立起不同粗糙度结构面图像与剪切强度之间的非线性映射关系,可以预测结构面的剪切强度等力学行为。
技术关键词
硅橡胶试样
粗糙度
深度卷积神经网络
应力
强度
GoogLeNet模型
内摩擦角
超参数
载荷
围压条件
离散点云数据
样本
岩石取芯机
非线性映射关系
生成点云数据
岩石切割机
劈裂夹具
粗糙壁面
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