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1.
基于BP神经网络的岩土体细观力学参数研究 总被引：9，自引：0，他引：9
目前颗粒流计算方法中所采用的细观力学参数,均需根据岩土体宏观力学参数试验结果反复调试获取,调试效率很低且有较大的盲目性,因此,急需引入一种新方法,建立岩土体宏观力学参数与细观力学参数的关系。基于PFC3D程序,采用BP(back propagation)神经网络方法,建立宏观力学参数与细观力学参数的非线性模型,通过输入宏观力学参数,即可快速、准确地反演岩土体细观力学参数。研究结果表明：(1)根据BP神经网络模型反演确定的细观力学参数,输入数值模型计算其宏观力学参数,结果与试验值相比,精度一般高于90%;(2)当模型最小尺度上的颗粒数RES = 10、隐含层含6个神经元时,BP神经网络模型的反演性能最佳。实例计算表明,BP神经网络模型对于岩土体细观力学参数的确定具有良好的反演性能,该方法为颗粒流理论的推广应用提供了新的技术手段。 相似文献
2.
基于三维颗粒离散单元法,赋予颗粒相应的细观参数,并采用黏结发生在接触颗粒间有限范围内的模型来考虑冻土颗粒中冰的胶结作用,建立了冻结黏土三维离散元数值模型.在相同围压、不同温度和相同温度、不同围压下对冻结黏土的室内三轴试验进行数值模拟,对比了数值试验与室内测试的应力-应变曲线,两者吻合较好.数值模拟结果表明:围压增大会使得接触黏结逐渐失效,在剪切带中胶结冰的破坏区域将增大,而温度的降低则会产生相反结果,这些微观变化都将对冻结黏土的宏观力学变形产生较大影响,同时,细观参数对温度的依赖性也很明显.冻结黏土三轴试验微观变形离散元模拟思路及方法可为今后运用离散单元法研究冻土力学行为提供一定的参考. 相似文献
3.
以陕西省洛南县刘涧滑坡为研究对象,采用颗粒流离散元法对其破坏运动过程进行数值模拟。首先通过双轴数值试验对滑坡饱和土体进行细观参数标定,并与室内试验中饱和土体宏观力学参数进行对比,经验证该细观参数能应用到滑坡的破坏运动分析中,进而引入颗粒流（PFC2D）程序中平行黏结模型,采用ball-wall建模方法建立滑坡模型,对滑坡不同关键部位颗粒进行位移、速度监测,阐明其破坏运动特征。模拟结果表明,降雨为刘涧滑坡的直接诱发因素,斜坡变形破坏模式为由坡脚开挖引起的自前缘向后部牵引-孔隙水压力诱发的后部向前缘推移式滑塌。总体特征为上部推移,中部剪切,下部牵引;滑坡滑动最高时速13.4 m/s,最大滑移170 m,滑动阶段持续25 s。利用颗粒流法对滑坡的破坏运动过程模拟具有较好的适用性,可为工程决策提供依据。 相似文献
4.
提出了一种高效的混凝土细观力学预处理方法,其中包括基于背景网格的骨料投放与细观三组分的识别;建立了颗粒离散元的混凝土细观力学模型。利用该模型对不同应变率下混凝土的劈拉试验进行了数值仿真,仿真结果显示出的混凝土动力强度提高的规律以及不同应变率下混凝土的破坏模式与试验结果吻合较好。研究表明,随着应变率的提高,混凝土破坏时产生更多弥散状分布的裂纹,同时有些裂纹穿过强度较高的骨料,导致混凝土在高应变率破坏过程中消耗更多的能量,是混凝土的动力强度提高的重要原因。此外,在高应变率下,力链产生更多的分叉,空间分布的不均匀性和随机性增加,因此,在高应变率下混凝土动力强度表现出更大的离散性。 相似文献
5.
针对遗传算法（GA）存在早熟现象和局部寻优能力较差等缺陷,引入具有很强局部搜索能力的模拟退火算法（SA）,组成改进的遗传模拟退火算法（GSA）提高优化问题的能力和求解质量。针对BP神经网络容易陷入局部最小和收敛速度慢等方面的不足,应用改进的遗传模拟退火算法搜索BP神经网络的最优权值和阀值,提高BP神经网络的预测精度,建立了围岩力学参数反分析的GSA-BP神经网络模型。将该模型应用于乌东德水电站右岸地下厂房围岩力学参数的反演分析中,根据监测围岩变形数据反演围岩力学参数,反演所得参数应用到正计算分析中,得出的计算位移与实测值吻合较好,说明该方法的有效性和应用于该工程的可行性。 相似文献
6.
