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摘 要：在岩土工程的可靠性设计中，对岩土设计参数进行设计和优化，能够提高计算的精确性，岩土材料由于很多因素会产生离散性，其原因在于地基本身的问题和技术问题，地基的成分具有不均匀的特点，而且，在土样的选取和玉树的过程中，会存在一定的误差。因此，对岩土的参数进行优化和分析，进行准确的数据统计具有十分重要的意义，在岩土工程的安全性和可靠性设计中，贪图参数进行优化，可以增强岩土的可靠性。该文通过分析岩土参数的分布概率，阐述Bayes优化方法，从而提高岩土的可靠性。
关键词：岩土参数 概率分布 拟合 Bayes方法 优化
中图分类号：TU431 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）01（b）-0001-01
在现有的岩土参数的计算方法，实在概率的分布和对数值进行估算的情况下进行的，针对的一般是规模较小的工程。但是，随着岩土工程学的不断发展，以及很多大规模工程的发展，我国的很多地区已经出现了大规模的岩土参数的条件，尤其是对地质比较复杂的地区，岩土参数的计算是很重要的。该文通过对岩土的概率分布形式进行分析，运用Bayes方法对岩土的参数进行优化。
1 岩土参数的概率分布和拟合的重要方案
岩土的参数具有一定的区域性差异，而且参数的整体具有一定的未知性，参数的分布也不均匀，为了能够准确地找到岩土参数的整体分布，一般情况下，要按照现有的资料对整体分布情况进行假定，然后在一个较明显的水平的作用喜爱进行概率的统计，对假设的整体分布情况进行判断和检验。
现在对于岩土样本参数的概率分布情况的判断方法一般是运用K-S检验方法和A-D检验方法，也可以运用有限的对比方法和V方检验法。K-S检验方法和A-D检验方法比较适合在岩土施工的安全性和可靠性的分析中，对大规模的施工进行概率的检验。
V方的检验方法运用到的基本原理是将反复的实验结果随机地分成n个不同的事件，然后，对假设的整体分布情况进行计算，计算出不同的事件发生的概率，如果假设的整体分布情况是准确的，并且实验的次数比较多，事件发生的概率与频率的差别不会特别悬殊。按照皮尔逊原理，当岩土样本的体积是足够大的时候，假设的整体分布情况是真实的时候，其总体的统计量应该与被估计的参数是相似的。
2 对岩土概率参数进行优化的Bayes方法
Bayes方法主要涉及到对岩土检验后的概率、对岩土参数检验前的概率和岩土参数的实验概率这几个变量组成。这些变量共同组成岩土参数检验后的概率密度函数。在进行检验时，当随机地变量在概率检验后，其分布的形式与检验前分布的形式应该是相同的，检验后的分布数值和方差应该是相似的。
当岩土参数检验中随机地变量的检验分布方式呈现正态的分布时，岩土参数的函数也会呈现正态分布的形式，检验后的函数也应该呈现正态分布。
3 通过实例分析岩土参数的概率分布拟合及Bayes方法优化
3.1 实例分析岩土参数的概率分布拟合方法
通过对某地的盆地中的粉质状的粘土进行分析，可以得知粘土的构成原因非常多，岩土的分布领域也比较广，岩土的厚度基本是差不多的，而且在一般情况下，在工业民用的建筑中的冲洪积构成的粉质粘土，其抗剪强度的标准要对其粘聚力进行分析和数据的统计，来表明岩土的概率形式，用V方检验方法和Bayes方法进行数据的优化，要在施工现场收集不同的实验资料，要获得不同的粘土的粘聚力的数值，形成可以满足V方检验方法的大量的数据。
将收集的数据按照一定的构成成分，分成不同的区间，将不同区间之间的频数进行分析和统计，按照不同区间之间的频数和区间中的平均值来绘制概率统计的表格。通过表格可以发现，曲线的形式和正态的分布形式是相似的，所以，在进行岩土参数的估计时，可以在假设岩土参数的基础上进行估计。
3.2 Bayes方法优化的实例分析
