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申请/专利权人：山东大学;中化学交通建设集团有限公司;山东省公路工程技术研究中心有限公司

摘要：本发明属于岩体体积数值预测领域，提供了一种基于机器学习的岩体表征单元体积数值预测方法及系统。其中，该方法包括基于预先构建的合成岩体模型，获取多组岩体力学性质参数下的表征单元体积，得到样本数据集；对样本数据集进行归一化处理，并将岩体力学性质参数作为输入样本，将表征单元体积作为输出样本；将归一化处理后的设定数量的样本数据集用于训练模型，得到表征单元体积模型，建立岩体力学性质参数与表征单元体积之间的非线性数学关系；将归一化处理后的剩余样本数据集用于测试模型，通过回归分析指标，定量判断模型预测的准确性；基于岩体表征单元体积预测模型及工程岩体力学性质参数，预测出工程岩体表征单元体积，作为数值模拟的基本单元。

主权项：1.一种基于机器学习的岩体表征单元体积数值预测方法，其特征在于，包括：基于预先构建的合成岩体模型，获取多组岩体力学性质参数下的表征单元体积，得到样本数据集；对样本数据集进行归一化处理，并将岩体力学性质参数作为输入样本，将表征单元体积作为输出样本；将归一化处理后的设定数量的样本数据集用于训练模型，得到表征单元体积模型，建立岩体力学性质参数与表征单元体积之间的非线性数学关系；将归一化处理后的剩余样本数据集用于测试模型，通过回归分析指标，定量判断模型预测的准确性；基于岩体表征单元体积预测模型及工程岩体力学性质参数，预测出工程岩体表征单元体积，作为数值模拟的基本单元；其中，获取多组岩体力学性质参数下的表征单元体积的过程为：根据实际工程现场测试的岩体力学性质参数对预先构建的合成岩体模型进行参数标定，赋予合成岩体模型颗粒参数；从合成岩体模型中心点向外选取若干比例一致且体积递增的岩体子模型；模拟各岩体子模型的岩体室内试验过程，通过监测曲线获取相应岩体力学性质参数；绘制相应模型体积与岩体力学性质参数之间的曲线关系图，当岩体模型的力学性质参数趋于稳定时，将极限模型体积作为表征单元体积。

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