冻结褐色泥岩非线性加速蠕变西原模型优化

为研究冻结褐色泥岩加速蠕变特性,以陕西某煤矿主井井筒褐色泥岩为研究对象,基于不同的轴压水平,采用WDT-100冻土试验机分别在-5,-10,-15 ℃的负温条件下进行了单轴等载荷蠕变试验。试验结果表明:低轴压水平下的冻结褐色泥岩蠕变呈现出瞬时弹性、减速、稳定3阶段特性,高轴压水平呈现出瞬时弹性、减速、等速、加速4阶段特性,轴压水平因素对冻结褐色泥岩轴向应变增加的影响程度远大于温度因素。基于经典西原模型,串联一个带应变启动的非线性黏滞阻尼器,得到7元件优化西原模型,通过最小二乘法对模型参数进行非线性回归分析,分析结果表明,7元件优化西原模型拟合曲线与试验结果吻合良好,更适合于描述冻结褐色泥岩非线性加速蠕变特性的变化规律,对深井煤矿冻结褐色泥岩的蠕变破坏预报具有参考价值。     

考虑温度效应的冻结黏土内变量蠕变模型分析

在冻结法施工中掌握冻土的蠕变特性对工程的安全评价至关重要。采用山西某矿井深部黏土,在负温条件下进行原状土单轴压缩试验与分级加载蠕变试验,研究冻结黏土破坏时的形态、一系列温度下的单轴抗压强度与蠕变曲线的形式。试验得出单轴抗压强度随温度降低呈线性变化,同一加载应力下的蠕变值随着温度的降低而减小。引入内变量理论并将应变作为内变量来描述冻土的蠕变特性,分析蠕变与蠕变率取对数的拟合曲线发现两者具有线性关系,进而建立只与温度和加载系数有关的内变量蠕变模型,模型参数可通过拟合曲线确定。将蠕变的计算值与试验结果对比,发现该模型可以较好地反映冻结黏土的蠕变,且模型参数少,便于工程应用。     

基于分数阶微积分的岩石蠕变损伤本构模型

为了反映岩石蠕变特性,采用YSJ-01-00岩石三轴流变试验机进行砂岩三轴压缩蠕变试验,基于岩石蠕变的阶段特征,提出通过弹性体、基于分数阶微积分的软体元件和黏塑性体分别描述岩石蠕变的弹性应变、黏弹性应变和黏塑性应变。依据连续损伤理论对弹性体和分数阶黏塑性体进行改进,通过SN元件改进分数阶软体。利用综合改进后的考虑时效损伤的弹性体和基于分数阶微积分的非定常黏滞体和非定常黏塑性体,构建了新的三元件蠕变损伤本构模型,并用遗传算法得到了模型参数。对比试验曲线和模型拟合曲线,表明所建模型具有合理性和适用性,可为红层边坡流变特性的研究提供一定参考。     

考虑时效损伤的岩石分数阶蠕变本构模型

为准确描述岩石蠕变变形破坏全过程,引入连续损伤和分数阶微积分理论建立全面、简练的蠕变本构模型。首先基于弹性模量随时间衰减规律,根据能量损伤的方式定义损伤变量,构建考虑时效损伤的弹性体,并验证该损伤演化方式的可行性。采用Riemann-Liouville型分数阶微积分算子理论,构建具有非线性特征的分数阶软体元件,利用该软体元件作为分数阶黏滞体描述岩石黏弹性应变,在该软体元件的基础上进行损伤演化,得到考虑时效损伤的分数阶黏塑性体。联合分数阶黏滞体、考虑时效损伤的弹性体和分数阶黏塑性体,建立一个新的考虑时效损伤的分数阶蠕变本构模型。给出参数解析方法,利用泥质板岩蠕变数据验证模型合理性和优越性。分析损伤发展过程,判断模型参数敏感度,并通过红砂岩、千枚岩单轴压缩各向异性蠕变特性试验研究蠕变试验数据验证模型适用性。研究成果为岩石蠕变全过程辨识及岩体工程长期稳定性研究提供一定参考。     

