基于塑性理论的湿陷性黄土本构模型

基于塑性理论,推导出湿陷性黄土湿陷变形本构模型,给出其矩阵表达式.基于ADINA分析软件,开发湿陷性黄土湿陷变形本构模型,给出湿陷性黄土湿陷本构模型开发方法及步骤.结合工程案例进行湿陷变形计算和固结分析,并用实测结果与大型非线性有限元软件ADINA模拟值进行比较.结果说明,该湿陷本构模型用于大厚度湿陷性黄土地区的分析和湿陷变形计算是可行的.     

非饱和黄土土水特性与湿陷性关系分析

黄土的湿陷并不是饱和状态,即吸力为零时黄土所表现出的特性,而是受其含水状态,即吸力的显著影响。室内外的试验研究表明,在竖向应力不变的情况下,含水量的增加或吸力的减少会引起非饱和黄土的湿陷。利用压力板仪测试了非饱和原状黄土的土水特征曲线,采用非饱和土三轴仪得到相应土的湿陷变形,分析了土水特性曲线对原状黄土湿陷变形的影响。结果表明,非饱和黄土的渐变湿陷特性和土水特性曲线的形式和参数之间存在密切关系。本文的分析为采用类似土水特性曲线的预测模型来预测非饱和黄土随吸力变化的湿陷系数奠定了基础。     

黄土自重湿陷下限深度确定方法研究

鉴于室内试验确定的黄土自重湿陷下限深度与野外实测值存在明显差异,基于饱和状态下黄土的似先期固结压力就是湿陷起始压力的观点,以陕西渭北黄土为研究对象,提出了一种新的判定自重湿陷下限深度的方法.首先利用浸水状态下黄土的固结试验测定了黄土的似先期固结压力,其次用似先期固结压力方法确定了湿陷起始压力,最后通过湿陷起始压力与饱和自重压力的对比分析进行自重湿陷性判定,确定了自重湿陷下限深度.现场试坑浸水试验结果表明利用本文所提出的方法确定的黄土自重湿陷下限深度值与实测结果基本一致,验证了方法的有效性.研究成果可以为黄土湿陷起始压力、湿陷敏感性等问题的深入研究提供借鉴.     

非饱和黄土浸水后变形特性研究

非饱和黄土湿陷变形具有突变性、非连续性和不可逆性,对工程产生的危害严重。因此成了地质学者十分关注的问题。本文从黄土浸水后的破坏机理出发,研究非饱和黄土浸水过程和浸水后的变形特性,将对黄土湿陷系数和浸水时间、含水量、饱和度之间的关系进行分析,为工程建设提供可靠的设计依据。     

三轴数字图像测量技术在黄土力学特性研究中应用

常规三轴试验仪难以准确测定出土体径向变形和体积变形,因此将其应用于黄土等典型非饱和土研究时必须改进其量测系统.将数字图像测量方法应用于黄土变形研究中,通过非接触式测量不但可以避开端部约束对试样的影响,同时可以测量土样各个断面的径向变形;通过测定不同固结压力下试样的体积应变,在vε-lgp曲线上与曲率半径最小的点相对应的围压值确定为土体的结构强度;通过计算试样剪切过程中实时的截面面积进而准确地反映出土体的应力-应变关系;通过对图像分析可以捕捉到土样在低含水量、低围压下出现的剪切带.将数字图像测量方法应用于黄土湿陷系数的测量,可以将不同应力条件下的湿陷轴向应变作为相对湿陷系数,将湿陷体积应变作为广义湿陷系数,结合结构强度与湿陷体积应变对黄土湿陷变形特性进行了很好的诠释.     

非饱和黄土湿陷性微结构效应

分析了非饱和黄土的物质成分及微观结构,基于非饱和土的吸力理论和黄土微结构特征,对非饱和黄土的湿陷变形机理及影响因素进行了研究。结果表明,黄土的湿陷变形特性受其微结构及粒间吸力的控制。     

