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修正D-P模型在三峡二期围堰分析中的应用

沈细中  张俊霞  兰雁  冯夏庭  
【摘要】:为了考虑中主应力及材料剪胀性的影响,并验证堰体填筑材料参数,运用遗传神经网络对堰体填料进行参数反演,引入修正D-P模型进行围堰施工模拟.修正D-P模型采用非相适应的流动法则,可以模拟材料的各向同性硬化/软化及中主应力的影响,并可以考虑流变;遗传神经网络具有很强的非线性映射能力及全局优化功能.在运用遗传神经网络对堰体材料进行参数反演的基础上,利用修正D-P模型对三峡二期围堰填筑过程进行了模拟.实例分析表明,遗传神经网络能准确反演材料的力学参数;修正D-P模型适合分析围堰材料的力学性能;两者结合分析土石围堰时,计算结果与实际情况相符.修正D-P模型克服了Duncan-Chang模型不能模拟中主应力及材料剪胀性的缺点;遗传神经网络反演参数可以使计算参数与实际情况更接近,两者有机结合可提高分析精度.

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