在某地区的高新技术地区，其粉质粘土的粘聚力分析，运用Bayes方法对正态分布的岩土进行参数的优化，将不同的岩土成分分成不同的区间，然后将各个区间的频数进行计算和统计，绘制出表格。
通过Bayes方法的统计后，岩土参数的方差数值比检验前的函数的方差数值要小，因此，该地区的施工粉质粘土的粘聚力可以呈现正态的分布规律，可以根据安全性和可靠性的原理进行施工，对概率的估计数值可以记为工程设计的参数数值，从而可以起到将岩土的数值进行优化的作用，提高粘土的粘聚力，保证工程的施工质量。
4 结语
现在，岩土材料具有一定的离散性质，导致的岩土的粘聚力降低，在施工的过程中不能起到很好的效果。岩土的成分决定了其性质，有些粘土的粘性不足，不能在施工中起到加固的作用。为了提高工程的质量，有必要对岩土参数的概率分布拟合及Bayes方法优化的方法进行探究，以检测岩土的性质，对岩土的参数进行准确的计算，从而提高岩土的安全性和可靠性。为了能够准确地找到岩土参数的整体分布，一般情况下，要按照现有的资料对整体分布情况进行假定，然后在一个较明显的水平的作用喜爱进行概率的统计，对假设的整体分布情况进行判断和检验。Bayes方法主要涉及到对岩土检验后的概率、对岩土参数检验前的概率和岩土参数的实验概率这几个变量组成。在实际的岩土参数计算时，可以采取V方的检验方法，绘制出相似的图表，其方差和平均值是相似的，岩土的样本统计概率分布被认为是检验前的概率密度函数。
参考文献
[1] 王俊杰，陈爱玖，姬凤玲，等.岩土数据的概率分布拟合及Bayes优化方法的探究[J].华北水利水电学院学报，2014（2）：51-54.
[2] 徐军，雷用，郑颖人.岩土参数的概率分布BAYES方法分析[J].岩土力学，2010（4）：394-396，400.
[3] 宫凤强，李夕兵，邓建.岩土参数的概率分布以及Bayes优化探讨[J].岩土工程学报，2009（10）：1313-1318.
[4] 宫凤强，李夕兵，邓建.岩土参数的概率分布和Bayes优化理念的初探[J].岩石力学与工程学报，2009（12）：2559-2564.
[5] 陈炜韬，王玉锁，王明年，等.岩土的抗剪强度分析以及岩土参数的概率分布方法探究[J].岩石力学与工程学报，2009（S2）：3782-3787.
关键词：岩土参数 概率分布 拟合 Bayes方法 优化
中图分类号：TU431 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）01（b）-0001-01
在现有的岩土参数的计算方法，实在概率的分布和对数值进行估算的情况下进行的，针对的一般是规模较小的工程。但是，随着岩土工程学的不断发展，以及很多大规模工程的发展，我国的很多地区已经出现了大规模的岩土参数的条件，尤其是对地质比较复杂的地区，岩土参数的计算是很重要的。该文通过对岩土的概率分布形式进行分析，运用Bayes方法对岩土的参数进行优化。
1 岩土参数的概率分布和拟合的重要方案
岩土的参数具有一定的区域性差异，而且参数的整体具有一定的未知性，参数的分布也不均匀，为了能够准确地找到岩土参数的整体分布，一般情况下，要按照现有的资料对整体分布情况进行假定，然后在一个较明显的水平的作用喜爱进行概率的统计，对假设的整体分布情况进行判断和检验。
现在对于岩土样本参数的概率分布情况的判断方法一般是运用K-S检验方法和A-D检验方法，也可以运用有限的对比方法和V方检验法。K-S检验方法和A-D检验方法比较适合在岩土施工的安全性和可靠性的分析中，对大规模的施工进行概率的检验。
V方的检验方法运用到的基本原理是将反复的实验结果随机地分成n个不同的事件，然后，对假设的整体分布情况进行计算，计算出不同的事件发生的概率，如果假设的整体分布情况是准确的，并且实验的次数比较多，事件发生的概率与频率的差别不会特别悬殊。按照皮尔逊原理，当岩土样本的体积是足够大的时候，假设的整体分布情况是真实的时候，其总体的统计量应该与被估计的参数是相似的。