黄土湿陷发展规律及数值模拟

为了探究西宁地区黄土湿陷性发展规律以及减小室内外试验误差,通过基坑浸水试验、室内试验以及有限元软件abaqus在加载渗流与变形的情况下对其进行模拟,通过分析得到了西宁地区黄土湿陷系数和湿陷变形规律,以及较为精确的模拟湿陷的模型。结果表明:黄土湿陷系数在300 kPa时大约为0. 5,且随着压力的增大,湿陷系数先增大,后减小,最后趋近于一条直线;黄土湿陷变形规律有着快—慢—快的规律,其湿陷量与该点距试坑中心距离有关,距离越远,湿陷量越小,最大影响范围为20～25 m;在摩尔-库伦模型下,渗流对黄土湿陷性有较大的影响,若在考虑渗流的情况下进行模拟,将有较高的精度,对估算湿陷量有较大的帮助,有利于处理湿陷性黄土方法的选取。     

非饱和黄土湿陷微结构特征的谱系聚类分析

黄土的湿陷性与其微结构之间存在必然联系,为了定量研究黄土湿陷前后的微结构特征,基于谱系聚类原理,定义了类平均距离和重心距离,给出了基于类平均距离和重心距离的微结构参数间的距离递推公式和微结构参数聚类过程,建立了非饱和黄土在湿陷前后其微结构参数评价的聚类方法。研究表明,黄土湿陷前后的微结构具有明显的聚类特征。在建立黄土湿陷变形的本构模型时,可考虑引入类平均距离或重心距离作为合成微结构参数,因其较全面地反映了黄土微结构特征对黄土湿陷性的影响。     

尖点突变模型在湿陷性黄土微结构失稳中的应用

根据湿陷性黄土的特点,从稳定性角度出发,分析黄土湿陷的多种湿陷机理.对已建立的湿陷性黄土结构失稳突变模型给出一个完整的尖点突变模型的计算过程.利用突变理论揭示湿陷性黄土发生湿陷的变形机制和规律.通过尖点突变模型的计算推导得出:当应力满足突变模型分叉点集方程时,其相对应孔隙的微结构将发生失稳坍塌.此外,由于突变模型的控制变量随着k(含水量ω的函数)值的增大而减小,说明土体浸水湿化是土体发生湿陷的重要影响因素.     

汾渭盆地西北缘巨厚黄土湿陷特性现场试验研究

方便、快速、准确地获取黄土湿陷性参数对我国西部地区重大工程建设中解决湿陷性问题具有重要的意义。以汾渭盆地西北缘具有代表性的彬州新民塬区巨厚层黄土为研究对象,在对5 987组原状试样进行压缩试验的基础上,系统研究黄土物理指标随深度的变化规律及单一指标与湿陷系数相关性。根据湿陷系数与各单物理指标相关性系数的高低,结合指标的类别,选取密度、孔隙率和饱和度3个指标作为黄土湿陷的多物理指标模型的因子,采用线性回归法建立了湿陷系数与3个相对独立物理指标的多元线性预测模型。验证结果表明,所建立模型预测精度较高,可以满足该区域黄土湿陷系数预测及工程应用要求,可为该地区快速准确地评价黄土湿陷特性提供了依据。     

SiO2-Al2O3-CaO-Na2O-MgO系微晶玻璃热膨胀系数的神经网络模型

应用人工神经网络建立了SiO2-Al2O3-Na2O-MgO系微晶玻璃组成与热膨胀系数关系的网络模型，结果表明：本网络模型具有很高的预报精度，可以准确预测相应组成的热膨胀系数，人工神经网络为材料设计，性能预计提供了一条新的途径。     

人工神经网络用于苯砜基羧酸酯定量结构-活效关系研究

采用误差反传前向人工神经网络（artificial neural network,ANN）建立了56种苯砜基羧酸酯类化合物的结构与其对发光菌的急性毒性之间的定量关系模型（ANN模型）．以56种苯砜基羧酸酯类化合物的量子化学参数作为输入,急性毒性作为输出,所构建网络模型的交叉检验相关系数为0．9863、标准偏差为0．0753、残差绝对值≤O．20,应用于外部预测集,预测集相关系数为O．9880;而多元线性回归（multiple linear regression,MLR）法模型的相关系数为0．9472、标准偏差为0．1413、残差绝对值≤0．34．结果表明：ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果．     

海水入侵三维含水层渗透系数的BP网络逆反分析

为研究复杂地质体海水入侵渗透系数的不确定性,将非线性动力学神经网络用于海水入侵的三维含水层参数的逆反分析,建立了基于监测水头值的海水入侵渗透系数直接识别方法.采用正交设计试验方法进行三维数值试验产生代表性的样本数据,通过误差逆传播学习算法建立多层的神经网络模型,表示观测水头和渗透系数隐式的复杂非线性映射关系,通过观测水头信息直接预测含水层渗透系数.该方法可利用现有的海水入侵三维有限元模拟程序.算例表明该法具有良好的分析精度,可满足工程要求.     

