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本发明涉及一种岩石强韧特性协同预测模型的构建与应用，针对现有技术中岩石强韧参数测试存在的尺寸效应、单参数预测局限及跨尺度映射困难等问题，提出以下关键技术方案：构建包含几何参数（L/W/S/B）、裂缝特征（a0/Δafic）、粒径参数（gav）等9维多源异构特征的数据集，结合鲸鱼优化算法（WOA）对径向基神经网络（RBFNN）的学习率与隐层节点进行自适应优化，建立ft‑KIC双参数同步预测模型。该模型通过SHAP可解释性分析揭示虚拟裂缝扩展量（Δafic）与平均粒径（gav）为关键主控变量，对ft和KIC的预测决定系数（R²）分别达0.997和0.996，突破了小试样尺寸效应限制，并实现了实验室参数向工程尺度的跨尺度映射，为深部岩体工程稳定性评估提供了高效精准的技术支撑。

本发明公开的岩石切削强度及抗切削强度指标快速确定的方法，具体按照如下步骤实施：步骤1、对岩石进行场地旋转触探测试，获得旋转触探数据；步骤2、对步骤1获得的数据进行处理，得到各地层的旋转触探钻进参数的平均值，包括旋转扭矩的平均值和钻进压力的平均值；步骤3、利用步骤2得到的钻进参数计算出岩石中各地层的切削强度及各地层的抗切削强度指标，采用本发明方法进行基础切削强度，其计算参数仅需来自现场旋转触探试验，无需钻探，可以避免传统钻探取样、室内土工试验对地基土体的扰动和测试结果不准的影响，简化勘察程序，节省勘察成本，应用前景广阔。