摘要
本发明提供一种基于神经网络的岩体结构面剪切强度评估方法,涉及岩体剪切强度评估技术领域,本发明通过集成三维形貌分析与多尺度神经网络建模,提升了岩体结构面剪切强度评估的精度。方向性权重矩阵量化了结构面方向异质性对剪切强度的影响,结合表面起伏参数与等效抗压强度公式,避免了多尺度形貌的表征不足问题。其次,引入动态修正因子与自适应权值优化算法,有效补偿尺寸效应与材料敏感性差异,避免模型陷入局部最优。多尺度特征融合机制同步提取宏观形貌规律与微观起伏细节,并通过动态分级函数生成强度等级标签,简化了工程决策复杂度。最终,三维可视化空间映射直观呈现结构面形貌与强度分布关联,增强了结果的可解释性。
技术关键词
岩体结构面
强度评估方法
多尺度神经网络
多尺度特征融合
分布特征
因子
标签
力学
采样点
布谷鸟算法
输入多尺度
表达式
计算方法
动态
数据
神经网络模型
内摩擦角
矩阵