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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離散元細(xì)觀參數(shù)標(biāo)定方法研究——以甘肅黑方臺黃土滑坡為例

發(fā)布時間:2021-03-14 04:06
  離散元細(xì)觀力學(xué)參數(shù)與宏觀力學(xué)參數(shù)之間存在著很高的非線性特征,目前人工試算的參數(shù)標(biāo)定方法存在著很大的隨機性和盲目性,標(biāo)定過程效率低,標(biāo)定結(jié)果可重復(fù)性差。因此為了找到一種新的準(zhǔn)確、高效的參數(shù)標(biāo)定方法,以黑方臺2015~2017年發(fā)生的7起典型黃土滑坡為研究對象,采用離散元數(shù)值試驗及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,首先根據(jù)前人力學(xué)試驗及相關(guān)研究確定出6個本征參數(shù)的取值,利用室內(nèi)休止角試驗以及GEMM材料數(shù)據(jù)庫,確定出剩余的6個待標(biāo)定參數(shù)的取值范圍;然后通過對剩余6個待標(biāo)定參數(shù)的敏感性進(jìn)行分析,確定出JKR模型能量密度的取值為100J/m2,并設(shè)計出其中6起滑坡以剩余5個待標(biāo)定參數(shù)為變量的系列數(shù)值模擬試驗,得到各組參數(shù)及其對應(yīng)的模擬形態(tài)(滑源區(qū)橫向?qū)、滑源區(qū)縱向?qū)挕⒒碌谋诟、滑坡整體落差、滑距、堆積區(qū)橫向?qū)挘?然后以此作為樣本進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,確定出模擬形態(tài)與參數(shù)之間的映射關(guān)系;進(jìn)而利用此映射關(guān)系反演標(biāo)定出這6起滑坡的最優(yōu)模擬參數(shù),并以這6組最優(yōu)模擬參數(shù)作為該地區(qū)黃土滑坡數(shù)值模擬參數(shù)的取值范圍;最后通過對第7個滑坡的正演結(jié)果,驗證了該參數(shù)取值范圍的可靠性和準(zhǔn)確性,避免相同地質(zhì)條件下人工... 

【文章來源】:巖石力學(xué)與工程學(xué)報. 2020,39(S1)北大核心

【文章頁數(shù)】:11 頁


本文編號:3081458

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