基于时空分数阶导数模型的潜流带溶质运移模拟

为弥补传统整数阶导数对流-弥散方程在潜流带溶质运移模拟时难以描述介质非均质性引起的溶质运移的不足,在潜流带溶质运移模型中引入时空分数阶导数项,分别从一维和二维角度出发对分数阶导数方法在潜流带溶质运移模拟中的适用性进行讨论。研究发现：时间分数阶阶数α体现溶质运移过程的滞时效应,使穿透曲线具有明显的拖尾特征;空间分数阶阶数β刻画介质非均质性引起的溶质超扩散现象。参数敏感性分析结果表明：引入分数阶方法相较于传统对流-弥散方程使得方程对流速和弥散系数改变的敏感性增强,解决了传统整数阶方法无法准确描述潜流带中介质强非均质性的缺陷。野外示踪试验进一步证明：由于潜流带中介质非均质性强且存在多维流的特点,传统二维整数阶对流扩散方程对溶质运移过程刻画存在不足;一维分数阶导数模型在模拟潜流带溶质运移时,能够更准确计算溶质浓度峰现时间,描述穿透曲线拖尾现象;二维分数阶导数模型受到不同方向参数设置的影响,在没有纵深方向介质差异导致的水流、介质参数差异的前提下,模拟水平面内溶质扩散过程更具适用性。     

考虑温度效应的花岗岩分数阶蠕变模型研究

温度是影响岩石蠕变特性的一个重要因素,不同温度影响下岩石蠕变行为对深部地下工程、高放射性核废料处理工程等有着显著影响,研究温度—应力耦合作用下的岩石蠕变力学行为具有重大意义。在分析20℃~300℃花岗岩蠕变试验数据的基础上,引入能反映岩石黏弹性的分数阶蠕变元件,并通过元件组合建立了考虑温度效应的花岗岩黏弹塑性蠕变本构模型,进而获得了岩石非稳定蠕变阶段前参数随温度变化的函数。同时开展了蠕变参数的敏感性分析,得到了各参数对蠕变模型的影响规律。研究表明：随着温度增加,蠕变参数的变化均会影响花岗岩进入稳态蠕变的时间,其中黏性系数影响较大。     

基于蚁群算法的水质模型参数估算

文章介绍了蚁群算法的原理、特点,继而将其用于求解实际的水环境模型参数的估值问题,并对求解结果进行了分析。     

温度效应下的冻结砂土经验蠕变模型分析

为保证地下工程土体在开挖过程中的稳定性和安全性,通常利用人工冻结法建立临时冻结壁,探究在低温条件下周围土体的强度特性、蠕变变形规律等物理力学行为至关重要.在冻结砂土单轴抗压强度试验基础上,对其进行不同温度以及加载应力下的单轴压缩蠕变试验,并进行影响因素分析.引入S-M经验蠕变模型,考虑温度和加载应力的影响,对模型参数进...     

低动应力下岩石分数阶Burgers本构模型

动荷载下岩石变形特性是岩土工程界的常见问题之一。为研究岩石低动应力下变形特性,基于分数阶微积分构建分数阶黏壶,将分数阶黏壶替换Burgers模型中Maxwell常值黏壶,建立了可反映低动应力荷载作用下岩石变形规律的分数阶Burgers模型(Fractional-order Burgers Model,FBM)。将动荷载分解为一个静力荷载和一个平均应力值为0的循环荷载,基于流变力学理论给出了静力作用下基于分数阶Burgers模型的岩石流变本构方程,再根据黏弹性力学理论,考虑岩石损伤、裂隙及塑性变形对动荷载下岩石储能柔量和耗能柔量造成的影响,引入储能和耗能柔量变化量,构建了循环荷载下基于分数阶Burgers模型的岩石动态响应本构方程式,最后将已获得的岩石流变本构方程式与动态响应本构方程式叠加,即得到一种新的岩石本构方程。与已有的试验结果相比,改进Burgers模型可较好地描述低动应力状态下岩石减速、等速2个阶段的变形特征,且模型参数可运用数值方法简便得到。     

动态水权效益模型及其蚁群算法求解

本文提出了动态水权的基本概念及特征,研究了动态因素影响下水市场参与者活动及区域内水权交易的效益最优问题。以无定河流域陕西省境内水权配置为例,建立了其在丰枯期、节水潜力双因素变化下的动态博弈模型,并运用蚁群算法实现了模型最优求解。结果表明:枯水期靖边县、米脂县成为用水户,榆阳区、横山县和绥德县为转让户,转让户产生最大效益为1320万元,用水户及时弥补了缺水并产生效益为1850万元,区域总效益达到3170万元。模型能实现动态因素影响下的转让户、用水户及其区域总效益的最大化,为实现区域水资源的优化配置提供了重要的方法。     

