针对土的本构关系的数值建模方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第2l卷增2岩石力学与工程学报21(增21：2336~23402002年l2月ChineseJournalofRockMechanicsandEngineeringDec．，2002土的本构关系的数值建模方法曾静王靖涛(华中科技大学土木工程与力学学院武汉430074)摘要神经网络被称为行为模型技术，与传统的现象模型和统计方法不同，它不需要对要模拟的物理现象做出任何假定，它的本质是给出输入空间到输出空间的映射。基于多种应力路径下的砂土的加荷、卸荷和再加荷过程的三轴排水试验数据，建立了砂土的弹塑性神经网络模型，对相应路径下的本构关系进行

2、逼近。实例分析表明，该模型对具体应力路径下的本构关系能够很好地逼近和预测。同时，将建立的神经网络模型纳入到试样的有限元程序中去。结果表明，神经网络建模方法比传统的建模方法更方便、准确且容错性强，对岩土力学快速、高效数值方法的进一步发展具有重要的参考价值。关键词土力学，应力路径，神经网络，本构模型分类号TU4l1．3，TPl83文献标识码A文章编号1000-6915(2002)增2-2336-05NUMERICALMODELINGMETHODoFSoILCONSTITUTIVERELATIONSZengJing，WangJingtao(SchoolofCivilEngineerin

3、gandMechanics·HuazhongUniversityofandTech．，Wuhan430074China)AbstractNeuralnetworkarecalledabehavior-modelingtechnique．Itrepresentadiferentapproachfromphenomenological-modelingandthetraditionalstatisticalmethodstsincetheyneednotmakeanyhypothesisaboutthephysicalcharacteristicsofthephenomenonbei

4、ngmodeled．Inessence，theymapfromonespace—inputpatternstoaspaceofoutputpatterns．Basedonthetriaxialexperimentsofloading，unloadingandreloadingofsandunderdiferentstresspaths，weestablishtheelasto-plasticneuralnetworkconstitutivemodelforsand．ItiSshownthatthismodelCanapproachtheconstitutiverelationsa

5、ccordingtocertainstresspathcorrectly．W_eintroducedtheestablishedneuralnetworkmodelintothefiniteelementprogramforatestsample．IthasbeendemonstratedthattheneuralnetworkmethodiSmoreconvenient，accurateandhasbetterfault-tolerancethanthetraditionalmethods．Inshort，itiSvaluablefordevelopingthenumerica

6、lsoilmechanics．KeywordssoiImechanics，stresspath，neuraInetwork，constitutivemodeI材料参数；(3)数学模型用来预测未做的应力路径，1引言并且用已经存在的和新的试验结果进行检验；(4)数学模型被修正以解释先前所没法解释的行为。这现在对材料模型的研究一般是描述材料应力．种建模过程，如果提出一个“广义”的本构模型，应变关系的数学模型，这些模型由数学规则和表达那么会导致数学表达式中大量参数之间的相互作用式组成以获取复杂变化的行为。一般建模步骤分为不能确定，这种问题运用传统的技术解决是很困难以下4步：(1)做材料试

7、验并观测它的行为；(2)提的。这样，就需要运用可以替代的方法来克服这个出假定，建立数学模型并解释观测到的行为，确定问题，广泛的试验数据信息组成综合的数据库，运2002年l1月30日收到来稿。作者曾静简介：女，1975年生，现为华中科技大学土木工程与力学学院博士研究生．主要从事神经网络方法在岩土工程中的应用方面的研究．维普资讯http://www.cqvip.com第2l卷增2曾静等．土的本构关系的数值建模方法·2337·用数据库中的信息建立材料模型，从理论上说，当误差所对应的输入