基于贝叶斯更新的盾构掘进经验模型可靠性分析

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利用一种能够考虑经验模型不确定性的贝叶斯更新方法,将模型偏差系数视为随机变量,并根据现场观测数据对其进行不断更新,所得更新结果可用于后续阶段盾构掘进最大地表沉降和失效概率的预测。以福州地铁某区间隧道掘进为例,将本文所提方法应用于Peck模型、O′Reilly-New模型和刘建航修正的Peck模型等3种经验模型。研究结果表明:3种模型一般都会高估最大地表沉降,其中Peck模型偏差最大,刘建航修正的Peck模型次之,O′Reilly-New模型最小,而刘建航修正的Peck模型偏差比O′Reilly-New模型
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