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基于孔压静力触探试验测试数据的原位固结系数物理信息神经网络反演方法 被引量:1
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作者 李林 左林龙 +1 位作者 胡涛涛 宋博恺 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2889-2899,共11页
固结系数是软基沉降计算和稳定性分析的关键参数,现有固结系数原位测试方法存在耗时长且精度低的缺点。根据孔压静力触探试验(piezoconepenetrationtest,简称CPTU)贯入机制与锥肩超孔隙水压力消散模式,采用圆孔扩张理论和轴对称固结方... 固结系数是软基沉降计算和稳定性分析的关键参数,现有固结系数原位测试方法存在耗时长且精度低的缺点。根据孔压静力触探试验(piezoconepenetrationtest,简称CPTU)贯入机制与锥肩超孔隙水压力消散模式,采用圆孔扩张理论和轴对称固结方程描述CPTU锥肩超孔隙水压力的形成、发展和消散过程,利用神经网络自动微分功能将轴对称固结方程嵌入深度神经网络,通过物理方程损失函数、边界条件损失函数和初始条件损失函数形成神经网络的物理信息约束,同时将CPTU孔压测试数据作为数据驱动项,以最小化超孔隙水压力损失函数为优化目标,建立了CPTU孔压测试数据反演场地原位固结系数的物理信息神经网络(physics-informed neural networks,简称PINNs)模型。通过已有离心模型试验数据反演验证了PINNs模型反演场地原位固结系数的有效性,并利用CPTU孔压测试数据分析了PINNs模型反演原位固结系数的鲁棒性。结果表明:提出的PINNs模型能够有效利用CPTU孔压测试数据快速准确地反演场地原位固结系数;由于模型融入了物理机制约束,所需训练数据量少,且对有噪声的孔压测试数据具有较强的鲁棒性和泛化性能,为准确、快速可靠测试场地原位固结系数提供了有效途径。 展开更多
关键词 原位固结系数 静力触探 孔压测试数据 固结方程 物理信息神经网络 参数反演
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球形空腔固结解析解及其在地基原位固结系数测试中的应用 被引量:1
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作者 林政 陈云敏 陈仁朋 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第A02期5862-5867,共6页
地基固结系数是地基计算及设计中的关键参数,其准确求取有重要的工程实践意义。孔压静力触探技术(CPTU)和BAT系统是能快速准确测取地基原位固结系数的设备。基于球形空腔扩张理论和一维径向固结理论求解得到球形空腔固结解析解,并将其... 地基固结系数是地基计算及设计中的关键参数,其准确求取有重要的工程实践意义。孔压静力触探技术(CPTU)和BAT系统是能快速准确测取地基原位固结系数的设备。基于球形空腔扩张理论和一维径向固结理论求解得到球形空腔固结解析解,并将其用于分析由透水元件位于探头锥尖部位的CPTU和BAT贯入所引起的超静孔隙水压力的消散,从而推求地基的原位固结系数。另外,通过实测数据对该解析解进行的验证表明,该解析解能准确的模拟由探头引起的超静孔隙水压力的消散,对土体原位固结系数的测定有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 土力学 球形空腔扩张 超静孔隙水压力消散 原位固结系数 解析解 孔压静力触探技术 BAT系统
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