基于神经网络的感应电机矢量控制系统

根据感应电机矢量变换控制原理,提出了一种由人工神经网络磁链与转矩估计器、神经网络解耦控制器和神经网络转矩控制器组成感应电机的矢量控制系统。文中介绍了感应电机矢量变换控制的基本方程,并根据这些基本方程分别建立了人工神经网络磁链与转矩估计器、神经网络解耦控制器和神经网络转矩控制器,并给出了部分测试结果。最后从系统的仿真计算结果可以看出,这种基于多个神经网络控制环节组成的感应电机矢量控制系统具有良好的性能     

基于最优变异因子的遗传算法在ANN训练中的应用

为解决人工神经网络训练中陷入局部极小值问题 ,对遗传算法中的变异模型作了分析和改进 ,采用了一维搜索方法以确定最优变异因子 ,首先由进退法确定最优变异因子存在的区间 ,然后运用黄金分割法以确定最优变异因子。结合一个实际算例 ,对最优变异因子和固定变异因子的应用效果进行了比较 ,结果表明基于最优变异因子的遗传算法能够更有效地克服局部极小点 ,有利于加速人工神经网络的训练过程     

一种基于熵权多目标决策和人工神经网络的炼油企业绩效评价方法

提出了一种基于熵权多目标决策的逼近理想解法（TOPSIS）和人工神经网络（ANN）的炼油企业绩效评价方法，以熵权TOPSIS的企业绩效评价结果作为学习样本，对神经网络进行训练、测试，进而对指标加以赋权，最终得到了企业绩效综合评判式，并将其用于炼油企业绩效评价。实例分析结果表明，该方法科学有效、实际可行，具有一定的智能性，为炼油企业绩效评价提供了一种新的途径。     

发电机神经网络模型用于电力系统暂态稳定计算

用递归神经网络建立发电机模型,多层输出反馈网络建立励磁系统和调速系统模型,并将此三部分集结构成为一个发电机组的详细模型。将此详细模型写入电力系统的网络方程,联立求解电力系统暂态稳定过程。详细模型写入暂态稳定程序中６机２２节点网络。暂态过程计算结果表明,由人工神经网络模型仿真计算与机理模型常规稳定计算比较,使用人工神经网络模型和机理模型的计算结果非常接近,说明人工神经网络模型可以用于电力系统暂态稳态计算,为今后人工神经网络并行、快速、在线处理电力系统实时计算提供应用途径。     

基于人工神经网络的锌基合金熔化焊HAZ摩擦学性能预测

为建立锌基合金焊补修复后的焊接区性能与其磨损工况关系,以ZA12合金熔化焊热影响区(HAZ)组织模拟试样的磨损试验数据为样本,采用径向基函数网络,建立由ZA12合金HAZ磨损工况条件与其摩擦学性能的人工神经网络模型。试验结果表明,训练出的网络模型具有收敛快、精度高等优点,完全可用于锌基合金熔化焊HAZ摩擦学性能预测．     

学习型机器人动力学模型及其应用

提出了一种基于神经网络学习的机器人动力学建模方法.其特点是在网络结构中引入积分单元,构成含有积分回路的动态网络,使之能够很好地学习对象的动态特征.讨论了该模型在最优化等领域中的应用,及其泛化能力等问题.依据实际高尔夫挥杆机器人的结构参数以及其控制器特性进行了仿真实验.仿真结果表明,该模型算法简单实用,完全不需要对象的数学描述,泛化能力极强,具有良好的应用前景.     

发动机动态特性组合神经网络建模新方法

针对现有发动机组合神经网络建模方法对不同数组结构的样本数据泛化能力较差的不足,提出一种多步线性插值法的组合神经网络建模方法. 该方法基于有限元建模思想,以具有丰富样本数据的某一维输入量构造网格线,对多维输入样本空间进行划分. 在网格线上,样本数据按照BP算法对网络模型进行训练,得到高精度神经网络函数,而在网格线中间,所求输出根据相邻的两条网格线的神经网络函数进行多步线性插值. 与传统组合神经网络建模方法的对比结果表明,在处理不同数组长度的多维发动机动态特性试验数据方面具有很好的适应能力.