岩石本构模型智能辨识方法研究

• 作者: 丁桂伶 张亮 张梅花 翟淑花
• 来源期刊: 城市地质
• 学科: 工学
• 关键词: 本构模型 智能识别 遗传算法 BP神经网络 遗传规划
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 42-45,105
• 页数: 5页
• 分类号: TU452
• 字数: 1807字
• 语种: 中文

摘要

岩石本构模型是研究岩石力学特征和变形机制的基础，而本构模型或模型中相关参数的识别是本构模型研究中的热点和难点问题。本文基于红板岩室内力学实验数据，分别利用遗传算法、BP神经网络以及遗传规划对红板岩本构模型进行了模式识别，结果表明，遗传算法进行参数识别需要事先假定流变模型的形式，误差较大，而BP神经网络和遗传规划可以一次性同时确定流变模型的结构形式及参数，有效避免模型假定所带来的误差。而遗传规划与BP神经网络相比，具有精度高、收敛快，可视化程度高等特点，为岩石本构参数及模型的智能识别方法的选取提供参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁桂伶		29	84	5.0	8.0
2	张亮		12	45	3.0	6.0
3	翟淑花		21	30	3.0	4.0
4	张梅花		1	0	0.0	0.0