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本文提出了一种基于多点挠度数据的支撑式基坑开挖高效概率反分析方法。通过构建二阶响应面模型快速评估墙体变形，结合马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法进行贝叶斯更新，实现了对土壤参数后验分布的高效反演。研究发现，使用多个测点的挠度数据比仅用最大挠度能显著提升参数识别和变形预测的准确性。同时，考虑测斜仪误差与模型偏差因子的联合更新，进一步提高了分析可靠性。随着开挖阶段推进，预测精度逐步提升，表明该方法在实际工程中具有良好的应用前景，可为基坑安全监测与动态预测提供科学依据。

本文介绍了一种高效的概率反分析方法，结合MCMC模拟与响应面方法，用于岩土工程中土体参数的反演分析。通过引入测量误差和模型误差的统计特性，构建了基于贝叶斯框架的更新流程，并以杭州地铁基坑开挖项目为案例，详细展示了先验分布确定、响应面构建、MCMC参数研究、更新有效性评估及先验变异系数影响分析等关键步骤。结果表明，该方法能有效提高土体参数识别精度，为岩土工程设计提供可靠依据。

本文提出了一种高效的概率反分析方法，用于支撑式基坑工程中土壤参数的不确定性量化与更新。该方法基于贝叶斯框架，利用墙体多个深度点的挠度观测数据，结合有限元分析与响应面法，有效提升了参数反演的精度和效率。同时，考虑了模型误差和测量误差的影响，并将其作为随机变量与土壤参数一同更新，增强了分析结果的可靠性。通过杭州某实际基坑工程案例验证，结果表明多点挠度数据能显著提升参数更新效果，且无需增加额外监测成本，具有良好的工程应用前景。

本文分析了天然纤维加筋土无侧限抗压强度（UCS）的影响因素，通过BNGR算法构建并验证了最优回归模型。研究选取了六个关键输入变量：土壤密度、含水量、纤维百分比、断裂应变、纤维素和灰分，并利用测试数据库及文献数据验证模型的准确性与合理性。结果表明，BNGR算法具有良好的鲁棒性和预测精度。敏感性分析显示，土壤含水量对UCS影响最大，其次是土壤密度和纤维百分比；在纤维属性中，纤维素含量是提升强度的关键因素。文章进一步探讨了各变量与UCS的关系，并为工程实践中天然纤维的选择与加筋土设计提供了优化建议。

本文研究了天然纤维增强土的物理化学性质及其对无侧限抗压强度（UCS）的影响，采用贝叶斯非参数广义回归（BNGR）方法建立预测模型。通过分析纤维素、半纤维素、木质素、灰分等化学成分及断裂应变、比重等物理性质，结合土壤密度、含水量和纤维掺量等因素，筛选出影响UCS的关键参数。实验结果表明，断裂应变、纤维素含量、灰分、土壤密度、含水量和纤维百分比是显著影响因素。BNGR方法有效提升了模型选择效率与预测精度，为纤维增强土的设计与工程应用提供了科学依据。

本文研究了岩土工程中土钉拔出剪切强度的估计方法与天然纤维加固土壤的性能。通过对比有效应力法与最优模型，发现最优模型在考虑饱和度、灌浆压力和上覆压力等因素后具有更高的预测精度（R²0.752）。现场试验验证表明，最优模型的MAPE和RMSE显著低于传统方法。在天然纤维加固方面，采用贝叶斯非参数回归分析揭示纤维百分比、土壤密度、纤维素含量和断裂应变是影响无侧限抗压强度的关键因素。研究表明，综合多因素建模和合理选择纤维特性可显著提升岩土工程稳定性，为实际应用提供理论支持和技术方向。

本文基于实验室土钉拔出试验数据，结合贝叶斯模型类选择方法，提出了一种用于估计注浆土钉最大拔出剪应力的预测公式。研究发现饱和度对拔出阻力影响显著，且在50%-75%范围内达到峰值；注浆压力与上覆压力的乘积项揭示了二者对界面剪应力的耦合效应。通过63个候选模型的贝叶斯分析，筛选出最优模型类为$\overline{\tau}_{b}-284.5\times S_{r}^{2}+325.5\times S_{r}+0.0011\times GP\times OP$，该公式具有良好的拟合性与鲁棒性，并经现场数据验证具

本文探讨了砂土高级土模型参数识别与注浆土钉拉拔抗剪强度估算的关键技术。针对传统参数识别方法的局限性，提出基于增强差分进化过渡马尔可夫链蒙特卡罗（DE-TMCMC）的贝叶斯方法，结合并行计算提升效率与鲁棒性，并通过数值与实际试验验证其有效性。在注浆土钉研究中，采用贝叶斯模型类选择确定影响拉拔强度的关键因素，如土体饱和度和注浆压力，构建高精度预测公式。文章还总结了贝叶斯分析在处理复杂模型、不确定性量化和模型选择方面的优势，并给出了实际工程应用建议，为岩土工程中的参数识别与支护设计提供了科学可靠的方法支持。

