軟土分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型與沉降計(jì)算方法.pdf

1、軟土的本構(gòu)關(guān)系研究是土力學(xué)中的核心課題，也是眾多學(xué)者關(guān)心的前沿問題。目前土體的本構(gòu)研究主要包括彈性本構(gòu)關(guān)系、彈塑性本構(gòu)關(guān)系等，盡管研究者在建立本構(gòu)關(guān)系時(shí)所考慮的反映土體應(yīng)力應(yīng)變特性的模型不同，但這些本構(gòu)關(guān)系均是建立在整數(shù)階微積分基礎(chǔ)上的，存在一定的局限性，也難以反映軟土復(fù)雜的性質(zhì)。因此，考慮軟土的復(fù)雜性特點(diǎn)，在分?jǐn)?shù)階微積分上研究土體的本構(gòu)關(guān)系是值得探索的研究方向。 本構(gòu)研究需要解決的一個(gè)重要問題是變形計(jì)算問題，而軟基沉降問題正是

2、工程中普遍關(guān)心的熱點(diǎn)問題。因此，本文將本構(gòu)研究與沉降計(jì)算統(tǒng)一考慮，以飽和軟土的固結(jié)變形機(jī)理為切入點(diǎn)，首先，針對(duì)飽和性軟土的非線性流變及固結(jié)過程中主次固結(jié)變形耦合的問題，利用分?jǐn)?shù)階微積分理論研究了分?jǐn)?shù)階微分粘性體，結(jié)合經(jīng)典粘彈塑性理論的元件模型，建立了一種考慮非線性流變的粘彈塑性本構(gòu)模型，即軟土分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型；其次，針對(duì)分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型參數(shù)較多且某些參數(shù)獲取困難的問題，利用智能位移反演算法研究了模型參數(shù)的識(shí)別問題；接著，針對(duì)軟基

3、沉降計(jì)算方法及現(xiàn)有有限元軟件中土體本構(gòu)模型的局限性，以ADINA軟件為基礎(chǔ)，進(jìn)行了軟基沉降的分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型的有限元程序開發(fā)及應(yīng)用；然后，結(jié)合沉降預(yù)測(cè)問題，在分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型有限元結(jié)果的基礎(chǔ)上，提出了基于統(tǒng)計(jì)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)鄰域微粒群-最小二乘支持向量機(jī)算法，建立了軟基沉降預(yù)測(cè)模型；最后，將分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型、智能位移反演算法及有限元計(jì)算等應(yīng)用于廣州市東新高速公路試驗(yàn)段，進(jìn)行了堆載預(yù)壓條件下的沉降計(jì)算與預(yù)測(cè)，取得了令人滿意的結(jié)果，

4、表明了本文模型的合理可靠性。研究不僅對(duì)豐富、完善和發(fā)展土體本構(gòu)理論具有重要理論意義，而且對(duì)探索軟基沉降計(jì)算的新方法，指導(dǎo)軟土地區(qū)的工程設(shè)計(jì)、施工等具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。 論文的主要研究?jī)?nèi)容包括： 1.針對(duì)飽和性軟土的非線性流變及固結(jié)過程中主次固結(jié)變形耦合的問題，在軟土固結(jié)變形機(jī)理的基礎(chǔ)上，引入分?jǐn)?shù)階微分元件，分析分?jǐn)?shù)階微分元件的基本特性，結(jié)合軟土流變的元件模型，將分?jǐn)?shù)階微分元件代替線性牛頓體，將瞬時(shí)屈服面及粘性屈服面分

5、別代替瞬時(shí)塑性部件及粘塑性部件中的圣維南體，建立了一個(gè)全新的考慮流變的軟土分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型，該模型從瞬時(shí)彈性、瞬時(shí)塑性、粘彈性及粘塑性等四方面應(yīng)變考慮軟土本構(gòu)模型的組成，其中：瞬時(shí)彈性應(yīng)變由虎克體表示，瞬時(shí)塑性應(yīng)變由瞬時(shí)屈服面代替的圣維南體表示，粘彈性應(yīng)交由虎克體和分?jǐn)?shù)階微分元件并聯(lián)體表示，粘塑性應(yīng)變由粘性屈服面代替的圣維南體和分?jǐn)?shù)階微分元件并聯(lián)體表示。 2.針對(duì)分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型參數(shù)多且部分參數(shù)獲取困難等問題，利用智能位

6、移反演算法研究了模型參數(shù)的識(shí)別問題，主要解決智能算法的全局最優(yōu)搜索問題及模型的學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)問題：針對(duì)智能算法的全局最優(yōu)搜索問題，提出了一種基于統(tǒng)計(jì)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)鄰域微粒群算法，它是在基本微粒群算法的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了該算法的慣性投重改變方式過于簡(jiǎn)單及在一些復(fù)雜問題和高維函數(shù)的優(yōu)化上易陷入局部極值等問題，從而提高了算法的全局搜索能力；針對(duì)模型的學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)問題，提出了一種改進(jìn)的最小二乘支持向量機(jī)算法，即基于統(tǒng)計(jì)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)鄰域微粒群—最小二乘支持向量機(jī)

7、算法，主要解決了最小二乘支持向量機(jī)算法參數(shù)的優(yōu)選問題，并利用基于統(tǒng)計(jì)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)鄰域微粒群—最小二乘支持向量機(jī)算法描述待反演參數(shù)與已知位移值的非線性關(guān)系，從而有效地提高了算法的學(xué)習(xí)能力及預(yù)測(cè)精度。 3.針對(duì)軟基沉降計(jì)算方法及現(xiàn)有有限元軟件中土體本構(gòu)模型有限等問題，在ADINA軟件平臺(tái)基礎(chǔ)上，推導(dǎo)了分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型的總?cè)岫染仃?，包括瞬時(shí)彈性柔度矩陣、瞬時(shí)塑性柔度矩陣、粘彈性柔度矩陣及粘塑性柔度矩陣等，采用FORTRAN語言開發(fā)

8、了分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型的有限元程序，實(shí)現(xiàn)了在ADINA有限元軟件平臺(tái)下軟基沉降的有限元計(jì)算，并通過實(shí)例驗(yàn)證了該方法和程序的正確性。 4.結(jié)合軟基沉降預(yù)測(cè)問題，在分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型的有限元分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，生成軟基沉降計(jì)算的位移時(shí)間序列值，利用基于統(tǒng)計(jì)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)鄰域微粒群—最小二乘支持向量機(jī)算法建立軟基沉降預(yù)測(cè)模型，并結(jié)合工程實(shí)例驗(yàn)證了該模型的正確性。 5.將本文所建立的分?jǐn)?shù)階微分型本構(gòu)模型、智能位移反演算法及有限元計(jì)