【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及地下工程設計，特別涉及基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法。
技術介紹
1、地下連續墻是一種廣泛應用于深基坑支護、擋土結構及地下建筑物的關鍵構件，其結構性能直接影響工程的整體穩定性和安全性。在地下連續墻施工中，鋼筋搭接接頭是常見的連接方式，但由于施工現場環境復雜，鋼筋搭接接頭的抗彎能力易受多種因素影響，如搭接長度、鋼筋直徑、混凝土強度及施工誤差等，這些因素的復雜性使得傳統的抗彎能力評估方法難以適應實際工程需求，現有技術通常基于經驗公式或實驗數據進行抗彎能力計算。
2、而在實際的操作中還存在以下問題：
3、現有技術中，傳統模型未能深入考慮鋼筋搭接接頭的力學特性和具體失效機制，難以全面描述接頭的抗彎能力，導致模型在不同施工環境下的泛化能力差，同時無法靈活響應施工現場的動態變化，環境和施工誤差的影響往往被忽視，導致預測結果與實際情況不符，影響施工安全，無法根據現場反饋靈活調整施工參數，導致施工方案與現場實際工況不匹配。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，包括以下步驟：
3、數據采集，采集地下連續墻施工過程中鋼筋搭接接頭的施工參數數據，所述施工參數數據包括鋼筋搭接方式、鋼筋直徑、搭接長度、混凝土強度、施工環境以及荷載情況，其
4、特征選取，從采集的數據中選擇與抗彎能力相關的關鍵特征，所述關鍵特征通過關聯分析確定；
5、建立物理模型，根據鋼筋搭接接頭的受力特性，建立鋼筋搭接接頭物理預測模型，所述物理預測模型包括鋼筋搭接的受力傳遞、混凝土與鋼筋之間的粘結力以及接頭周圍的應力分布；
6、大數據回歸分析，建立鋼筋搭接接頭抗彎能力與特征變量之間的回歸關系；
7、模型校準驗證，使用采集的數據對模型進行訓練，通過對已有的實驗數據及工程實例進行模型校準與驗證，比對歷史工程案例中的抗彎試驗結果與模型計算結果，驗證模型的有效性；
8、多變量動態優化，通過大數據分析評估多變量對接頭抗彎能力的影響程度，并通過權重調整修正計算模型，所述多變量包括環境因素以及施工誤差，結合實時施工監測數據動態調整計算模型的參數；
9、結果輸出評估，基于已訓練好的物理預測模型輸入地下連續墻鋼筋搭接接頭的特征參數，輸出預測的抗彎能力并進行安全性評估，對接頭可能的失效模式進行預判。
10、進一步的，特征選取，具體還包括以下步驟：
11、從采集的數據集中篩選與抗彎能力密切相關的相關特征，所述相關特征包括鋼筋搭接長度、鋼筋直徑、接頭類型、混凝土等級以及接頭安裝環境參數，通過對工程實例數據進行統計分析，提取并聚合出搭接參數類型；
12、相關性分析評估各相關特征與抗彎能力的關聯度，篩選出對抗彎能力影響顯著的關鍵特征，并去除關聯度較低的無效特征；
13、對所選擇的關鍵特征進行重要性排序，確定每個特征在模型中的權重。
14、進一步的，大數據回歸分析，具體還包括以下步驟：
15、從關鍵特征中選取用于建立回歸模型的特征變量，所述特征變量包括搭接長度、鋼筋直徑、混凝土強度及荷載類型參數，通過數據分析確定輸入特征變量的合適組合；
16、根據選取的特征變量建立線性回歸模型，基于回歸模型量化鋼筋搭接接頭抗彎能力與各特征變量之間的關系；
17、對構建的回歸模型進行性能評估，量化回歸模型的預測精度，若回歸模型誤差較大，迭代調整特征變量和模型結構，直至回歸模型達到最佳性能。
18、進一步的，模型校準驗證，具體還包括以下步驟：
19、將采集的數據分為訓練集和驗證集，使用訓練集數據對模型進行初步訓練，同時驗證集的數據不參與模型訓練；
20、依據訓練集數據對模型進行多次迭代訓練，逐步調整模型參數，通過對比訓練過程中的預測值與實際值，優化模型的擬合度；
21、使用驗證集測試模型性能，分析模型預測值與實際抗彎能力之間的偏差，若偏差較大，繼續調整模型參數以及結構。
22、進一步的，多變量動態優化，具體還包括以下步驟：
23、基于大數據分析，評估多變量對接頭抗彎能力的影響程度，通過歷史數據分析不同環境因素和施工誤差對抗彎能力的影響權重，獲得多變量的影響排序；
24、根據各變量的影響權重，對模型中不同變量的參數權重進行調整；
25、將現場施工的實時監測數據作為模型輸入，修正模型的參數值；
