【摘 要】
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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
【机 构】
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广西大学土木建筑工程学院工程防灾与结构安全教育部重点实验室,中国水利水电第一工程局有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目(51478118,51678164),广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFDA138009),广西科技计划项目(AD18126011),广西特聘专家专项资金资助项目(20161103)
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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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