基于粘塑理论的岩石流变本构模型研究

基于热力学框架下的Perzyna粘塑理论,推导了适用于岩石的流变粘弹塑性本构模型,结合砂岩的三轴蠕变试验数据,对推导的本构模型的合理性与正确性进行了验证.结果表明:基于粘塑理论的流变本构模型可以较好地反映岩石的流变力学特性,对室内试验结果拟合得到的相关力学参数可以作为现场岩体流变力学特性评价的参考依据.     

单轴压缩下石灰岩损伤统计本构模型与试验研究

基于岩石应变强度理论和岩石强度的Weibull分布假设，引出能合理描述岩石微元强度的参量，采用损伤力学理论，建立了能够反映残余强度的单轴压缩下岩石损伤统计本构理论模型．并利用伺服控制试验系统(RMT-150B)对石灰岩进行了单轴压缩试验，得到合理的石灰岩损伤统计本构关系，并验证了理论模型。     

岩石流变断裂扩展的力学分析

用三点弯曲试验方法对层状岩石的流变断裂特性进行了试验研究与理论分析,得到了岩石的流变断裂准则,验证了直接拉伸试验所得到的试验结果,分析了层理的存在对断裂扩展的影响,并用流变力学的理论探讨了相关试验参数的物理意义,在此基础上,用硬化作用与软化作用的观点进一步分析了岩石的流变断裂机理,并用重正化群的理论对岩石的流变断裂机理进行了定量分析。     

软岩非定常分数阶导数流变模型研究

岩石流变特性的研究对边坡、隧道、核废料存储等工程具有十分重要的意义.本文基于分数阶导数理论,针对软岩稳态蠕变阶段具有明显的非线性特征,将应力水平对岩石非线性蠕变特性的影响引入Abel黏壶的本构关系中,提出了一种改进的Abel黏壶,建立了一个新的非线性黏弹塑性蠕变模型,并推导了在恒应力状态下三维蠕变本构方程.论文进一步利用软岩流变试验数据对模型参数进行了拟合分析,模型能够较好的模拟软岩流变的全过程,验证了本文模型的正确性与合理性.     

基于广义Kelvin模型的三维流变损伤本构模型

岩石加速流变阶段蠕变损伤引起的附加蠕变是导致岩石破坏加快的重要原因．以一维广义Kelvin体应力应变关系为基础,推演三维流变本构方程,并引入Kaehanov损伤演化方程,建立了基于广义Kelvin模型的三维流变损伤本构模型．通过对花岗片麻岩三轴流变试验结果的模拟,验证了该模型的有效性．结果表明：基于广义Kelvin模型的流变损伤本构模型可以反映花岗片麻岩的减速蠕变和等速蠕变过程,并且可较理想地反映加速蠕变过程．     

单轴压缩下岩石损伤统计本构模型与试验研究

基于岩石应变强度理论和岩石强度的随机统计分布假设,采用损伤力学理论,建立了能够反映残余强度的单轴压缩下岩石损伤统计本构模型．利用伺服试验机对大理岩进行了单轴压缩试验．基于试验结果确定出损伤统计本构模型参数,理论结果和试验结果吻合较好．     

基于西原体模型的非定常岩石蠕变模型

为了能反映岩石稳定蠕变阶段力学参数的非线性和准确模拟岩石加速蠕变变形,通过将非线性函数引入到Kelvin模型和构建一个关于蠕变破坏时间的损伤黏性元件进而得到一个非线性损伤西原体模型;基于塑性力学理论,推导了该模型的本构方程、一维和三维蠕变方程;引入蠕变试验数据验证该模型并对模型参数进行分析。结果表明该模型对不同形式的岩石蠕变曲线都能较好的模拟,模型参数可以表征岩石蠕变的非线性特征,可为蠕变模型的研究提供一定的参考。     

岩石损伤本构模型研究

基于应变强度理论和岩石微元强度服从幂函数分布的假定,利用统计损伤力学的理论,建立了岩石破坏过程中的损伤统计本构模型,并引用试验资料对模型进行了验证。验证结果表明:模型理论曲线与试验实测曲线具有较高的吻合度,所建模型能够比较好的反映岩石在三向压力作用下的应力—应变关系和岩石强度变化特征,说明本文所建立的模型是合理的。     

基于SMP准则的冻融受荷岩石损伤软化模型

运用损伤理论研究岩石的本构关系一直是岩石力学的热点问题。为进一步深入研究岩石的本构关系,本文根据现有损伤理论,基于SMP破坏准则,采用双参数Weibull统计损伤分布描述岩石微元体的破坏,定量分析了冻融受荷岩石损伤软化规律,构建了冻融受荷岩石统计损伤软化模型,并运用峰值点的偏导数方法确定其参数,最后引用前人相关力学试验数据对模型的合理性进行验证。研究表明：所建的预测模型曲线可以表征岩石的损伤变形,验证了冻融受荷岩石损伤软化过程的一般规律;运用SMP准则可以对冻融-荷载作用下岩石变形特性进行刻画,为冻融荷载作用下岩石变形破坏机制提供了思路。     

基于PSO-BP算法的微带天线谐振频率神经网络建模

谐振频率是微带天线设计过程中最重要的一个参数,直接决定设计的成败.本文提出基于粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)算法的一种混合算法(PSO-BP)来训练神经网络,并基于该网络对矩形微带天线的谐振频率进行建模.该算法充分利用了PSO的全局搜索特性和BP的局部搜索特性,可以有效地提高神经网络的建模精度.仿真试验表明,基于PSO-BP算法的神经网络所建立的微带天线的谐振频率模型好于此问题的已有结论.     