2 对岩土概率参数进行优化的Bayes方法
Bayes方法主要涉及到对岩土检验后的概率、对岩土参数检验前的概率和岩土参数的实验概率这几个变量组成。这些变量共同组成岩土参数检验后的概率密度函数。在进行检验时，当随机地变量在概率检验后，其分布的形式与检验前分布的形式应该是相同的，检验后的分布数值和方差应该是相似的。
当岩土参数检验中随机地变量的检验分布方式呈现正态的分布时，岩土参数的函数也会呈现正态分布的形式，检验后的函数也应该呈现正态分布。
3 通过实例分析岩土参数的概率分布拟合及Bayes方法优化
3.1 实例分析岩土参数的概率分布拟合方法
通过对某地的盆地中的粉质状的粘土进行分析，可以得知粘土的构成原因非常多，岩土的分布领域也比较广，岩土的厚度基本是差不多的，而且在一般情况下，在工业民用的建筑中的冲洪积构成的粉质粘土，其抗剪强度的标准要对其粘聚力进行分析和数据的统计，来表明岩土的概率形式，用V方检验方法和Bayes方法进行数据的优化，要在施工现场收集不同的实验资料，要获得不同的粘土的粘聚力的数值，形成可以满足V方检验方法的大量的数据。
将收集的数据按照一定的构成成分，分成不同的区间，将不同区间之间的频数进行分析和统计，按照不同区间之间的频数和区间中的平均值来绘制概率统计的表格。通过表格可以发现，曲线的形式和正态的分布形式是相似的，所以，在进行岩土参数的估计时，可以在假设岩土参数的基础上进行估计。
3.2 Bayes方法优化的实例分析
在某地区的高新技术地区，其粉质粘土的粘聚力分析，运用Bayes方法对正态分布的岩土进行参数的优化，将不同的岩土成分分成不同的区间，然后将各个区间的频数进行计算和统计，绘制出表格。
通过Bayes方法的统计后，岩土参数的方差数值比检验前的函数的方差数值要小，因此，该地区的施工粉质粘土的粘聚力可以呈现正态的分布规律，可以根据安全性和可靠性的原理进行施工，对概率的估计数值可以记为工程设计的参数数值，从而可以起到将岩土的数值进行优化的作用，提高粘土的粘聚力，保证工程的施工质量。
4 结语
现在，岩土材料具有一定的离散性质，导致的岩土的粘聚力降低，在施工的过程中不能起到很好的效果。岩土的成分决定了其性质，有些粘土的粘性不足，不能在施工中起到加固的作用。为了提高工程的质量，有必要对岩土参数的概率分布拟合及Bayes方法优化的方法进行探究，以检测岩土的性质，对岩土的参数进行准确的计算，从而提高岩土的安全性和可靠性。为了能够准确地找到岩土参数的整体分布，一般情况下，要按照现有的资料对整体分布情况进行假定，然后在一个较明显的水平的作用喜爱进行概率的统计，对假设的整体分布情况进行判断和检验。Bayes方法主要涉及到对岩土检验后的概率、对岩土参数检验前的概率和岩土参数的实验概率这几个变量组成。在实际的岩土参数计算时，可以采取V方的检验方法，绘制出相似的图表，其方差和平均值是相似的，岩土的样本统计概率分布被认为是检验前的概率密度函数。
参考文献
[1] 王俊杰，陈爱玖，姬凤玲，等.岩土数据的概率分布拟合及Bayes优化方法的探究[J].华北水利水电学院学报，2014（2）：51-54.
[2] 徐军，雷用，郑颖人.岩土参数的概率分布BAYES方法分析[J].岩土力学，2010（4）：394-396，400.
[3] 宫凤强，李夕兵，邓建.岩土参数的概率分布以及Bayes优化探讨[J].岩土工程学报，2009（10）：1313-1318.
[4] 宫凤强，李夕兵，邓建.岩土参数的概率分布和Bayes优化理念的初探[J].岩石力学与工程学报，2009（12）：2559-2564.
[5] 陈炜韬，王玉锁，王明年，等.岩土的抗剪强度分析以及岩土参数的概率分布方法探究[J].岩石力学与工程学报，2009（S2）：3782-3787.