本文探讨了DE-TMCMC方法在先进土壤模型参数识别中的应用与优势。通过对比传统优化方法（O-TMCMC），展示了DE-TMCMC在实验室排水/不排水三轴试验和原位自钻式旁压试验中更强的鲁棒性与准确性。研究采用贝叶斯框架结合并行计算，有效克服局部收敛问题，提升了SIMSAND和ANICREEP模型参数识别的可靠性。结果表明，DE-TMCMC能更精确地估计关键力学参数，模拟结果与实验数据高度吻合，展现出在土壤工程领域广泛的应用前景。

本文提出了一种基于增强差分进化与过渡马尔可夫链蒙特卡罗（DE-TMCMC）的贝叶斯参数识别方法，用于砂土高级本构模型的参数识别。该方法结合贝叶斯框架与差分进化算法，有效提升了高维参数空间下的收敛性与全局搜索能力，并通过MATLAB的SPMD技术实现并行计算，显著提高了计算效率。通过合成数据与实际实验数据对SIMSAND模型进行验证，结果表明DE-TMCMC在鲁棒性、准确性及抗噪声能力方面均优于传统TMCMC方法，为岩土工程中高级土模型的应用提供了可靠的技术支持。

本研究通过对MCCSAND等五种砂土本构模型的参数识别与模型类选择，系统评估了各模型在不同测试数据下的预测能力与泛化性能。基于卡尔斯鲁厄细砂的排水三轴试验数据，采用贝叶斯框架结合DE-TMCMC算法进行参数不确定性量化，结果表明SIMSAND模型在预测精度、泛化能力和参数合理性方面表现最优，推荐为最合适的砂土模型；SANISAND次之；而MC和NLMC因模型结构缺陷表现较差。研究还揭示了测试条件对参数识别的影响，以及当前模型在各向异性描述和复杂加载路径适用性方面的局限性。未来工作将聚焦于边值问题驱动的模型选

本文探讨了基于贝叶斯方法的砂土模型类别选择与泛化能力评估。通过增强的过渡马尔可夫链蒙特卡洛（TMCMC）方法，结合多组三轴试验数据，对六种典型砂土模型（MC、NLMC、SIMSAND、SANISAND、HYPOSAND、MCCSAND）进行了模型证据计算与参数不确定性分析。研究结果表明，SIMSAND和SANISAND在预测剪胀与剪缩行为方面表现最优，具有较强的泛化能力。进一步通过经验误差评估不同训练组合下的模型外推性能，并比较AIC、BIC等传统准则，验证了贝叶斯方法的优势。最终综合考虑模型复杂度与数值稳

本研究探讨了黏土蠕变分析中加载时长对模型预测不确定性的影响，并对比了九个预测模型在不同数据条件下的表现。结果表明，使用更长周期的蠕变数据（如10天）可显著提高模型准确性并降低不确定性，尤其以Yin等人2011年提出的模型表现最佳。同时，针对砂土本构模型选择问题，采用贝叶斯框架结合增强TMCMC方法，评估了六种典型砂土模型的预测能力与泛化性能。研究表明，在复杂性与鲁棒性之间取得平衡的模型更具工程应用价值。研究成果为岩土工程中模型参数确定、测试方案设计及本构模型优选提供了科学依据。

本研究围绕黏土蠕变模型的更新与不确定性分析展开，采用概率方法（如TMCMC）识别模型参数，并评估不同模型在预测黏土一维应变蠕变行为中的效率。通过分析不同加载时长（1天、10天、100天）下的固结试验数据，研究发现加载时长显著影响模型参数的确定与预测不确定性：更长的加载时长有助于降低参数和预测的不确定性，提升模型对结构破坏效应的捕捉能力。结果表明，Yin et al. 2011模型在多种条件下均表现最优，具有高稳定性和可靠性。研究还提出了实际工程中模型选择、加载时长确定及不确定性应对策略，为软土长期变形预测提

本文综述了多种软土时变蠕变模型，包括YG_1989、Yin_1999系列、Vermeer et al._1997、KL_2001、Yin et al._2011和Yang et al._2015等模型，并采用贝叶斯方法结合过渡马尔可夫链蒙特卡罗（TMCMC）算法进行模型参数不确定性量化与模型类别选择。通过两个案例研究——Vanttila黏土原状样本和香港海相黏土重塑样本，验证了不同模型在不同类型软土变形预测中的适用性。结果表明：对于原状软土，考虑结构破坏效应的Yin et al._2011模型最优；而对于重

本文研究了粗粒土和细粒土的土壤水分特征曲线（SWCC）建模方法，并对黏土蠕变行为进行了模型更新与不确定性分析。在SWCC建模中，比较了AP模型、恒定β方法、可变β方法和MFX方程，结果表明可变β方法具有更高的预测精度。通过后验概率密度函数评估了预测的95%可信区间，验证了方法的可靠性。在黏土蠕变分析中，采用贝叶斯模型选择与过渡马尔可夫链蒙特卡罗（TMCMC）方法，从九个一维时变本构模型中识别最优模型并量化参数不确定性。研究表明，模型选择需权衡复杂性与准确性，不确定性分析有助于提升工程决策的可靠性。最后提出了

