软岩蠕变损伤本构模型及其参数智能辨识

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软岩作为一种工程材料,其物质组成成分及赋存环境使其具有显著的流变性和明显的时效性,其稳定性非常差。软岩流变特性或者时效特征是其固有的力学属性,对岩体工程的稳定性有着重要理论意义与实用价值。目前,在软岩流变特性的研究方面,流变本构关系大多数是线性、定常、或者定常非线性的。但是,从试验及工程应用方面而言,岩体中的应力-应变状态及其关系并不是恒定和单一的,其随时间增长而发生变化,即流变是非线性的。岩石的粘滞系数及变形模量等流变参数与应力水平、加载作用时间等密切相关。因此,软岩的非线性流变本构关系的研究是岩石流变学研究的关键课题之一。  在前人的研究成果基础上,本文对软弱岩石的蠕变损伤本构关系及其参数的辨识问题进行了初步性的探讨。文章首先总结了前人研究岩石流变本构模型的各种理论,分析、比较了理论模型和经验模型的优缺点。鉴于实际工程中往往很少采用复杂的软岩蠕变模型,本文以深部软弱岩石为研究对象,依据损伤力学理论,引入了一个同时考虑时间和应力水平影响的损伤演化因子,在被人们广泛地用来描述软岩流变Burgers模型的基础上,对Burgers模型的参数进行了非线性修正。对参数的修正方式分为:第一种考虑损伤的单个参数的修正,即引入损伤演化因子对粘滞系数或者弹性模量进行修正;第二种考虑损伤的参数综合弱化,即对本构方程引入损伤演化因子,整体上考虑损伤对流变参数的影响。修正后的模型考虑了蠕变过程中损伤对岩石参数劣化的影响程度;并结合某深部软岩蠕变试验,验证了修正后模型可行性。算例表明修正后的损伤蠕变模型可以较好的反映软岩蠕变的非线性。其次,在修正岩石流变模型的基础上,对高度复杂的非线性连续函数优化问题—软弱岩体蠕变损伤本构模型的参数智能辨识问题,引入针对全局优化方法的粒子群优化算法,解决采用传统局部优化技术存在依赖于初值、易失败等缺点。并基于MATLAB数值计算软件编制了相应的程序,用于实例分析,取得了较好的效果。
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