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剪胀型土剪胀特性的大数据深度挖掘与模型研究
被引量：
5
1
作者
杨骏堂
刘元雪
+1 位作者
郑颖人
何少其
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期513-522,共10页
土的剪胀性是建立本构模型的重要基础,而当前建立的剪胀模型揭示其共同规律不够,这也是现有的本构模型不能良好反映土体变形机制的重要原因。基于Hadoop+Spark计算平台,提出了一种全局优化性强,收敛性快,计算稳定的(distributed levenbe...
土的剪胀性是建立本构模型的重要基础,而当前建立的剪胀模型揭示其共同规律不够,这也是现有的本构模型不能良好反映土体变形机制的重要原因。基于Hadoop+Spark计算平台,提出了一种全局优化性强,收敛性快,计算稳定的(distributed levenberg marquardt regression)DLMR大数据特征深度挖掘算法。利用剪胀型土的大量剪胀特性试验数据,根据该算法和剪胀型土的基本力学特性,得到了剪胀型土的剪胀性大数据特征,发现了剪胀率与应力、应变以及应力增量存在明显的非线性特征,并分别建立了它们之间的相关性函数。在此基础上,构建了可以反映剪胀型土剪胀特性共同规律的剪胀模型。通过模型的比较,本文模型明显优于修正剑桥模型下剪胀模型的改进式和Rowe模型。通过模拟不同应力路径下剪胀型土的常规三轴压缩试验数据,表明本文模型能够良好反映不同应力路径下的剪胀性。
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关键词
剪
胀
型
土
剪
胀
率
大数据
深度挖掘
本构模
型
下载PDF
职称材料
剪胀型土的试验大数据深度挖掘与本构关系研究
被引量：
1
2
作者
杨骏堂
刘元雪
+2 位作者
郑颖人
柏准
赵久彬
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期520-529,共10页
由于受到传统本构理论的约束以及未对土体基本力学特性的共同变化规律进行深入研究,使得当前建立的大多数本构模型并不能良好的反映土体实际变形机制。搭建了基于Hadoop+Spark的大数据处理平台,结合泛函网络和AIC评判准则,提出了一种能...
由于受到传统本构理论的约束以及未对土体基本力学特性的共同变化规律进行深入研究,使得当前建立的大多数本构模型并不能良好的反映土体实际变形机制。搭建了基于Hadoop+Spark的大数据处理平台,结合泛函网络和AIC评判准则,提出了一种能用于剪胀型土试验大数据深度挖掘研究的分布式自适应自回归算法。利用该算法,基于各塑性系数的大数据特征关系,再结合其显著性和次要影响因素的综合作用,在广义塑性力学的理论基础上建立了剪胀型土的本构模型。通过模型的验证试验,结果表明本文模型的预测效果要优于修正剑桥模型和考虑剪胀性的类剑桥模型,并且对不同应力路径下的剪胀型土的本构特性具有更强的适应性。将大数据技术和广义塑性力学应用于土的本构关系研究,有效突破了传统本构理论的束缚,具有更为广泛的理论意义,同时也为土的本构关系研究提供了新的思路。
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关键词
剪
胀
型
土
力学特性
深度挖掘
大数据
本构关系
下载PDF
职称材料
题名
剪胀型土剪胀特性的大数据深度挖掘与模型研究
被引量：
5
1
作者
杨骏堂
刘元雪
郑颖人
何少其
机构
陆军勤务学院岩土力学与地质环境保护重庆市重点实验室
出处
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期513-522,共10页
基金
国家自然科学基金项目(41877219)
重庆市自然科学基金项目(cstc2019jcyj-msxmX0585)
重庆市规划和自然资源局科技计划项目(KJ-2018016)。
文摘
土的剪胀性是建立本构模型的重要基础,而当前建立的剪胀模型揭示其共同规律不够,这也是现有的本构模型不能良好反映土体变形机制的重要原因。基于Hadoop+Spark计算平台,提出了一种全局优化性强,收敛性快,计算稳定的(distributed levenberg marquardt regression)DLMR大数据特征深度挖掘算法。利用剪胀型土的大量剪胀特性试验数据,根据该算法和剪胀型土的基本力学特性,得到了剪胀型土的剪胀性大数据特征,发现了剪胀率与应力、应变以及应力增量存在明显的非线性特征,并分别建立了它们之间的相关性函数。在此基础上,构建了可以反映剪胀型土剪胀特性共同规律的剪胀模型。通过模型的比较,本文模型明显优于修正剑桥模型下剪胀模型的改进式和Rowe模型。通过模拟不同应力路径下剪胀型土的常规三轴压缩试验数据,表明本文模型能够良好反映不同应力路径下的剪胀性。
关键词
剪
胀
型
土
剪
胀
率
大数据
深度挖掘
本构模
型
Keywords
dilatant soil
dilatancy ratio
big data
deep mining
constitutive model
分类号
TU433 [建筑科学—岩土工程]
下载PDF
职称材料
题名
剪胀型土的试验大数据深度挖掘与本构关系研究
被引量：
1
2
作者
杨骏堂
刘元雪
郑颖人
柏准
赵久彬
机构
陆军勤务学院岩土力学与地质环境保护重庆市重点实验室
出处
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期520-529,共10页
基金
国家自然科学基金项目(41877219)
重庆市自然科学基金项目(cstc2019jcyj-msxm0585)
重庆市规划和自然资源局科技计划项目(KJ-2018016)。
文摘
由于受到传统本构理论的约束以及未对土体基本力学特性的共同变化规律进行深入研究,使得当前建立的大多数本构模型并不能良好的反映土体实际变形机制。搭建了基于Hadoop+Spark的大数据处理平台,结合泛函网络和AIC评判准则,提出了一种能用于剪胀型土试验大数据深度挖掘研究的分布式自适应自回归算法。利用该算法,基于各塑性系数的大数据特征关系,再结合其显著性和次要影响因素的综合作用,在广义塑性力学的理论基础上建立了剪胀型土的本构模型。通过模型的验证试验,结果表明本文模型的预测效果要优于修正剑桥模型和考虑剪胀性的类剑桥模型,并且对不同应力路径下的剪胀型土的本构特性具有更强的适应性。将大数据技术和广义塑性力学应用于土的本构关系研究,有效突破了传统本构理论的束缚,具有更为广泛的理论意义,同时也为土的本构关系研究提供了新的思路。
关键词
剪
胀
型
土
力学特性
深度挖掘
大数据
本构关系
Keywords
dilative soil
mechanical property
deep mining
big data
constitutive relation
分类号
TU433 [建筑科学—岩土工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
剪胀型土剪胀特性的大数据深度挖掘与模型研究
杨骏堂
刘元雪
郑颖人
何少其
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
下载PDF
职称材料
2
剪胀型土的试验大数据深度挖掘与本构关系研究
杨骏堂
刘元雪
郑颖人
柏准
赵久彬
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
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