基于机器学习模型的节理岩体UCS预测方法
打开文本图片集
摘要：节理岩体力学性能研判不明会对地下工程建设安全造成极大隐患，规范中对含节理岩体的力学性能判断多以粗略的定性分级为主，未给出明确的力学性能量化表征方法；而传统回归分析方法难以综合考量节理形貌多维度特性，岩体力学性能预判精度低。为探寻含节理岩体力学性质智慧量化预测方法，从含单节理岩体入手，广泛调研并收集了130组含单节理岩体单轴抗压强度（UCS），并采用节理倾角θ、节理贯通率k量化节理形貌特征，以弹性模量E及抗压强度σ表征岩石强度，开展基于机器学习的含单节理岩体力学性质智慧预测方法研究。（剩余9575字）