遗传算法在堆石料非线性本构模型参数反演中的应用

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"这篇文章是关于使用遗传算法优化堆石料非线性本构模型参数反演的方法,以提高预测精度。研究中采用了Duncan-Chang非线性本构模型,并结合三轴压缩实验数据进行参数估计。" 在岩土工程领域,准确地估算堆石料的非线性本构模型参数对于理解和模拟土体行为至关重要,因为这些参数直接影响到工程结构的安全性和稳定性。传统的参数估计方法往往存在预测精度不足的问题,因此,【标题】中提出的遗传算法为基础的反演方法旨在解决这一难题。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化技术,它通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原则,逐步改进解决方案的质量。在本文的研究中,遗传算法被用于寻找最佳的Duncan-Chang非线性本构模型参数,该模型能够有效地描述堆石料在应力-应变曲线中的复杂行为。 Duncan-Chang模型是一种常用的非线性弹性模型,它可以捕捉材料在加载和卸载过程中的弹塑性行为。模型通常包括几个关键参数,如弹性模量、塑性模量和硬化参数等,这些参数的准确值对模拟堆石料的力学性能至关重要。 【描述】中提到,研究建立了一个堆石料三轴压缩实验轴向应变与垂直载荷的关系近似解析计算方法。三轴压缩实验是岩土工程中常用的一种实验技术,用于模拟实际工况下土体受压的状态,通过实验可以获得土体的应力-应变数据。利用这些实验数据,研究人员应用遗传算法反演得到了堆石料的本构模型参数,从而提高了预测应变值与实验观测值的拟合精度。 文章的关键字包括“参数反演”、“遗传算法”、“非线性本构模型”、“实验研究”、“堆石料”、“解析求解”、“预测”和“三轴压缩试验”,强调了研究的核心技术和应用范围。通过这种方法,不仅可以更准确地理解堆石料的力学特性,而且可以为岩土工程设计提供更为可靠的计算依据,降低工程风险。 这项研究通过遗传算法优化的反演策略,提升了堆石料非线性本构模型参数的估计精度,为岩土工程提供了更精确的计算工具,具有重要的理论和实践意义。