文档介绍：中文摘要关键词:土力学学科创立以来已发展了上百个土的本构模型。虽然现在对土的力学性质已经认识的比较清楚,常用的本构模型也能基本反应土应力应变关系的主要特征,但仍然有必要进一步探索新的建模方法,以便建立能够更加全面准确反映土本构关系的力学模型。神经网络方法是人工智能的重要研究成果,具有极强的非线性映射能力、冗余容错能力和模糊计算能力,正是因为神经网络方法具有这样的特点,使得采用神经网络方法研究土的本构关系成为可能。粗粒土因其优良的工程特性,在铁路路基、边坡护岸、人工筑岛等工程中应用广泛。粗粒土的本构关系十分复杂,在中高围压条件下表现为应变硬化和剪缩,在低围压条件下表现出应变软化和剪胀,目前尚无一种模型能够完全反应粗粒土的这些力学特征。本文系统全面的研究了用神经网络方法模拟粗粒土本构关系的具体实施过程,并就模拟过程中出现的各种问题进行了探讨,如网络模型学习曲线的收敛、网络模型的外延性等。本文第二章首先详细介绍了神经网络方法的概念、计算能力以及在岩土工程中的一些应用。第三章用神经网络方法模拟了五组粗粒土试样的本构关系,其中涉及的问题包括网络模型结构的选择、网络模型学习算法和训练参数的选择、网络模型输入输出变量的选择等。神经网络模型对五组粗粒土三轴试验数据的学习表明,合理选择模型结构和学习算法后,网络模型能够模拟出粗粒土的本构关系,获得较好的学习和预测效果。神经网络模型克服了岩土参数难于准确测定的问题,同时又可以考虑不同应力路径对土体本构关系的影响,对粗粒土的应力应变特征描述的更为准确。本构关系神经网络剪胀性学习算法
.甌琻’疭琲,琯瑆篶琺琤瑃,琻瓵.,.—,.—
签字日叼”月矽日学位论文作者签名:符彳舀善独创性声明学位论文版权使用授权书学位论文作者签名:杯袭匆兰或撰写过的研究成果,也不包含为获得墨鲞盘堂或其他教育机构的学位或证墨宣盘望特授权叁鲞盘茔可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检诳年隆鄱本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签字日期:本学位论文作者完全了解有关保留、使用学位论文的规定。索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得签字日期:年,月,二日导师签名:
第一章绪论土本构关系的研究引言一应变一强度一时间的关系,也称为本构定律、本构方程,或称为本构模型。为简土的本构关系在岩土工程计算中起着至关重要的作用,而由于土性的复杂性,土的本构关系又是最难以准确描述的。常用的土的本构模型都是针对具体的土类经过合理的简化,保留土体的主要受力变形特征,忽略土体本构特征的次要方面建立起来的,工程计算中采用这样的本构模型所得到的计算结果常常误差很大。迄今为止,土的本构模型已发展了上百个【浚こ讨谐S玫囊灿惺父鲋啵这些模型在应用上仍然有很多值得讨论的地方。近几年,人工智能方法得到很大的发展,也促进了人工智能方法在岩土工程中的应用。由于影响岩土本构关系的因素众多,难以用具有明确解析式的数学函数来准确描述,因此应用具有良好模糊计算能力和非线性映射能力的神经网络方法来分析岩土的本构关系就成为岩土本构建模的一种新的思路。材料的本构关系是反映材料的力学性状的数学表达式,表示形式一般为应力化和突出材料某些变形和强度特性,常使用弹簧、粘壶、滑片和胶结杆等元件及其组合的元件组成物理模型来模拟材料的应力变形特性土的应力应变关系十分复杂,除了时间这个主要影响因素之外,还受温度、湿度等因素影响,与时间有关的土的本构关系主要是指反映土流变性的理论。在多数情况下可以不考虑时间对土的应力一应变和强度饕J强辜羟慷的影响,而土的强度又是土受力变形发展的一个阶段,所以一般情况下土的本构关系是指应力一应变之间的关系。本文讨论的也是不考虑时间因素影响的土的本构关系。土本构关系的研究经历了一个长期的过程。人们在长期的工程实践中积累了丰富的工程经验,形成了土力学的许多经典理论,如土的莫尔一库仑强度理论、有效应力原理和饱和粘土的~维固结理论等。一般在解决土工建筑物和地基问题时,总是将它们分成变形问题和稳定问题两大类。处理变形问题时,人们主要是基于弹性理论计算土体中的应力,用简单的侧限压缩试验测定土的变形参数,在天津大学硕士学位论文
土本构关系研究中的一些问题弹性应力应变理论的范畴中计算变形,同时配合一定的经验公式。这对于荷载不是很大,变形要求不高的情况还是能满足的。对于稳定问题,人们通常采用极限平衡分析方法来确定稳定的安全系数。人们一般用莫尔一库仑破坏准则对不同的工程