一种淤泥固化土全配合比强度及模量预测方法及系统

本发明公开了一种淤泥固化土全配合比强度及模量预测方法及系统，涉及建筑材料领域，方法包括以下步骤：获取淤泥固化土的相关输入数据；构建物理信息神经网络模型，将描述淤泥固化土力学行为的物理方程作为约束嵌入神经网络模型中；利用所述输入数据对物理信息神经网络模型进行训练，以使模型参数逐步收敛，训练过程中综合考虑实验数据误差和物理方程残差；将训练收敛后的物理信息神经网络模型用于预测淤泥固化土的强度及模量。系统包括用于实现上述各个步骤的各个模块。本发明将传统神经网络与描述淤泥固化土的物理方程相结合，有效克服了传统预测方法过于依赖经验公式、数据需求量大且泛化性能差的问题。