【摘 要】
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由于受到传统本构理论的约束以及未对土体基本力学特性的共同变化规律进行深入研究,使得当前建立的大多数本构模型并不能良好的反映土体实际变形机制.搭建了基于Hadoop+Spark
【机 构】
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陆军勤务学院岩土力学与地质环境保护重庆市重点实验室,重庆 401311
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由于受到传统本构理论的约束以及未对土体基本力学特性的共同变化规律进行深入研究,使得当前建立的大多数本构模型并不能良好的反映土体实际变形机制.搭建了基于Hadoop+Spark的大数据处理平台,结合泛函网络和AIC评判准则,提出了一种能用于剪胀型土试验大数据深度挖掘研究的分布式自适应自回归算法.利用该算法,基于各塑性系数的大数据特征关系,再结合其显著性和次要影响因素的综合作用,在广义塑性力学的理论基础上建立了剪胀型土的本构模型.通过模型的验证试验,结果表明本文模型的预测效果要优于修正剑桥模型和考虑剪胀性的类剑桥模型,并且对不同应力路径下的剪胀型土的本构特性具有更强的适应性.将大数据技术和广义塑性力学应用于土的本构关系研究,有效突破了传统本构理论的束缚,具有更为广泛的理论意义,同时也为土的本构关系研究提供了新的思路.
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