【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机程序人工智能，特别是涉及一种预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法、装置、介质及设备。
技术介绍
1、现有技术中，广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的获取需要检测的参数比较多，而且，存在系统误差、偶然误差，不同人在试样制备、读数过程也存在区别，因此，经常导致广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的获取的成本增加，工作效率低下。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法、装置、介质及设备，其能够通过有限次的试验数据，得到广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线，利用该广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线，能够得到任一点对应的广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的预测值，从而更加适于实用。
2、为了达到上述第一个目的，本专利技术提供的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法的技术方案如下：
3、本专利技术提供的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法包括以下步骤：
4、获取所述广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线的自变量数值、因变量数值；
5、以所述自变量数值为x坐标轴数据，所述因变量数值为y坐标轴数据，在xy坐标轴中描点，所述点为所述xy坐标轴中的散点；
6、以平滑线连接所述散点，得到广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线；
7、根据所述广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线，得到广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的预测值。
8、本专利技术
9、作为优选，获取所述广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线的自变量数值、因变量数值具体包括以下步骤：
10、获取双孔隙结构土的毛细水饱和度表达式、双孔隙结构土的吸附水饱和度表达式，其中，所述双孔隙结构土的毛细水饱和度表达式、双孔隙结构土的吸附水饱和度表达式中，均具有待标定参数；
11、根据双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据，对所述待标定参数的数值进行标定，得到参数的数值；
12、将所述参数的数值分别带入至所述双孔隙结构土的毛细水饱和度表达式、双孔隙结构土的吸附水饱和度表达式，分别得到已标定参数的双孔隙结构土的毛细水饱和度表达式、已标定参数的双孔隙结构土的吸附水饱和度表达式；
13、以所述已标定参数的双孔隙结构土的毛细水饱和度表达式、已标定参数的双孔隙结构土的吸附水饱和度表达式之和，作为所述双孔隙结构土的孔隙水饱和度的表达式；
14、根据所述双孔隙结构土的孔隙水饱和度的表达式，通过试验测定设定数量的自变量数值，得到与所述自变量数值相对应的因变量数值，其中，所述自变量数值为已标定参数的双孔隙结构土的毛细水饱和度表达式、已标定参数的双孔隙结构土的吸附水饱和度表达式通过试验测得的试验数值，因变量数值为所述双孔隙结构土的孔隙水饱和度的计算结果。
15、作为优选，
16、所述双孔隙结构土的毛细水饱和度表达式为
17、
18、其中，
19、src-毛细水饱和度；
20、e-孔隙比，
21、ψ-吸力(kpa)，
22、m-控制吸附水饱和度随吸力演化的参数，
23、ψc-空化吸力(kpa)，
24、α0-参考孔隙比为e0时的进气值相关参数(kpa-1)，
25、b-控制进气值随孔隙比演化的参数，
26、n-控制毛细水饱和度随吸力演化的参数。
27、作为优选，
28、所述双孔隙结构土的吸附水饱和度表达式为
29、
30、其中，
31、sra-吸附水饱和度，
32、-参考孔隙比为e0时的最大吸附水饱和度，
33、e-孔隙比，
34、ψ-吸力(kpa)，
35、m-控制吸附水饱和度随吸力演化的参数。
36、作为优选，根据双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据，对所述待标定参数的数值进行标定，得到参数的数值的步骤过程中，所述双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据的组数与所述待标定参数的数量相同，具体包括以下步骤：
37、将所述双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据按组分别带入至双孔隙结构土的毛细水饱和度表达式、双孔隙结构土的吸附水饱和度表达式，得到与所述待标定参数的数量相同的多元方程；
38、将所述多元方程联立，得到多元方程组；
39、求解所述多元方程组，分别得到所述待标定参数的数值。
40、作为优选，根据双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据，对所述待标定参数的数值进行标定，得到参数的数值的步骤过程中，所述双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据的组数大于所述待标定参数的数量相同，具体包括以下步骤：
41、将所述双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据按组分别带入至双孔隙结构土的毛细水饱和度表达式、双孔隙结构土的吸附水饱和度表达式，得到与所述待标定参数的数量相同的多元方程；
42、将所述多元方程联立，得到多元方程组；
43、求解所述多元方程组，分别得到所述待标定参数的数值；
44、利用最小二乘法，得到优化后的所述待标定参数的数值。
45、作为优选，根据所述广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线，得到广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的预测值具体包括以下步骤：
46、在所述广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线上，选取任一点；
47、以所述任一点向所述x坐标轴作垂线，得到垂足xi；以所述任一点向所述y坐标轴作垂线，得到垂足yi；
48、在所述x坐标轴上读取所述垂足xi的数值，在所述y坐标轴读取所述垂足yi的数值，得到所述任一点的自变量、因变量的数值，即为与所述任一点相对应的广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的预测值。
49、为了达到上述第二个目的，本专利技术提供的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的装置的技术方案如下：
50、本专利技术提供的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的装置包括：
51、数值获取模块，用于获取所述广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线的自变量数值、因变量数值；
52、散点描点模块，用于以所述自变量数值为x坐标轴数据，所述因变量数值为y坐标轴数据，在xy坐标轴中描点，所述点为所述xy坐标轴中的散点；
53、曲线绘制模块，用于以平滑线连接所述散点，得到广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线；
54、预测值获取模块，用于根据所述广吸力本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，获取所述广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线的自变量数值、因变量数值具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，根据双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据，对所述待标定参数的数值进行标定，得到参数的数值的步骤过程中，所述双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据的组数与所述待标定参数的数量相同，具体包括以下步骤：
6.根据权利要求2所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，根据双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据，对所述待标定
7.根据权利要求1所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，根据所述广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线，得到广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的预测值具体包括以下步骤：
8.一种预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的程序，所述预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的程序在被处理器执行时，实现权利要求1-7中任一所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的程序，所述预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的程序在被所述处理器执行时，实现权利要求1-7中任一所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，获取所述广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水曲线的自变量数值、因变量数值具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，根据双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据，对所述待标定参数的数值进行标定，得到参数的数值的步骤过程中，所述双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据的组数与所述待标定参数的数量相同，具体包括以下步骤：
6.根据权利要求2所述的预测广吸力范围双孔隙结构土吸湿持水数据的方法，其特征在于，根据双孔隙结构土的毛细水饱和度试验数据、双孔隙结构土的吸附水饱和度试验数据，对所述待标定参数的数值进行标...
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