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遗传算法的堆石料非线性本构模型参数反演方法 被引量:2

Genetic-algorithm-based procedure for parameter estimation of nonlinear constitutive model for rockfill materials
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摘要 为了解决现有的堆石料非线性本构模型参数估计方法预测精度低问题,提出了基于遗传算法的材料非线性本构模型参数反演方法.采用Duncan-Chang非线性本构模型描述堆石料的应力-应变特性.建立了堆石料三轴压缩实验轴向应变与垂直载荷关系的近似解析计算方法.根据实验室堆石料三轴压缩实验观测数据,反演得到了堆石料的本构模型参数.研究结果表明:与现有的参数估计方法相对比,新方法预测的应变值与实验观测值具有较高的拟合精度. In order to deal with the poor prediction precision problem of material parameter identification for rockfill materials,a procedure based on genetic algorithm is proposed.Duncan-Chang nonlinear constitutive model is adopted to characterize the behavior of the modeled rockfill materials.An analytical solution for computing the relationship between strain and vertical load is approached for simulating triaxial compression experiments.Based on genetic algorithm,the material parameters are determined from the triaxial compression experimental data.The investigation results show that the predicted strains provide satisfactory precision by comparing with observed ones and forecasting ones using commonly used procedure
出处 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第9期1199-1203,共5页 Journal of Liaoning Technical University (Natural Science)
基金 国家重点基础研究发展规划基金资助项目(2013CB035402) 国家自然科学基金资助项目(51105048) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT13LK14)
关键词 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 三轴压缩试验 parameter inversion genetic algorithm nonlinear constitutive model experimental study rockfill analytical solution predicting triaxial compression experiment
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