基于人工智能方法加筋土本構(gòu)模型.pdf

1、加筋土作為一種新型的土工結(jié)構(gòu)物，具有施工簡易、造價低廉、穩(wěn)定性好的優(yōu)點，為土木工程師提供了多方面經(jīng)濟適用的手段。加筋土技術(shù)已大量廣泛地應用于水利、公路、鐵路、港口和建筑等部門的加筋支擋結(jié)構(gòu)、加筋土坡和軟土地基加筋。隨著土工合成材料在現(xiàn)代巖土工程中的應用，加筋土技術(shù)的應用更加廣泛。因此，對加筋土的理論研究也就更加必要。 由于在土中加入了筋材，土的特性發(fā)生改變，加筋土的本構(gòu)模型難以用先前研究素土得到的本構(gòu)模型來解釋，本文基于人工智能

2、方法利用草根加筋土三軸實驗數(shù)據(jù)訓練智能網(wǎng)絡，自動生成網(wǎng)絡參數(shù)，得到了加筋土BP神經(jīng)網(wǎng)絡本構(gòu)模型，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡本構(gòu)模型，ANFIS本構(gòu)模型，避免了數(shù)學建模確定函數(shù)參數(shù)的困難。主要成果和結(jié)論有： （1）建立了草根加筋土BP神經(jīng)網(wǎng)絡本構(gòu)模型，模型訓練誤差與檢驗誤差均很小，在訓練和檢驗過程中模型擬合曲線與試驗曲線均很吻合，并用模型擬合結(jié)果修正了由試驗誤差引起的最大主應力與草根含量關系曲線的突變點，表明網(wǎng)絡具有良好的容錯能力和較高的精度

3、，可以用做草根加筋土的本構(gòu)模型。模型擬合得到的不同草根含量的加筋土應力應變預測曲線也滿足最大主應力與草根含量關系曲線，此模型具有良好的泛發(fā)推廣能力。 （2）建立了草根加筋土RBF神經(jīng)網(wǎng)絡本構(gòu)模型，并討論了訓練樣本規(guī)模和誤差控制對網(wǎng)絡精度的影響。訓練樣本規(guī)模越大，網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的學習也越好。訓練誤差過小可能出現(xiàn)過擬合，導致網(wǎng)絡的容錯能力下降，誤差過大又可能導致網(wǎng)絡對訓練數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律學習不夠。 （3）建立了草根加筋上AN