【摘 要】
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基于反问题中的模型辨识理论,用神经网络方法,建立了一个考虑应力路径影响的粘性土神经网络本构模型.这种模型除了能反映出土的剪胀性和剪缩性,而且还能自由地选择应力路径并
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基于反问题中的模型辨识理论,用神经网络方法,建立了一个考虑应力路径影响的粘性土神经网络本构模型.这种模型除了能反映出土的剪胀性和剪缩性,而且还能自由地选择应力路径并把它的影响存储到网络中.另外还将粘性土的神经网络模型嵌入到有限元的计算程序中,作了三轴试样的本构模型正向模拟和桩基沉降的实例计算.这里所采用的建模方法是一种数值化方法.利用计算机,通过训练神经网络可以从大量实验数据中直接提炼出土的本构规律.获是的成果如下:(1)将数值建模方法推广到粘性土,建立了粘性土的神经网络本构模型.(2)采用了最新出现的神经网络结构-径向基函数网络(RBF),该网络具有收敛速度快,精度高和不会出现BP网络的局部极小问题.因此大大提高了建模的效率.(3)所建立的本构模型是使用了相当大的应力路径范围内实验数据训练得到的,能更好地模拟土体中真实的应力路径.通过工程实例计算比较,反映出应力路径对本构关系的影响是显著的.
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