基于神经网络的堆石料本构模型参数反演.pdf

《基于神经网络的堆石料本构模型参数反演》这篇论文主要探讨了如何利用神经网络技术来反演堆石料的非线性本构模型参数。在土木工程领域，尤其是在混凝土面板堆石坝的设计和安全评估中，准确估计堆石料的力学特性至关重要。传统的参数估计方法可能在处理非线性问题时遇到困难，而神经网络由于其强大的非线性映射能力，成为了解决这一问题的有效工具。 论文首先介绍了堆石料的三轴压缩实验，这种实验能够提供关于材料应力-应变关系的数据。通过对实验中轴向和径向应变的分段线性化处理，作者建立了求解垂直荷载与应变之间关系的解析表达式。这个过程是参数反演的基础，因为它们提供了神经网络训练所需的输入和输出数据。 接下来，论文阐述了神经网络模型的构建和训练过程。神经网络被用来学习三轴压缩实验数据中的模式，从而建立轴向和径向应变与模型参数之间的非线性映射。通过反向传播算法优化网络权重，使得网络预测的应变与实际实验数据尽可能接近，从而反推出堆石料的本构模型参数。 为了验证所提出的反演方法的有效性，作者进行了现场堆石料的三轴压缩实验，并将新方法的结果与基于梯度优化搜索的参数估计方法进行了对比。结果显示，神经网络方法在预测精度上优于传统方法，最大相对误差降低了17.8%，这意味着神经网络模型能更准确地捕捉到堆石料的力学行为。 此研究的贡献在于提供了一种利用神经网络进行非线性本构模型参数反演的新方法，对于提高堆石料工程设计的精确性和安全性具有重要意义。未来的研究可以进一步扩展到其他类型的土体或岩石材料，以及更复杂的情况，如考虑温度、湿度等因素的影响，以提升参数反演的普适性和准确性。