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《黏土模拟退火分数阶导数Burgers蠕变模型.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、Vol.42，No.2第42卷第2期April，2016SichuanBuildingMaterials2016年4月黏土模拟退火分数阶导数Burgers蠕变模型卢黔(安徽理工大学土木建筑学院,安徽淮南232001)摘要:由于一般的人工冻结土体蠕变规律并不符合模拟退火算法等)也在不断引入并融合到岩土本构模型的建[2-3]简单的胡克定律或牛顿黏性定律,且采用整数微积分本构立中。模拟退火算法,它的最大特点是在条件满足的关系存在元件过多的问题,所以借用了分数阶微积分的诸情况下能以P=1收敛于全局最优值,且具有跳出局部最优多优点,
2、并把它结合到经典蠕变模型的构造中,即用分数[4]解的能力。单元代替Burgers模型中的串联黏壶,构造了一种新的蠕变本文在分析不同因素影响下的冻结砂质黏土和黏土单模型———分数阶导数Burgers蠕变模型。运用该种模型拟合轴蠕变特性的基础上,采用了分数阶Burgers模型来模拟其冻结黏土和砂质黏土的单轴蠕变规律,模型的参数均由模单轴蠕变特性,其中的参数均由模拟退火全局优化而来。拟退火算法全局优化而来,分析了单轴蠕变影响因素并对经过对比经典Burgers模型和分数阶Burgers模型的模拟结比了经典模型和分数阶模型的拟合效果
3、,发现了模拟退火果,可以发现后者具有更好的适用性。算法优化后的分数阶Burgers模型能够恰到好处地反映该种冻结土体的蠕变特性。1人工冻土分数阶导数Burgers蠕变模型关键词:蠕变;模拟退火;分数阶导数;伯格斯模型1．1伯格斯模型中图分类号:TU443文献标志码:B[1]伯格斯模型蠕变方程为:文章编号:1672-4011(2016)02-0096-02111EkDOI:10.3969/j.issn.1672-4011.2016.02.047ε=(+)σ(1-eηKt)σ(1)c+cEBηBEK式中,E、E分别为模型中串联
4、和并联弹簧的弹性模BKSimulatedAnnealingFractionalOrderDerivative量;η、η分别为模型中串并联壶的黏滞系数;t为时间。BKBurgersCreepModelofClay1．2分数阶导数伯格斯模型LUQian分数阶导数伯格斯模型的本构方程为:(SchoolofCivilEngineeringandArchitecture,AnhuiUniversityof1EKσtrcScience&Technology,Huainan232001,China)ε(t)=(1-eηK)σc+σcD[
5、ε(t)]+(2)EEKB分数阶导数Burgers模型蠕变方程为:Abstract:Duetothegeneralartificiallyfrozensoilcreep1EKσtrσtccdoesnotcomplywithasimpleHooke'slaworNewton'sviscousε(t)=(1-eηK)σc++(3)EζΓ(1+r)EKBlaw,andthereareproblemofexcessivepresenceelements,so式中,E、E分别为模型中串并联弹簧的弹性模量;ζ为BKborrowedal
6、otofadvantagesoffractionalcalculus,andincorpo-模型中分数阶Newton体黏滞系数;η为模型中并联黏壶的Krateitintotheconstructoroftheclassiccreepmodel,whichin-黏滞系数;r为分数导数阶数;t为时间。steadofBurgersmodelseriesstickypotbyfractionalunit,con-1．3模拟退火算法优化模型参数structanewcreepmodel-fractionalderivativeBurg
7、erscreep[5]模拟退火算法优化模型参数过程如下:model.Usingthiskindofmodelfittingtheuniaxialcreeplawof1)初始化退火温度T(令k=0),产生随机初始解集frozenclayandsandyclay,themodelparameterareoptimizatedK{x}。在优化Burgers模型参数时:globallybysimulatedannealingalgorithm,analysisingthefac-0{x}=[E,η,E,η](4)torsofuni
8、axialcreepandcomparedthefittingresultsofclassical0K0K0B0B0在优化分数阶伯格斯模型参数时:modelandfractionalmodel,findingthatthefractionalBurgers{x}=[E,η,E,r,ζ](5)modelt
