本構(gòu)模型和參數(shù)不能較精確確定制約著巖體力學(xué)理論分析和數(shù)值模擬的發(fā)展,反分析法為它們的獲取提供了較為有效的途徑。巖體系統(tǒng)辨識是在對巖體具備一定先驗知識的基礎(chǔ)上假定其模型類屬來進行的,本文對巖體彈塑性模型類內(nèi)辨識進行了研究。鑒于進化算法存在收斂性能方面的缺陷,文中結(jié)合免疫算法中的濃度調(diào)節(jié)機制對其進行了改進。具體內(nèi)容如下: 1、闡述了巖體系統(tǒng)辨識的概念,對各種彈塑性模型進行了總結(jié),并對位移優(yōu)化反分析方法做了介紹。 2、為了改善群體中個體的多樣性,引入免疫算法中的濃度調(diào)節(jié)機制對進化規(guī)劃中的選擇操作進行了改進,且初始群體按均勻試驗設(shè)計方法產(chǎn)生。 3、將免疫進化規(guī)劃與BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,提出了進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化反分析模型。其內(nèi)容包括三個部分:1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化;2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試;3)模型及參數(shù)反演。 4、結(jié)合具體工程,將以上提出的方法應(yīng)用于巖體彈塑性模型及參數(shù)辨識,并對辨識結(jié)果進行了檢驗和應(yīng)用。 

【文章來源】：河海大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Sc5叻F}函數(shù)

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3005135