基于神经网络的堆石料本构模型参数反演

• 作者: 于申 孙振祥 曹丽娟 李守巨
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 参数反演 混凝土面板堆石坝 非线性本构模型 最大相对误差
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 267-271
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3799字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.06.057

摘要

为准确估计堆石料力学本构模型参数,根据堆石料三轴压缩实验观测数据,提出一种基于神经网络的堆石料非线性本构模型参数反演方法.通过对三轴压缩实验轴向和径向应变的分段线性化处理,建立求解垂直荷载与应变之间关系的解析表达式.应用神经网络法对堆石料的力学模型参数进行反演,建立三轴压缩实验轴向和径向应变与模型参数之间的非线性映射关系,并据此进行堆石料模型参数估计.为验证反演方法的有效性,采用施工现场的堆石料进行三轴压缩实验,结果表明,与基于梯度优化搜索的参数估计方法相比,该方法具有更高的预测精度,最大相对误差降低了17.8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李守巨	大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室	167	2352	26.0	41.0
2	于申	大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室	36	320	9.0	16.0
3	曹丽娟	大连海洋大学机械与动力工程学院	15	96	7.0	9.0
4	孙振祥	大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室	2	14	2.0	2.0