计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2014年
6期
267-271
,共5页
李守巨%于申%孙振祥%曹丽娟
李守巨%于申%孫振祥%曹麗娟
리수거%우신%손진상%조려연
神经网络%参数反演%混凝土面板堆石坝%非线性本构模型%最大相对误差
神經網絡%參數反縯%混凝土麵闆堆石壩%非線性本構模型%最大相對誤差
신경망락%삼수반연%혼응토면판퇴석패%비선성본구모형%최대상대오차
neural network%parameter inversion%concrete-faced rockfill dam%nonlinear constitutive model%maximum relative error
为准确估计堆石料力学本构模型参数,根据堆石料三轴压缩实验观测数据,提出一种基于神经网络的堆石料非线性本构模型参数反演方法.通过对三轴压缩实验轴向和径向应变的分段线性化处理,建立求解垂直荷载与应变之间关系的解析表达式.应用神经网络法对堆石料的力学模型参数进行反演,建立三轴压缩实验轴向和径向应变与模型参数之间的非线性映射关系,并据此进行堆石料模型参数估计.为验证反演方法的有效性,采用施工现场的堆石料进行三轴压缩实验,结果表明,与基于梯度优化搜索的参数估计方法相比,该方法具有更高的预测精度,最大相对误差降低了17.8％.
為準確估計堆石料力學本構模型參數,根據堆石料三軸壓縮實驗觀測數據,提齣一種基于神經網絡的堆石料非線性本構模型參數反縯方法.通過對三軸壓縮實驗軸嚮和徑嚮應變的分段線性化處理,建立求解垂直荷載與應變之間關繫的解析錶達式.應用神經網絡法對堆石料的力學模型參數進行反縯,建立三軸壓縮實驗軸嚮和徑嚮應變與模型參數之間的非線性映射關繫,併據此進行堆石料模型參數估計.為驗證反縯方法的有效性,採用施工現場的堆石料進行三軸壓縮實驗,結果錶明,與基于梯度優化搜索的參數估計方法相比,該方法具有更高的預測精度,最大相對誤差降低瞭17.8％.
위준학고계퇴석료역학본구모형삼수,근거퇴석료삼축압축실험관측수거,제출일충기우신경망락적퇴석료비선성본구모형삼수반연방법.통과대삼축압축실험축향화경향응변적분단선성화처리,건립구해수직하재여응변지간관계적해석표체식.응용신경망락법대퇴석료적역학모형삼수진행반연,건립삼축압축실험축향화경향응변여모형삼수지간적비선성영사관계,병거차진행퇴석료모형삼수고계.위험증반연방법적유효성,채용시공현장적퇴석료진행삼축압축실험,결과표명,여기우제도우화수색적삼수고계방법상비,해방법구유경고적예측정도,최대상대오차강저료17.8％.
