基于Bayes-Bootstrap法确定土力学参数及可靠性分析

岩土参数的可靠取值是工程设计施工的基础,但要获得岩土参数准确信息需要花费巨大的成本.Bayes法能将样本及先验两种信息充分利用起来,推导后验分布,对参数预测取得很好的成效.但通常勘察的样本数据量较小,如果把所勘察到的样本量加以修正调整后作为先验信息,再引入基于插值法改进的Bayes-Bootstrap法对勘察的样本量进行扩大作为样本信息,结合Bayes大样本方法和Fisher信息量就可得到岩土力学参数的后验分布和某地层岩土参数当勘察样本量趋于无穷时的参数收敛值,并以该值作为能准确代表地层信息的代表值.研究发现:当样本量增大的同时,岩土参数的可靠收敛值逐渐向后验均值靠近,而后验均值一定程度上又与样本均值和样本量有关系,在得出各地层参数收敛取值之后反过来寻找参数准确取值时所需的最小样本量,并以一基坑工程开挖过程为例,通过实测监测数据和有限元模拟数据综合对比,验证了Bayes-Bootstrap法的所确定参数的可靠性.