从细观角度出发,研究各细观参数对黄土三轴试验宏观力学响应的影响,基于三维离散元PFC3D软件及理论,结合室内三轴试验结果确定数值模拟基本细观参数取值范围,在50 kPa、100 kPa、150 kPa、200 kPa围压下对三轴试样进行颗粒流模拟,通过改变各细观参数值对黄土数值试样宏观力学行为影响程度及正交试验设计的方式,开展黄土三轴数值模拟过程中摩擦系数、孔隙率、颗粒刚度比kn/ks、颗粒粒径分布的敏感性分析,建立土体细观参数与宏观力学的关系式。结果表明:不同围压下数值试样峰值强度和剩余强度均与摩擦系数正相关,与颗粒刚度比、孔隙率负相关,而颗粒粒径分布的变化对其影响均小于2%。低围压下(50 kPa),孔隙率对数值试样峰值抗剪强度和剩余强度影响最大,颗粒刚度比次之,高围压下(200 kPa),摩擦系数对数值试样强度的影响比颗粒刚度比更为显著;对数值试样的初始线弹性模量和应变软化特性影响最大的细观参数为孔隙率,刚度比次之,颗粒粒径分布最小,200 kPa围压下正交试验分析结果与数值分析结果一致。通过改变细观参数取值范围的方式系统地分析了其对黄土三轴试验宏观力学性能的影响,为今后离散元软件用于黄土室内试验研究提供了参考。 相似文献
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冻结砂土力学性质的离散元模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
基于离散单元法颗粒流理论,土体颗粒单元间采用接触黏结模型中来考虑冻土中冰的胶结作用,建立了冻结砂土的颗粒流模型。通过改变计算模型中颗粒单元的参数,模拟了在不同冻结温度以及不同围压下冻结砂土的宏观力学性质,并与冻结砂土的室内试验结果进行了比较,结果表明：颗粒流方法可以较好地模拟冻结砂土的应力-应变关系以及剪切带的发展变化过程,颗粒流细观参数对温度具有显著的依赖性。研究结果对离散单元法在特殊土中的应用具有一定的理论和应用价值。 相似文献
8.
以砂岩的室内试验数据为参照,使用颗粒流数值程序PFC3D,建立刚性颗粒组成的模型.通过设置颗粒接触模量、颗粒刚度比和接触粘结强度等细观力学参数,得到有合适宏观力学反应的模型.通过数值模拟获得砂岩微裂隙发展的过程,得到不同围压下砂岩的应力-应变曲线,反应出砂岩试样的弹性模量随围压增大而增大的性质.结果表明,PFC3D程序能够较好地模拟荷载作用下岩石的细观力学特性和宏观力学反应. 相似文献
9.
煤岩的变形破坏是一个复杂的渐进演化过程, 为了研究冻结条件下裂隙煤岩的破坏机理, 基于CT扫描图像, 应用三维离散元模拟方法, 建立了冻结裂隙煤岩的单轴压缩模型。对比分析数值试验与室内压缩试验得到的应力-应变曲线, 发现二者吻合较好。通过对数值模拟结果的系统分析, 得到了冻结裂隙煤岩的细观结构损伤过程和宏观变形破坏规律, 也发现了煤岩的弹性模量和强度随温度变化的发展规律, 同时给出了煤岩强度和弹性模量与温度的数学关系式。以上研究表明, 离散元模拟方法能够为研究冻结裂隙煤岩的细观损伤演化和宏观破坏变形提供新思路, 可为岩体工程的安全稳定分析提供理论依据和参数基础。 相似文献
10.
