LSSVM驱动的岩土本构模型在ABAQUS有限元分析中的应用与验证

本文主要探讨了如何将最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）理论应用于岩土本构模型的构建，并利用ABAQUS软件进行有限元分析。岩土本构模型是描述材料在不同应力状态下的行为数学关系，对于复杂地质结构的数值模拟至关重要。 首先，作者基于最小二乘支持向量机理论，这是一种强大的机器学习算法，它能够处理非线性问题，并通过寻找最优决策边界来实现分类或回归。在这个过程中，最小二乘优化方法被用来找到一个模型，该模型能够在训练数据上达到最佳拟合，同时保持对未知数据的良好泛化能力。 接着，文章将这种LSSVM理论与有限元分析相结合。有限元分析是一种数值计算方法，通过将复杂物理系统分解为许多简单的小单元（称为有限元），然后解决每个单元的微分方程，最终拼接成整个系统的解决方案。ABAQUS是一款广泛使用的通用有限元分析软件，它提供了一个用户自定义材料行为的接口——UMAT（用户材料子程序），允许用户输入特定的材料模型。 作者利用ABAQUS的UMAT接口，将基于LSSVM的岩土本构模型嵌入到隧道工程开挖的实例分析中。这种方法的关键在于，通过训练数据训练出的LSSVM模型可以预测岩土材料在各种应力状态下的响应，从而准确地模拟实际工程中的力学行为。 实验结果显示，使用最小二乘支持向量机建立的岩土本构模型在ABAQUS中进行有限元分析具有很高的可行性，并显示出显著的优势。它不仅能处理非线性问题，还能减少传统方法可能面临的误差，提高分析精度和效率。这种结合LSSVM的新型岩土本构模型为地质工程、隧道工程等领域的设计与施工提供了更为精确和可靠的数值工具。 本文的研究为岩土工程领域提供了一种创新的分析方法，展示了最小二乘支持向量机在构建复杂材料行为模型方面的潜力，以及如何有效地将其应用到ABAQUS这样的商业软件中进行大规模的工程问题求解。这对于提升工程设计的科学性和准确性具有重要意义。