冻土蠕变模型优化：人工冻结黏土广义开尔文模糊随机算法

人工冻结黏土广义开尔文蠕变本构模型模糊随机优化是一篇深入探讨冻土力学性质的重要研究论文。该研究关注的是冻土在极低温度（-5℃、-10℃、-15℃和-20℃）下的蠕变行为，特别是在冻结法建井工程中的应用。冻土的蠕变本构模型对于理解和预测冻土在长期荷载作用下的性能至关重要，因为这种材料的蠕变特性会随时间和温度变化而改变。 研究者们进行了系列单轴蠕变试验，针对不同温度和应力等级，记录了黏土的蠕变曲线，从而揭示了蠕变行为随温度和应力的规律性。这些实验数据为建立更为精确的冻土蠕变模型提供了宝贵的数据基础。传统的Guess-Newton算法在此基础上遇到了优化参数的挑战，因为它可能无法充分捕捉到蠕变现象的复杂性和随机性。 为了改进传统方法，研究人员引入了模糊随机迭代搜索技术，对Guess-Newton算法进行了创新。这种方法能够处理不确定性因素，并在模糊系统理论和随机优化策略之间找到平衡。通过模糊随机Guess-Newton算法，他们成功地优化了广义开尔文蠕变本构模型的参数，使得模型在各个温度和应力条件下都能更准确地模拟实际的蠕变行为。 论文的实证结果显示，模糊随机Guess-Newton算法显著提高了模型的拟合精度，不仅能够更精确地表征冻土的蠕变特性，而且在算法效率和收敛速度上也有所提升。这对于冻土工程的设计和施工具有重要的实际意义，因为一个准确的蠕变模型可以帮助工程师预测和控制冻土的稳定性，降低施工风险。 总结来说，这项研究不仅深化了对人工冻结黏土蠕变行为的理解，还提出了一种创新的优化方法，为冻土工程领域的实践提供了强有力的支持。通过模糊随机优化，研究人员将理论研究与实际工程问题紧密结合，为未来冻土区基础设施的建设和维护提供了科学依据。