基于機器學習模型的節(jié)理巖體UCS預測方法

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摘要：節(jié)理巖體力學性能研判不明會對地下工程建設安全造成極大隱患，規(guī)范中對含節(jié)理巖體的力學性能判斷多以粗略的定性分級為主，未給出明確的力學性能量化表征方法；而傳統(tǒng)回歸分析方法難以綜合考量節(jié)理形貌多維度特性，巖體力學性能預判精度低。為探尋含節(jié)理巖體力學性質(zhì)智慧量化預測方法，從含單節(jié)理巖體入手，廣泛調(diào)研并收集了130組含單節(jié)理巖體單軸抗壓強度（UCS），并采用節(jié)理傾角θ、節(jié)理貫通率k量化節(jié)理形貌特征，以彈性模量E及抗壓強度σ表征巖石強度，開展基于機器學習的含單節(jié)理巖體力學性質(zhì)智慧預測方法研究。（剩余9575字）