一种吸力桶上拔承载力预测方法

本发明提出一种吸力桶上拔承载力预测方法，包括建立吸力锚上拔可视化实验装置；进行不同工况下吸力锚上拔实验，并通过数据处理获得不同工况下的上拔拉力随位移变化的关系曲线；生成吸力桶“因素—上拔力”数据库；选用BP‑RF机器学习算法进行小样本数据预测；将预测结果和实测结果进行对比分析，并判断上拔力的影响规律。本发明考虑到实验装置与条件的限制，针对小样本数据库，综合BP神经网络算法与RF算法对于处理小样本问题的优势，建立了BP‑RF混合机器学习方法，基于该方法建立吸力桶上拔承载力预测模型，从而全面且精确地评估吸力桶长度、直径以及上拔速率对上拔承载力的影响规律，为吸力桶抗拔承载力设计作参考。