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    d与η¯的大数据特征

     
    2020, 42(3): 513-522.
    剪胀型土剪胀特性的大数据深度挖掘与模型研究 .

    本文全文图片

    • Spark的架构组成
    • 剪胀型土εv与ε1的关系
    • 剪胀率与不同影响因素之间的相关系数
    • 剪胀型土的剪胀率随应力比的变化
    • d与η¯的大数据特征
    • dre与εvp¯的大数据特征
    • dre与εsp¯的大数据特征
    • dre与应力增量的大数据特征
    • 模型1的剪胀率预测值
    • 模型2的剪胀率预测值
    • 本文模型下的剪胀率预测值
    • 不同应力路径下3种剪胀模型的拟合效果图

    本文全文表格

    • 软件名称版本
      Hadoop2.6.2
      Spark1.5.2
      Scala2.10.4
      Javajdk1.7.0_79
      Ubuntu14.04
      基于Hadoop的Spark大数据计算平台环境配置
    • 中文期刊外文期刊
      《岩土工程学报》《GEOTECHNIQUE》
      《岩石力学与工程学报》《SOILS FOUND》
      《岩土力学》《INT J GEOMECH》
      《土木工程学报》《J GEOTECH GEOENVIRON》
      文献主要来源表
    • 样本编号实验序列点dpqdpdqεvpεsp⋯
      S-110.67715.12795.2840.23120.690.00260.0039⋮
      20.44745.43886.2830.3290.960.00480.0089⋮
      ⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮
      24-0.02820.841112.52-2.51-7.530.00560.0931⋮
      ⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮
      CN-510.85283.51400.5338.38115.140.00070.0008⋮
      20.63333.14549.4449.63148.900.00120.0016⋮
      ⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮
      28-0.09417.40802.21-5.90-17.72-0.01640.0631⋮
      部分土样本的数据
    • rεvprεsprdprdq
      -0.65-0.690.630.63
      dre与各附加影响因素之间的相关系数
    • 主要影响因素参数附加影响因素参数
      n1n2n3n4n5n6n7n8n9n10n11n12n13n14n15n16
      3.6101.2510.0270.4370.4250.2410.183-0.7010.232-0.137-0.0280.6711.353-0.0751.2381.431
      剪胀模型的参数值
    • 类型路径1路径2路径3
      本文模型0.1310.1530.191
      模型10.4230.3360.412
      模型20.5810.4240.721
      不同应力路径下的3种模型预测与试验值的欧式距离
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