【摘 要】
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节理岩体的完整性与其工程特性密切相关，用来描述岩石完整性的定量指标RQD（岩体质量）自提出以来一直是学者们研究的重点对象之一。针对传统RQD及其各向异性研究方法的成本高、速度慢等问题，本文基于深度学习理论研究了节理岩体RQD及其各向异性。 (1)基于节理面密度，提出了一种由点及面的节理岩体模拟方法，并通过测线上结构面线密度与RQD之间的关系验证了该方法的合理性。 (2)基于深度学习，针对二维节
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节理岩体的完整性与其工程特性密切相关，用来描述岩石完整性的定量指标RQD（岩体质量）自提出以来一直是学者们研究的重点对象之一。针对传统RQD及其各向异性研究方法的成本高、速度慢等问题，本文基于深度学习理论研究了节理岩体RQD及其各向异性。
(1)基于节理面密度，提出了一种由点及面的节理岩体模拟方法，并通过测线上结构面线密度与RQD之间的关系验证了该方法的合理性。
(2)基于深度学习，针对二维节理岩体图通过多种模型方案的设计，分别构建了对其RQD及其各向异性系数进行预测的单值模型和耦合模型，并通过测试样本验证其均有较好的预测性能；通过对实际节理岩体图像进行预处理，进一步验证了两个模型的准确性和可靠性。
(3)基于人工计算、单值模型和耦合模型对节理岩体RQD的各向异性进行研究，提出了不同方式下节理岩体各向异性系数的平均值和最大值与节理面密度间之间的关系；通过对三种方式下理论关系的横向比较，明确了不同节理面密度范围内两个模型预测效果的差异。
本文的研究成果为二维节理岩体RQD及其各向异性的快速预测提供了新思路，并为模型在实际中的应用提供了参考依据。
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