滇池湖相软土固结渗透试验及参数取值探讨

性分析 ； 结合压缩固结试验，对泥炭质土在不同固结压力下的固结特性进行了分析，验 证了太沙基一维固结理论的适用性，并提出了一个通用的修正公式，对公式进行了检验； 针对传统数理统计学方法的不足之处，对土体样本参数通过大量的收集，将 K-means 聚类分析法和 Bayes 方法引入岩土工程分析中，系统的探讨了三种不同先验分布下对应的后验分布的参数概率分布情况； 并结合费希尔信息，介绍岩土参数的相和性和后验分布区的渐进正态性； 对岩土参数在样本趋于无穷时的岩土参数的收敛值 的确定方法进行了介绍，并给出所需要的最小样本量。

本文通过试验研究了泥炭质土的 一维压缩试验和基本物理性质指标分析，采用了聚类分析与 Bayes 法确定土力学参数。 岩土力学 参数分析 在大样本数据条件下，采用 Bayes 法 和聚类分析法确定岩土力学参数，结果与经典统计学方法相比表现出 有一定优势，但是有如下问题也值得探讨： 

1)  本次泥炭质土固结试验最高固结压力为 400kPa，在固结压力继续增大时，是不是依然会出现文中所示规律，这一问题值得探讨，后续会展开泥炭质土在更高固结压力下的固结试验。 

2)  聚类分析有多种方法，如果采用谱系聚类或者中心聚类和其它聚类方法与本文采用的 K-means 聚类方法相比，哪种效果会更好。这一问题值得探讨。 

3)  本文大多数在取样样本满足正态分布 和对数正态分布条件下进行的，并且进行了相关误差分析，但是岩土参数概率分布不仅仅局限于这两种分布，当采用其它分布来计算时，效果、计算量、误差等是否在可控范围，这 一问题值得探讨。 

4)  已有文献确定土力学参数已经很成熟的一种方法是用反分析方法（参数反演），那么 Bayes 法与参数反演之间的差别有多大，这两种方法之间谁更具备优势，这以问题也值得探讨。

参考文献（略）