本文提出了一种基于Arya和Paris模型的土水特征曲线（SWCC）建模方法，结合Fredlund和Xing经验方程拟合SWCC数据，并通过建立体积含水量与吸力的关系，引入调整参数β来反映不同初始孔隙比下土壤水分特性的变化。采用贝叶斯模型选择方法确定β的最优预测模型，在粗粒土和细粒土中分别得到了高精度的估计结果。研究表明，该方法在考虑多因素影响的同时实现了数据拟合与模型鲁棒性的良好平衡，适用于岩土工程、农业灌溉和环境科学等领域。尽管在高基质吸力条件下存在一定局限性，但通过后续改进有望提升其适用范围和实用性。

本文研究了一种考虑粒状土壤初始干密度影响的土壤水特征曲线（SWCC）及相对渗透率函数（$k_r$）估算新方法。通过与Tarantino模型和Fredlund-Xing（FX）模型对比，验证了所提出的MFX模型在拟合精度、相关性及不确定性量化方面的优势。采用贝叶斯方法优化模型参数并评估其不确定性，结合MCMC模拟获得不同置信区间下的SWCC。结果表明，MFX模型在SWCC和$k_r$估算中具有更高的准确性与稳定性，尤其适用于干燥过程。该方法可为岩土工程设计和土壤改良提供可靠工具，但应用于湿润过程时需谨慎。未来

本文提出了一种考虑初始干密度影响的颗粒土土水特征曲线（SWCC）估算新方法（MFX），通过引入初始孔隙率对Fredlund和Xing方程的拟合参数进行修正，显著提高了SWCC和相对渗透率函数的预测准确性。基于UNSODA数据库的实验数据验证表明，MFX模型在不同初始孔隙率下的SWCC拟合误差更小，与实验数据相关性更高，且在低含水量条件下表现尤为优越。结合贝叶斯方法的不确定性分析进一步显示，MFX模型在相对渗透率估算中具有更低的不确定性，为非饱和土水力特性研究提供了更可靠、实用的估算工具。

本文综述了岩土工程中的主要不确定性问题，涵盖土壤性质估计、本构模型选择及各类复杂土体行为的研究。重点探讨了非饱和土的保水特性及其影响因素，软土的蠕变行为与弹性粘塑性（EVP）模型的发展与应用，以及土壤剪切行为中收缩/膨胀、屈服强度、摩擦特性和临界状态等关键特性。文中强调贝叶斯概率方法在参数识别与模型更新中的核心作用，并提出了结合不确定性分析的模型选择流程。通过案例分析边坡稳定性与地基沉降预测，展示了不确定性分析方法的实际应用价值。最后展望了未来研究方向，包括新模型开发、数据分析技术改进及工程实践融合，旨在提

本文系统探讨了岩土工程中的不确定性问题，重点解析了分形模型、软土蠕变行为及粒状土临界状态模型的理论基础、应用局限与发展趋势。分形模型用于描述土壤持水特性，但忽略多种影响因素；EVP模型能有效模拟软土长期变形，参数确定需考虑不确定性；临界状态模型可准确反映粒状土的密度效应与强度特性。文章通过对比分析与实际案例，提出了模型选择流程，并展望了模型改进、参数优化与多模型耦合等未来研究方向，为岩土工程的设计与安全评估提供理论支持。

本文探讨了岩土工程中的不确定性问题与非饱和土的水保留特性。针对复杂后验概率密度函数的数值模拟，介绍了Metropolis–Hastings算法、自适应MH算法和过渡马尔可夫链蒙特卡罗方法（TMCMC），比较了其优缺点及适用场景。在非饱和土研究方面，重点分析了土壤吸力、土壤-水特征曲线（SWCC）及其影响因素，并总结了经验方程、土壤传递函数和物理-经验模型等SWCC估计方法。文章为岩土工程中不确定性量化与非饱和土特性评估提供了理论支持与应用建议。

本文系统探讨了岩土工程中的各类不确定性，包括土壤性质和模型的不确定性，并介绍了贝叶斯概率方法在该领域的应用。文章详细阐述了贝叶斯参数识别与模型类选择的理论基础，结合多个实际案例展示了其在单桩安全系数评估、软土地基分析和土壤压缩指数预测中的优势。同时，讨论了先验信息选择、计算复杂度和模型合理性等关键问题，总结了贝叶斯方法相较于传统方法的优势，并展望了其与大数据和人工智能融合的未来发展方向，为岩土工程的可靠性分析与风险管理提供了科学依据。

本文系统解析了贝叶斯概率方法在岩土工程中的应用，重点探讨了其在处理土壤性质、模型和测量等不确定性问题中的关键作用。内容涵盖非饱和土的土壤水分保持特性、软土与黏土的蠕变行为、粒状土的临界状态行为，以及砂土模型的参数识别与模型选择。通过结合先验知识与观测数据，贝叶斯方法实现了参数后验分布的更新、模型性能评估与预测不确定性量化，提升了岩土工程模型的准确性与泛化能力。文中还介绍了MCMC、TMCMC及并行计算等数值模拟技术在实际案例中的应用，展示了贝叶斯框架在实验室与现场测试中的有效性，为岩土工程的设计与决策提供了