非定常开尔文模型在人工冻土蠕变研究中的应用

"人工冻土蠕变非定常开尔文模型的研究旨在更准确地模拟人工冻土在长时间受力下的变形行为。该模型通过将经典开尔文模型中的黏滞系数转化为随时间变化的非定常参数，提高了对蠕变特性的描述能力。采用粒子群优化算法对模型参数进行识别，确保了模型对不同应力下蠕变试验数据的拟合效果。这一方法在人工冻土领域的应用具有创新性，为理解和预测冻土蠕变提供了新的理论工具。" 人工冻土蠕变是冻土工程中一个重要的研究领域，特别是在寒冷地区的基础设施建设中，如公路、铁路和建筑物的基础。蠕变是指材料在长时间持续应力作用下发生的缓慢且不可逆的形变。对于人工冻土，其蠕变特性受到温度、水分含量、土体结构等多种因素的影响，因此需要建立合理的数学模型来描述这些复杂的行为。 传统的蠕变模型，如广义开尔文模型，通常假设黏滞系数是常数，但这种简化可能无法完全捕捉到实际中冻土蠕变的动态变化。毛芬和姚兆明提出的非定常开尔文模型则引入了一个时间相关的黏滞系数，使其能够适应冻土随时间变化的力学性质。这个模型通过推导和计算，可以更精确地拟合实验数据，从而揭示出人工冻土蠕变的内在规律。 在实际应用中，模型参数的识别是关键步骤。文章中提到，研究人员采用了粒子群优化算法来确定非定常开尔文模型的参数值。粒子群优化是一种基于生物群体智能的全局优化方法，它能够有效地搜索多维空间，找到最优解，因此在这里被用来最大化模型与实验数据的吻合度。 通过对不同应力条件下的蠕变试验数据进行模拟，非定常开尔文模型显示出了良好的适用性，证明了其在描述人工冻土蠕变过程中的合理性。由于目前采用这种模型的研究并不多，该方法的提出不仅丰富了冻土工程的理论体系，也为未来类似问题的分析提供了新的研究途径。 这项研究通过建立非定常开尔文模型，提升了对人工冻土蠕变现象的理解，为工程实践中的预测和设计提供了更为精确的理论基础。这不仅有助于改善寒冷地区工程的稳定性，还有可能对冻土环境下的地质灾害预警和风险管理产生积极影响。