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巖石力學(xué)反演分析研究及工程應(yīng)用

時(shí)間:2023-04-26 15:02:45 數(shù)理化學(xué)論文 我要投稿
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巖石力學(xué)反演分析研究及工程應(yīng)用

巖體本身是一個(gè)高度復(fù)雜的不確定和不確知系統(tǒng),其物性參數(shù)、本構(gòu)模型、計(jì)算邊界條件(地應(yīng)力等)和博士學(xué)位量測(cè)的位移與應(yīng)力等無法準(zhǔn)確確定.由量測(cè)信息來確定各類計(jì)算參數(shù)和模型的反分析方法自提出以來得到了迅速的發(fā)展,目前已成為解決復(fù)雜巖土力學(xué)問題的重要方法.針對(duì)當(dāng)前巖石力學(xué)中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題進(jìn)行了研究,并將其應(yīng)用于實(shí)際工程中.主要工作內(nèi)容如下:(1)采用區(qū)間變量表示工程中的不確定性量,針對(duì)區(qū)間分析中計(jì)算結(jié)果的區(qū)間擴(kuò)張問題,提出了區(qū)間參數(shù)攝動(dòng)法和區(qū)間參數(shù)優(yōu)化法來求解區(qū)間有限元方程;當(dāng)區(qū)間變量范圍較大時(shí),提出了將區(qū)間參數(shù)分區(qū)的方法來求解區(qū)間有限元方程;通過一計(jì)算實(shí)例,將原有的解法同提出的方法進(jìn)行了比較.(2)在區(qū)間有限元方程的解法深入研究的基礎(chǔ)上,將量測(cè)信息視為區(qū)間不確定性的變量,建立了區(qū)間參數(shù)反分析模型,將區(qū)間分析同攝動(dòng)理論、優(yōu)化方法相結(jié)合,提出了區(qū)間參數(shù)攝動(dòng)反分析方法和區(qū)間參數(shù)優(yōu)化反分析方法;基于確定性逆反分析的思想,提出了區(qū)間逆反分析方法.(3)在梯度類優(yōu)化方法中,針對(duì)梯度計(jì)算中計(jì)算量大、耗時(shí)的問題,提出了用變分伴隨方法來計(jì)算參數(shù)反分析中的梯度向量,形式簡(jiǎn)單,計(jì)算快捷.(4)根據(jù)系統(tǒng)辨識(shí)所需的先驗(yàn)信息、實(shí)現(xiàn)的原理和方法,對(duì)巖土工程本構(gòu)模型辨識(shí)從一般的角度進(jìn)行了分析探討.基于流變巖體的室內(nèi)簡(jiǎn)支梁彎曲流變?cè)囼?yàn),建立了量測(cè)應(yīng)變值同蠕變?nèi)崃恐g的關(guān)系式和現(xiàn)場(chǎng)地下模型洞室量測(cè)位移同蠕變?nèi)崃恐g的關(guān)系式.在反分析過程中,首先由量測(cè)信息反分析出蠕變?nèi)崃?再由蠕變?nèi)崃勘孀R(shí)出模型參數(shù),從而得到所需的本構(gòu)模型;在優(yōu)化反演過程中,提出了一種減少非線性優(yōu)化變量個(gè)數(shù)的方法,以改善反問題的不適定性.(5)提出復(fù)雜巖體初始地應(yīng)力場(chǎng)的反分析模型.在模型中,采用具有多項(xiàng)式分布的邊界荷載來模擬構(gòu)造應(yīng)力場(chǎng),地應(yīng)力和邊界荷載不必符合特定的分布和假定,可模擬任意分布的復(fù)雜初始地應(yīng)力場(chǎng).(6)針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法在實(shí)際應(yīng)用中的不足,提出了個(gè)體自適應(yīng)變異和交叉概率、收斂判據(jù)的改進(jìn)方法、歐氏距離的引入等改進(jìn)方法,將改進(jìn)后的遺傳算法同可變?nèi)莶罘ㄏ嘟Y(jié)合,可克服基本遺傳算法在實(shí)際應(yīng)用的早熟收斂、局部搜索能力差等缺陷,能用于求解巖石力學(xué)反問題.(7)以龍灘水電站工程和清江水布埡工程為例,進(jìn)行了工程實(shí)例分析驗(yàn)證.

巖石力學(xué)反演分析研究及工程應(yīng)用

作 者: 劉世君   作者單位: 河海大學(xué)巖土工程研究所,南京,210098  刊 名: 巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)  ISTIC EI PKU 英文刊名: CHINESE JOURNAL OF ROCK MECHANICS AND ENGINEERING  年,卷(期): 2004 23(24)  分類號(hào): O3  關(guān)鍵詞: 巖石力學(xué)   區(qū)間分析   攝動(dòng)方法   優(yōu)化理論   伴隨方法   模型辨識(shí)   蠕變?nèi)崃?  地應(yīng)力場(chǎng)   遺傳算法  

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