(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111299234.7 (22)申请日 2021.11.04 (71)申请人 北京交通大 学 地址 100044 北京市海淀区西直门外上园 村3号 (72)发明人 白明洲　何伯虎　 (74)专利代理 机构 北京市商 泰律师事务所 11255 代理人 黄晓军 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/23(2020.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种待检测工程场地边坡的岩土力学参数 的实时检测方法 (57)摘要 本发明提供了一种待检测工程场地边坡的 岩土力学参数的实时检测方法。 该方法包括： 在 待检测工程场地进行现场踏勘， 获取待检测工程 场地边坡的实际岩土力学参数； 检测设备获取待 检测工程场地边坡的监测数据， 将监测数据传输 给处理器， 处理器利用数值分析模 型不断的试算 反演岩土力学参数， 直到 反演岩土力学参数与实 际岩土力学参数之间的偏差满足精度要求； 以反 演岩土力学参数为训练样本， 输入到BP—GA模型 中进行训练， 直至达到精度要求， 得到训练好的 BP‑GA模型； 处理器将实时接收到的待检测工程 场地边坡的监测数据输入到训练好的BP ‑GA模 型， 所述BP ‑GA模型输出待检测工程场地边坡的 实时岩土力学参数。 本发明实施例基于实时监测 数据可以获取动态的岩土参数。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114036831 A 2022.02.11 CN 114036831 A 1.一种待检测工程场地 边坡的岩土力学参数的实时检测方法， 其特 征在于， 包括： 在待检测工程场地进行现场踏勘， 获取所述待检测工程场地边坡的实际岩土力学参 数； 检测设备获取待检测工程场地边坡的监测数据， 将所述监测数据传输给处理器， 处理 器利用数值分析模型不断的试算反演岩土力学参数， 直到反演岩土力学参数与所述 实际岩 土力学参数之间的偏差满足精度要求； 以反演岩土力学参数为训练样本， 输入到BP—GA模型中进行训练， 直至达到精度要求， 得到训练好的BP ‑GA模型； 处理器将实时接收到的待检测工程场地边坡的监测数据输入到训练好的BP ‑GA模型， 所述BP‑GA模型输出待检测工程场地 边坡的实时岩土力学参数。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述的在待检测工程场地进行现场踏勘， 获取所述待检测工程场地 边坡的实际岩土力学参数， 包括： 针对待检测工程场地进行现场踏勘， 获取岩芯和土样， 在室内对岩芯和土样进行三轴 压缩试验获取相应的实际岩土力学参数， 该实际岩土力学参数包括黏聚力、 内摩擦角、 弹性 模量和抗压强度。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述的检测设备获取待检测工程场 地边坡 的监测数据， 将所述监测数据传输给处理器， 处理器利用数值分析模型不断的试算反演岩 土力学参数， 直到反演岩土力学参数与所述实际岩土力学参数之间的偏差满足精度要求， 包括： 在待检测工程场地边坡布设检测设备， 获取待检测工程场地边坡的监测数据， 该监测 数据包括 地表位移和降雨 量， 检测设备通过网络实时传输监测数据给处 理器； 处理器利用有限元分析软件Flac3d建立数值分析模型， 利用数值分析模型基于监测数 据和室内试验和室外试验确定的试验数据， 以位移为已知量， 不断的试算反演岩土力学参 数； 处理器根据下述公式计算出偏差： 偏差＝(反演岩土力学参数 ‑实际岩土力学参数)/实际岩土力学参数 判断偏差是否小于设定的判断阈值， 如果是， 则确定所述反演岩土力学参数满足精度 要求， 否则， 返回重算， 直到偏差小于设定的判断阈值， 得到满足精度要求的试算反演岩土 力学参数。 4.根据权利要求1至3任一项所述的方法， 其特征在于， 所述的以反演岩土力学参数为 训练样本， 输入到BP—GA模 型中进行训练， 直至达到精度要求， 得到训练好的BP ‑GA模型， 包 括： 处理器以满足精度要求的监测数据及相应的岩土力学参数为训练样本， 将位移值、 降 雨量、 岩土体类型、 压缩模量、 泊松比和弹性模量做为输入层神经元， 黏聚力和内摩擦角做 为输出层神经元， 中间隐藏层神经元个数以(输入层个数+输出层个数)/2至(2倍输入层神 经元个数+1)确定， 对BP—GA模型中进行训练， 直至 达到精度要求； 训练过程中BP—GA模型的输出数据是对应于输入层数据的各层岩土体的黏聚力和内 摩擦角， 所述BP—GA模 型的训练以均方根差小于0.01为判定标准， 若符合判定标准， 模 型训 练完成； 若不符合， 重新调整中间层隐藏神经元个数， 直至达到精度要求， 得到训练好的BP ‑权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114036831 A 2GA模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114036831 A 3