固体力学学报
固體力學學報
고체역학학보
ACTA MECHANICA SOLIDA SINICA
2008年
1期
85-90
,共6页
张光永%徐辉%王靖涛%卫军
張光永%徐輝%王靖濤%衛軍
장광영%서휘%왕정도%위군
等p路径%砂土本构关系%归一化特征%神经网络%数值建模方法
等p路徑%砂土本構關繫%歸一化特徵%神經網絡%數值建模方法
등p로경%사토본구관계%귀일화특정%신경망락%수치건모방법
用神经网络对土体进行建模能反映应力路径相关性、反映土的剪胀剪缩以及反映体应力、剪应力对体应变、剪应变的交互影响,因而成为一种比较理想的建模方式.能否在样本有限的情况下获得精度比较高的本构模型正是主要的研究目的.通过研究中密砂在等p路径下的三轴试验曲线,发现其应力-应变关系曲线在常规应力范围内具有归一化特性.选择合适的归一化指标对砂土三轴试验数据进行归一化,以归一化的试验数据为训练样本进行神经网络训练,得到了比较理想的砂土的神经网络本构模型.本构模型仿真值与试验值符合较好,表明所给出的建模方法是合理的.提出的建模方法可以在所有试验数据的基础上自动实现概率寻优,能有效降低噪声信号的干扰、减小试验数据的分散造成的影响.
用神經網絡對土體進行建模能反映應力路徑相關性、反映土的剪脹剪縮以及反映體應力、剪應力對體應變、剪應變的交互影響,因而成為一種比較理想的建模方式.能否在樣本有限的情況下穫得精度比較高的本構模型正是主要的研究目的.通過研究中密砂在等p路徑下的三軸試驗麯線,髮現其應力-應變關繫麯線在常規應力範圍內具有歸一化特性.選擇閤適的歸一化指標對砂土三軸試驗數據進行歸一化,以歸一化的試驗數據為訓練樣本進行神經網絡訓練,得到瞭比較理想的砂土的神經網絡本構模型.本構模型倣真值與試驗值符閤較好,錶明所給齣的建模方法是閤理的.提齣的建模方法可以在所有試驗數據的基礎上自動實現概率尋優,能有效降低譟聲信號的榦擾、減小試驗數據的分散造成的影響.
용신경망락대토체진행건모능반영응력로경상관성、반영토적전창전축이급반영체응력、전응력대체응변、전응변적교호영향,인이성위일충비교이상적건모방식.능부재양본유한적정황하획득정도비교고적본구모형정시주요적연구목적.통과연구중밀사재등p로경하적삼축시험곡선,발현기응력-응변관계곡선재상규응력범위내구유귀일화특성.선택합괄적귀일화지표대사토삼축시험수거진행귀일화,이귀일화적시험수거위훈련양본진행신경망락훈련,득도료비교이상적사토적신경망락본구모형.본구모형방진치여시험치부합교호,표명소급출적건모방법시합리적.제출적건모방법가이재소유시험수거적기출상자동실현개솔심우,능유효강저조성신호적간우、감소시험수거적분산조성적영향.
