一种集渗透变形特征判别与抗渗梯度预测于一体的方法

    公开(公告)号:CN113449879A

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN202110718549.4

    申请日:2021-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种集渗透变形特征判别与抗渗梯度预测于一体的方法,S1、将渗流试验历史数据作为训练样本,并构建渗流试验数据库;S2、对训练样本进行数据清洗,根据重力确定无应力条件下数据的平均有效应力,并获得数据集;S3、切分数据集,将训练样本按比例切分为训练集和测试集;S4、基于因果模型的IE深度学习网络,加载预训练参数,构建集渗透破坏类型判别与抗渗梯度预测于一体的智能分析网络模型;S5、对测试集进行测试,根据误差概率优化智能分析网络模型,得到用于渗透破坏风险快速评估的优化智能分析网络模型;S6、根据现场工况,基于优化智能分析网络模型,快速评估堰塞体、土石坝的渗透破坏类型及是否产生渗透破坏。

    一种土样渗透变形特征判别方法

    公开(公告)号:CN112014291B

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202010834544.3

    申请日:2020-08-19

    Abstract: 本发明公开了一种土样渗透变形特征判别方法,包括步骤:以土体试样中的粗颗粒体积含量、细颗粒体积含量以及土样孔隙率作为变量,建立等边三角形坐标图;利用粗细颗粒的孔隙率,确定三角坐标图中不同渗透变形特征区域的临界点,并通过连线进行分区;根据粗、细颗粒各自的孔隙率范围,确定不同分区的土样结构特征,用以判断不同分区内土样的渗透变形特征;对于某一土样,根据其孔隙率,粗、细颗粒体积含量的数值,确定该土样在三角坐标图中的具体位置,根据该位置在三角坐标图中所处的分区,判断该土样的渗透变形特征。本发明能够对土样渗透变形类型特点的预测与判断更加清晰且高效,并且可以分析加卸荷对渗透变形的影响。

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