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公开(公告)号:CN119720806B
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510216275.7
申请日:2025-02-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06F18/2135 , G06F18/231 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种用于压实施工中粗粒土级配与形状的参数表征方法,包括如下步骤:S1、获取粗粒土;S2、组合出多种不同级配的粗粒土;对级配参数进行初筛选出代表性级配参数;S3、进行三维扫描获取粗粒土的颗粒形状;对形状参数进行初筛选出代表性形状参数;S4、配制粗粒土若干组,采用代表性级配参数和代表性形状参数对其进行表征;分别进行振动压实试验;S5、基于振动压实试验数据,采用机器学习算法,建立级配参数和形状参数与干密度之间的回归模型;通过回归模型获取的SHAP值来识别影响压实效果的关键参数。本发明筛选出对压实效果具有显著影响的关键参数,能够在施工过程中合理选择适合的材料和参数,优化压实工艺。
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公开(公告)号:CN119720806A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202510216275.7
申请日:2025-02-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06F18/2135 , G06F18/231 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种用于压实施工中粗粒土级配与形状的参数表征方法,包括如下步骤:S1、获取粗粒土;S2、组合出多种不同级配的粗粒土;对级配参数进行初筛选出代表性级配参数;S3、进行三维扫描获取粗粒土的颗粒形状;对形状参数进行初筛选出代表性形状参数;S4、配制粗粒土若干组,采用代表性级配参数和代表性形状参数对其进行表征;分别进行振动压实试验;S5、基于振动压实试验数据,采用机器学习算法,建立级配参数和形状参数与干密度之间的回归模型;通过回归模型获取的SHAP值来识别影响压实效果的关键参数。本发明筛选出对压实效果具有显著影响的关键参数,能够在施工过程中合理选择适合的材料和参数,优化压实工艺。
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