基于HPSO算法的岩石非定常蠕变本构模型辨识

详细信息   

• 责任者：刘文彬^c北京航天勘察设计研究院^d1973^e博士^f工程师
• 刊名：岩土工程技术
• 出版年：2011
• 卷期：25^b4总116
• 关键词：岩体力学 ; 蠕变20^a本构方程 ; 算法 ; 数学模型 ; 应变
• 页码：168～172
• 索书号：P471.06/572
• 图表：^c表2参9插图
• 分类号：1600
• 文摘期号：2012/02

摘要

复合微粒群优化(HPSO)是一类随机全局优化技术，具有搜索能力强、收敛速度快、搜索精度高的优点。针对岩石蠕变本构模型非定常参数的辨识问题，利用FLAC软件自带的fish语言实现了HPSO算法对非定常参数的辨识。该方法从非定常参数的随机值出发，以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质，利用HPSO算法规则实现非定常参数的进化，搜索出全局最优的模型参数值，从而实现了岩石蠕变本构模型非定常参数的自适应辨识。利用该方法对页岩蠕变实验进行了仿真研究发现：HPSO算法用于岩石蠕变模型的非定常参数辨识是有效的，非定常参数的本构模型能更好的描述页岩的粘弹性变形性能。