【摘要】：在地質(zhì)力學(xué)模型試驗(yàn)中,為獲得相似材料的快速配比模型,往往需要進(jìn)行大量的試驗(yàn),在不斷的調(diào)整配比致使成型后的相似模型達(dá)到試驗(yàn)要求,不但耗費(fèi)大量資金,而且實(shí)驗(yàn)周期較長(zhǎng)。本文通過(guò)正交設(shè)計(jì)試驗(yàn)配制了相似材料,對(duì)相似材料進(jìn)行稱(chēng)重、直剪試驗(yàn)、單軸壓縮變形試驗(yàn)和劈裂試驗(yàn),分別得到密度、粘聚力、內(nèi)摩擦角、彈性模量、抗壓強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度。通過(guò)運(yùn)用極差分析和方差分析,得到上述物理力學(xué)性質(zhì)中各影響因素的敏感性和顯著性。為了盡可能的將實(shí)際工程價(jià)值發(fā)揮到最大,就需要對(duì)相似模型材料的規(guī)律進(jìn)行更加深入的研究,不僅要得到原材料中對(duì)于各個(gè)物理力學(xué)參數(shù)的影響趨勢(shì),最好能取得較為精確和能夠廣泛使用的經(jīng)驗(yàn)公式。通過(guò)試驗(yàn)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,設(shè)因素A、B、C為X_1、X _2、X _3,密度、彈性模量和抗壓強(qiáng)度為Y_1、Y _2和Y _3,得到三個(gè)關(guān)于X和Y的經(jīng)驗(yàn)方程,通過(guò)經(jīng)驗(yàn)方程能夠根據(jù)給定實(shí)驗(yàn)材料的密度、彈性模量和抗壓強(qiáng)度快速算出滿足實(shí)驗(yàn)要求的原材料配比。通對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)所得經(jīng)驗(yàn)方程進(jìn)行了精度檢驗(yàn),所得結(jié)果誤差較小,說(shuō)明所得數(shù)學(xué)模型符合要求。為了改進(jìn)模型的精確度和合理性,通過(guò)采用遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型,比較其與線性回歸數(shù)學(xué)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型這三類(lèi)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果,得到由遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型精確度更高,今后在這一類(lèi)的數(shù)據(jù)問(wèn)題處理上可優(yōu)先使用該方法。同時(shí)也要非常注意試驗(yàn)研究過(guò)程中的方法的規(guī)范化和程序化處理,能夠避免由于研究單位不同對(duì)試驗(yàn)結(jié)果造成的偏差,給將來(lái)類(lèi)似試驗(yàn)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),也使所獲得的試驗(yàn)成功能夠發(fā)揮最大的實(shí)際工程價(jià)值。通過(guò)分析相似材料的不同養(yǎng)護(hù)條件以及試驗(yàn)方式,發(fā)現(xiàn)將養(yǎng)護(hù)時(shí)間定在48h左右最佳,將養(yǎng)護(hù)溫度設(shè)定在常溫下比較合理準(zhǔn)確,相似材料的抗壓強(qiáng)度和彈性模量均隨著加載速度的增加而增加,抗拉強(qiáng)度隨著加載速度的增加而減小,加載速度應(yīng)該嚴(yán)格按照不同試驗(yàn)中相關(guān)規(guī)范選取,使得試驗(yàn)結(jié)論具有科學(xué)、可行性。
【學(xué)位授予單位】：廣西科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TU50
【圖文】：

（a）石膏材料 （b）石灰材料 （c）重晶石粉材料圖 2-1 模型材料圖Fig2-1 Model material.6.4 甘油甘油，無(wú)色，無(wú)味，甜，具有清澈，粘稠的液體外觀。甘油具有很好的保水性，能夠防試件養(yǎng)護(hù)過(guò)程中水分的缺失，特性無(wú)毒且能較好溶于水中作為溶劑作為溶劑。本次試驗(yàn)中，甘油濃度為 95%。

圖 3-1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig. 3-1 Neural network structure步驟，輸出節(jié)點(diǎn)的數(shù)量是 m。為了加速訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的收，需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行歸一化：y = 2( ) 1數(shù)據(jù)， 和 分別為原始數(shù)據(jù)的最大值和 的取值控制在 [ 1,1]，MATLAB 中可用自帶函數(shù)來(lái)自一組隨機(jī)生成的初始解，即“群體”開(kāi)始體”；遺傳算法通過(guò)染色體的“適應(yīng)值”來(lái)評(píng)估體的概率也很大。相反，選擇具有小適應(yīng)值的; 然后，通過(guò)在下一代的染色體上進(jìn)行諸如交

圖 4-1 密實(shí)壓力機(jī)Fig 4-1 Compact press密密的工作原理和壓力機(jī)密實(shí)的原理一致，只是一個(gè)是由人力一個(gè)是度控制而言，手動(dòng)密度弱于壓力壓實(shí)。 人工搗密的具體步驟為：物加入到測(cè)試模具中，然后用撬棒分批壓實(shí)，直到所有成分都被壓的試件規(guī)格較小，且對(duì)密度等物理力學(xué)參數(shù)有著嚴(yán)格的控制要求。工搗密和壓力機(jī)密實(shí)的方法進(jìn)行試件的制作。需要注意的一點(diǎn)是，，在搗密過(guò)程中會(huì)被壓實(shí)，所以需要在裝料時(shí)多于試件體積的 11機(jī)進(jìn)行壓實(shí)得到所需試件。素和水平夠在盡量少的試驗(yàn)次數(shù)的前提下分析兩個(gè)及兩個(gè)以上的影響因素

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本文編號(hào)：2803854