黏性土在失水过程中逐渐变形开裂,裂隙相互交错形成网络,这一过程涉及水热力等多场耦合的作用。本文基于南京大学自主研发的三维离散元软件MatDEM,采用紧密堆积离散元模型对土体开裂进行模拟。在此模型中,每个离散元单元代表一定体积的土颗粒、孔隙和孔隙水的集合体。单元具有含水量属性,并采用有限差分思想计算水分运移量,实现了水分场模拟。同时,考虑水分场对土体抗拉强度等力学性质的影响,建立水分场和应力场的耦合。在数值模拟中,假定土体表面水分以一定速率蒸发,根据试验数据由含水量计算单元直径和力学参数,从而实现黏土蒸发失水、收缩和开裂变形过程模拟。数值模拟与前人室内试验结果基本一致,能较好地再现开裂过程中的各个阶段。本文为研究多场作用下土体变形破坏模拟提供了一个新的思路。 相似文献
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针对颗粒流法中颗粒几何参数等对土体宏观力学性质的影响进行了数值模拟,并将数值模拟结果与室内模型试验验证进行了对比。对二维、三维下土体级配及孔隙率进行了理论分析,并提出二维数值试样颗粒数目及孔隙率转换公式。采用PFC2D软件进行了6组参数验证及24组交叉对比（含4组级配、3组孔隙率及2类接触模型）双轴压缩试验。结果表明：孔隙率对土体力学性质的影响大于级配;随着孔隙率增加,土体强度峰值逐渐降低,对应轴向应变增大,体应变则由剪胀性逐渐向剪缩性过渡。当孔隙率较低时,采用线性及Hertz-Mindlin (H-M)接触模型得到的模拟结果均较接近;而当孔隙率升高时,建议采用H-M接触模型,以更好地反映土体到达强度峰值后产生的后续剪胀效应。 相似文献
12.
由于天然沉积的黄土具有显著地结构性,在湿度及荷载变化条件下,其宏观力学特性发生显著的变化。为了分析增湿和加载条件下黄土的结构性损伤演化特性及应力-应变关系的变化特性,引入上、下加载面的概念,在原有超固结及结构性参数的基础上,考虑了含水率变化的影响,定义了新的初始超固结及结构性参数;运用上、下加载面概念,通过引入构度及黄土结构屈服强度,推导了结构性黄土的一般应力-应变关系,并进行了参数的影响变化分析;最后,通过不同含水率条件下的黄土压缩及三轴试验数据与模型预测数据的对比分析,验证了模型的合理性。 相似文献
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水是导致残坡积土边坡滑坡的最主要原因,因此研究水对残坡积土力学性质的影响具有重要的理论和工程实际意义。本文在普通三轴仪上进行非饱和残坡积土的强度试验,并基于试验结果建立了非饱和残坡积土强度随含水量变化的改进BP神经网络预测模型。模型计算结果与试验结果对比分析表明,该神经网络预测模型具有较高的拟和精度和良好的泛化能力,能较好地预测试验含水量范围内任意含水量下对应的非饱和残坡积土应力-应变关系,从而能够弥补室内试验由于设计方案等自身缺陷引起的不足。研究结果可为工程应用提供参考。 相似文献
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This paper presents a numerical investigation of shear behavior and strain localization in cemented sands using the distinct element method (DEM), employing two different failure criteria for grain bonding. The first criterion is characterized by a Mohr–Coulomb failure line with two distinctive contributions, cohesive and frictional, which sum to give the total bond resistance; the second features a constant, pressure-independent strength at low compressive forces and purely frictional resistance at high forces, which is the standard bond model implemented in the Particle Flow Code (PFC2D). Dilatancy, material friction angle and cohesion, strain and stress fields, the distribution of bond breakages, the void ratio and the averaged pure rotation rate (APR) were examined to elucidate the relations between micromechanical variables and macromechanical responses in DEM specimens subjected to biaxial compression tests. 相似文献
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基于季节冻土微观结构特征的神经网络冻胀率仿真预测 总被引：1，自引：1，他引：0
为了寻求基于宏观-微观物理参数间接得到季节冻土冻胀率的途径, 根据现有技术手段容易测试到土的性质参数, 利用BP神经网络法对季节冻土冻胀率进行预测. 选取微观孔隙参数及结构单元体参数各4个、 外部条件参数3个共11个参数, 建立季节冻土冻胀率神经网络预测模型. 结果表明: 在33个检验样本中, 误差最大为0.19, 最小为0.00, 有4个样本的误差在0.1~0.19之间, 其他样本误差都在0.05以下, 占总样本数的88%, 说明模型能反映冻胀变化的基本趋势. 因此, 文中建立的基于11个宏观微观物理参数的BP神经网络冻胀率预测模型是可行的. 相似文献