26、融合實時監測數據，模型在施工現場根據實際環境自動調整，動態輸出接頭抗彎能力的計算結果。
27、進一步的，多變量動態優化，具體還包括以下步驟：
28、實時監測數據融合進一步包括自動變量調整和反饋學習；
29、自動變量調整基于實時環境監測數據，所述環境監測數據包括溫度、濕度、施工誤差參數，實時檢測環境監測數據變化趨勢并自動計算對抗彎能力的動態影響權重；
30、在監測數據發生劇烈波動時，自動觸發變量調整功能，動態修改模型中的各變量權重；
31、反饋學習基于前期已發生的抗彎能力誤差情況，通過對比預測值與實際檢測數據進行誤差分析，并將誤差較大因素的數據記錄為特征集。
32、進一步的，結果輸出評估，具體還包括以下步驟：
33、基于已訓練的模型，輸入地下連續墻鋼筋搭接接頭的特征參數，輸出預測的抗彎能力結果；
34、對抗彎能力預測結果進行安全性評估，所述安全性評估包括抗彎強度、耐久性及施工適應性，若預測的抗彎能力低于設計要求，則提供施工調整參數；
35、基于預測的抗彎能力及各特征參數，預判接頭的可能失效模式，所述失效模式包括滑移、剪切破壞以及彎曲破壞。
36、進一步的，結果輸出評估，具體還包括以下步驟：
37、失效模式預判進一步包括多層級失效風險評估及失效模式調控機制；
38、多層級失效風險評估通過分析不同工況下鋼筋搭接接頭的抗彎能力預測結果，構建出分層次的失效風險等級體系；
39、將每種失效模式按發生概率、潛在影響范圍以及嚴重性維度進行模式分級，基于模式分級生成從低風險到高風險的多層級失效警報機制；
40、失效模式調控機制基于多層級失效評估結果實時監控失效模式情況，若失效模式的風險超過預設閾值，自動增加監測頻次并實時反饋至施工監測系統。
41、進一步的，基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，還包括采用多物理場耦合分析驗證抗彎能力預測結果，具體步驟包括：
42、多物理場耦合模型搭建，根據施工參數數據，建立連續墻鋼筋搭接的多物理場耦合模型，本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，其特征在于，特征選取，具體還包括以下步驟：
3.如權利要求1所述的基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，其特征在于，大數據回歸分析，具體還包括以下步驟：
4.如權利要求1所述的基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，其特征在于，模型校準驗證，具體還包括以下步驟：
5.如權利要求1所述的基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，其特征在于，多變量動態優化，具體還包括以下步驟：
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9.如權利要求1所述的基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，其特征在于，還包括采用多物理場耦合分析驗證抗彎能力預測結果，具體步驟包括：
10.如權利要求9所述的基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，其特征在于，失效模式驗證具體還包括：
...【技術特征摘要】
1.基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，其特征在于，特征選取，具體還包括以下步驟：
3.如權利要求1所述的基于大數據的地下連續墻鋼筋搭接接頭抗彎能力計算方法，其特征在于，大數據回歸分析，具體還包括以下步驟：
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6.如權利要求5所述的基...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王梓任，劉霞，陳捍華，劉松宇，隗強，姜龍遠，王燕，劉偉，王椅，宋國雨，劉天鵬，
申請(專利權)人：北京金河水務建設集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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