岩体力学参数Bayes推断中验前信息的数量与融合技术研究

针对岩体力学参数Bayes统计推断时存在的多源验前信息问题,将验前信息分为数值模拟信息、相似材料信息、专家意见和历史信息四类。对验前信息属同一总体或不同总体的情况进行均值和方差估计的推导;在试验样本数量一定的情况下对验前信息的最优数据量进行探讨,得出试验样本为6的情况下,仿真验前信息量在46～150之间最好,建议取50。用实例进行验前信息的加权融合计算,结果表明加权信息融合技术为Bayes推断提供了方便。     

循环荷载下岩石应变率双因素模型实验研究

在单轴压缩、恒幅和变幅下,分别对花岗岩、白砂岩和大理岩进行循环荷载疲劳试验,建立了一种测定岩石疲劳应变率双因素实验模型.实验结果表明,变幅应力是影响岩石疲劳变形特性的主要因素;变幅与恒幅应力相比,变幅应力的基础疲劳寿命和临界强度分别降低了15.8%~18.0%和21.6%~25.8%,临界应变率增加了17.3%~21.3%.尽管岩石的试验数据离散性很大,但该模型对于测定岩石的疲劳应变率和疲劳寿命具有良好的适应性;与传统方法相比,它更准确、更符合实际;该模型对岩石疲劳变形规律的研究和岩石基础工程长期稳定性监测具有实用价值.