基于遗传规划的岩石流变模型辨识

将遗传规划方法用于岩体流变模型辨识中,该方法不需要事先假定流变模型的形式,可以一次性地同时确定流变模型的结构形式及参数,避免了模型假定所带来的误差.采用Matlab语言编制的遗传规划程序对红板岩的蠕变实验进行了研究,得出了常应力水平下,应变与时间的非线性关系,并将其结果与基于最小二乘的西原体蠕变模型参数识别的结果进行了对比,结果表明:遗传规划用于岩石的流变模型辨识是可行的.     

含软弱夹层的层状岩体流变力学特性试验

依据工程地质结构制作含软弱夹层的层状岩体试样,采用全自动三轴流变伺服系统进行三轴流变力学试验,研究含软弱夹层的层状岩体的流变变形规律及加速流变特性,依据岩体各级应力水平下的稳态流变速率确定岩体的长期强度,为工程岩体流变数值试验参数辨识提供参考。根据流变试验结果,提出反映不同岩层流变力学性质的层状岩体流变模型,在模型中引入损伤变量,使流变模型可以准确反映多层状岩体在不同应力水平下的损伤流变特性。对提出的非线性损伤流变模型进行参数辨识,拟合曲线与流变试验结果较吻合,验证了非线性损伤流变模型对层状岩体的适用性。     

一种岩石的损伤流变模型

根据石膏角砾岩的蠕变特性,建立了石膏角砾岩的粘弹塑性流变组合模型;在此基础上,采用统计损伤理论,并考虑了损伤门槛的影响,建立了考虑损伤门槛的统计损伤本构方程;根据应变等效原理,建立了石膏角砾岩的损伤流变模型。通过试验验证,理论计算结果与石膏角砾岩蠕变试验结果吻合较好,表明所提出的损伤流变模型可以较好的描述石膏角砾岩的非线性流变。     

基于Weibull分布的AMD蚀化岩石统计本构模型

为了解决含硫化物矿山中AMD蚀化对岩石力学性质的影响问题,采用概率论和连续损伤理论相结合的方法,研究了AMD蚀化下岩石的损伤统计本构模型,并引用试验资料对模型进行了验证。结果表明:模型理论曲线与试验曲线具有较高的吻合度,所建模型能够较好地反映受腐蚀岩石在三向压力作用下的应力—应变全过程和岩石强度变化特征,说明本文所建立的模型是合理的。该成果对岩体工程具有一定的参考价值和指导意义。     

粒子群优化-BP神经网络对岩爆的预测

岩爆是典型高地应力区主要地质灾害之一,其预测理论和发生机制的研究目前并不成熟.本文通过选择合适的影响岩爆程度的主要因素,应用BP神经网络对岩爆样本进行训练并利用预测样本进行检验,由于BP神经网络的初始权值和阀值对网络学习效率和预测结果有影响,因此其对检验样本的预测结果往往不够理想.利用粒子群算法(PSO)对BP网络的初始权值和阀值进行优化,将改进后的BP神经网络算法应用于预测,预测的结果优于BP神经网络.表明利用PSO-BP神经网络算法对实际工程中的岩爆进行预测是可行的.     

基于损伤力学的砂岩蠕变模型研究与参数辨识

在Burgers模型的基础上,应用损伤力学的原理,通过引入3种不同的损伤变量演化规律,建立了改进Kachanov蠕变损伤模型、应变控制蠕变损伤模型和统计损伤模型,模拟向家坝砂岩三轴蠕变试验,并进行模型参数辨识及参数敏感性分析.3种蠕变损伤本构模型都能够较好地模拟蠕变全过程曲线,且各模型对曲线的模拟有着各自的特点.对比分析各个蠕变损伤模型,说明了提出的3种蠕变损伤本构模型都能够很好地反映砂岩的流变特性,但相比而言统计蠕变损伤模型更具有优势.本文研究为岩石工程的长期稳定性分析提供了理论参考.     

岩体流变本构模型的辨识及其应用

把初始地应力及一定形状洞室的开挖作为已知输入,洞周不同点在不同时刻的位移实测值作为已知的输出,多次使用最小二乘法及优化技术,建立了一套岩体流变本构模型辨识的理论和方法,并编制了计算机程序,对具有流变性态的任何地下工程岩体,可方便地确定其流变本构模型．     

基于分形和神经网络的柴油机振动诊断方法

提出了一种基于分形理论和神经网络技术的柴油机振动诊断方法,首先对柴油机的振动信号进行小波降噪,然后提取相应的不同迭代阶数的广义分形维数,并将其作为RBF神经网络的输人参数,以运行工况作为输出参数训练神经网络模型．训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况．实验及仿真结果表明：采用的小波降噪技术可以较好地再现振动信号特征,有效提高故障识别率;同时基于分形和神经网络技术的诊断方法在柴油机故障诊断中是有效可行的,对于单个故障的正确识别率达到了100％,具有较高的工程适用性,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值．