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Correction of soil parameters in calculation of embankment settlement using a BP network back-analysis model 总被引：3，自引：0，他引：3
Finite element method (FEM) have been widely used for the calculation of settlement of embankment on soft soils in the last decade. However, due to the complexity of construction, spatial inhomogeneity of soils, as well as sensitivity of numerical results to the variation of soil parameters, large discrepancy typically exists between numerical outputs and field observations. This paper presents a novel method, combining FEM and an improved back-propagation (BP) neural network, for correction of soil parameters in numerical prediction of embankment settlement. Duncan–Chang hyperbolic soil model is adopted with the sensitivity of eight constitutive parameters numerically investigated. The soil parameters with large sensitivity are identified, and together with the representative settlements, are used for the training of the improved BP neural network which, once established, generates correction factors of soil parameters for subsequent more accurate FEM forward predictions. It is demonstrated that the proposed numerical back-analysis framework is very efficient in practical engineering applications to calculate highway settlement. 相似文献
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深厚覆盖层高压旋喷凝结体的宏观力学参数研究 总被引：2，自引：1，他引：1
基于现有工程试验资料,通过将高压旋喷凝结体分成成芯凝结体和不成芯凝结体两组材料组成,提出了深厚覆盖层高压旋喷凝结体的统计力学模型。该模型除能反映成芯凝结体的小尺度力学性质外,还可以反映不成芯凝结体的力学性质,也可考虑试验钻孔中不同芯样获得率的影响。应用随机模拟理论,给出了大体积高喷体内成芯凝结体与不成芯凝结体的空间位置及各小尺度力学参数的抽样方法。并通过结合弹塑性有限元和随机模拟两方法,建立了高喷体宏观力学性质的计算机模拟方法。应用所提三维弹塑性有限元随机模拟方法,分析研究了向家坝水电站深厚覆盖层高压旋喷凝结体的宏观力学参数。 相似文献
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地表移动预计参数选取的神经网络法 总被引：6，自引：0，他引：6
地表移动预计参数的选取是研究地表移动及其规律的重要内容，由于预计参数受多种复杂因素的影响，具有高度的不确定性和离散性，利用神经网络具有自组织、自学习和高度非线性映射的能力，并既能考虑定量因素又能考虑定性因素的优点，可建立地表移动预计参数选取的神经网络模型以及对BP神经网络进行改进。利用大量的地表移动实际观测数据样本对该网络模型进行训练和学习，并用该网络模型对地表移动参数进行预计，结果表明，该改进的BP神经网络具有收敛速度快、预计参数精度高的优点，从而为开采沉陷地表移动预计中参数的选取提供了新方法。 相似文献
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泥石流活跃程度的评判结果对保护当地人民生命财产安全和经济建设的发展及地质灾害的防治工程布置有着很大的影响。然而以往的评判方法多以定性评判为主。由于每个人的知识水平、工作经验及评判问题的思维方式的差异，从而使评判结果或多或少存在一定的误差。论文旨在寻求一种新的方法来实现对泥石流活跃程度的定量分析，以便尽可能的减少人为误差。人工神经网络是一种具有学习、记忆、计算、仿真等功能的网络结构。BP网络是目前工程上运用最为广泛的一种误差反传的人工神经网络。它可以模拟任意复杂的非线形映射关系。应用神经网络对泥石流活跃程度进行定量分析评判，可以在一定程度上减少定性评判中的人为因素影响，提高评判的准确性。论文简要介绍了BP神经网络的基本原理、训练过程，以及如何利用MATLAB软件中的神经网络工具箱来创建、训练和应用评判泥石流活跃程度BP网络。在BP网络模型建立时采用了对研究区泥石流活跃程度影响最主要的8个参数作为输入层，并选取了研究区的20个样本对网络进行训练。最后用训练好的网络对研究区的10条支沟分别进行计算。计算结果与实际情况相符，说明利用BP神经网络来评判泥石流活跃程度具有很好的实用价值。 相似文献