大坝混凝土分数阶徐变模型探讨

混凝土是一种介于理想固体与流体之间,与加载龄期和持荷时间有关的徐变材料。针对分数阶微积分可描述处于理想固体与流体之间不同状态的流变行为,建议将分数阶模型应用于混凝土徐变模型分析。首先基于带软体元件的广义开尔文模型,建立了5参数分数阶徐变模型;接着结合复合形优化算法反演出混凝土分数阶徐变模型的5个参数。工程算例分析表明,分数阶徐变模型计算值与试验值吻合效果良好,且与8参数模型拟合效果相当,将分数阶流变模型应用在混凝土徐变中为混凝土徐变分析提供了一种新思路。     

蚁群算法在工程项目工期—费用优化问题中的应用

论述了工期—费用优化问题的原理,分析了传统优化方法的优缺点。针对工期-费用这一连续空间优化问题,综合了基于网格划分策略的连续域蚁群算法和求解旅行商问题的基本蚁群算法的思想,构造了一种改进的蚁群算法。实例计算结果表明,该方法在求解工期费用优化问题方面是有效的。     

蚁群生成树算法研究

应用蚁群生成树算法搜索了有34个节点的连接图的生成树,并采用正交设计法和均匀设计法进行了参数优化配置方法研究。结果表明:对于参数较多的蚁群算法,应用正交设计法和均匀设计法进行参数优化配置是一种可行且有效的途径,可有效提高蚁群算法的收敛速度,在求解精度上也有一定优势;充分发挥人类智能与仿生物智能的各自优势是克服单纯靠智能优化方法随机搜索缺点的关键;当蚂蚁数目为100、信息素相对重要性因素为0.3、信息素衰减系数为3.6、信息素挥发系数为0.4、信息素增加强度系数为14时,蚁群生成树算法效果最佳。     

基于改进西原模型的厚冲积地层基坑结构回弹参数敏感性分析

通过在传统西原本构模型中串联Newton体,可准确追踪黄河厚冲积黏土地层中土体卸荷后的非稳定蠕变力学行为特征。以济南省文化艺术中心大厦深基坑为工程背景,采用现场监测数据分析、统计建模和FLAC^3D二次开发数值模拟相结合的方法进行模型优化和改进西原方程的参数辨识,分析了围护桩的不同插入比、桩边尺寸及桩间净距3种情况下基坑卸荷导致的底板上移规律,以及立柱桩入土深度、插桩位置及桩型对基坑开挖过程中立柱桩的回弹特性的影响。结果表明底板上移对参数的敏感程度大小为围护桩净距＞插入比＞桩边长;立柱桩回弹对参数的敏感程度大小为立柱桩入土深度＞插桩位置＞桩型。利用此规律可有效降低基坑开挖对工程桩及底板隆起的影响,确保了济南省文化艺术中心大厦深基坑的施工安全、优质,为同类地层深基坑控制立柱桩及底板隆起提供了设计经验和参考。     

混沌蚁群算法在水库优化调度中的应用

提出一种基于混沌优化算法和蚁群算法相结合的混合算法,在求解水库优化调度问题的方法。根据混沌变量的随机性和遍历性,利用混沌变量进行优化搜索,从而有效地克服了蚁群算法存在的效率低、易于演化停滞及陷入局部最优等问题。又利用蚁群算法信息素正反馈的优点,改善了混沌搜索的盲目性,提高了搜索的效率。通过实例计算,结果表明该算法具有效率高及较强的全局寻优能力。     

蚁群算法在拱坝结构可靠度分析中的应用

根据Hasofer-Lind的定义,将复杂的拱坝可靠性指标计算问题转化为数学上的优化问题,针对拱坝功能函数的复杂非线性和隐性的特点,提出基于蚁群算法的拱坝可靠度计算新方法,该方法避免了计算功能函数求导问题,不易陷入局部最优。以沙牌碾压混凝土拱坝的结构可靠度分析为例,得出了该坝坝体及诱导逢可靠性指标的分布规律,与文献[2]试验成果吻合。     

蚁群聚类在径流影响因素时间序列分析中的应用

灰关联分析表明,黄河上游贵德站年降雨量、太阳黑子相对数以及人类活动干扰度对贵德站年径流都有较大的影响.为此,提出了一种新的基于蚁群的聚类分析方法,对贵德站年降雨量、太阳黑子相对数以及人类活动干扰度所组成的多维时间序列进行聚类分析.分析结果显示.此序列具有9～12年和2～3年的周期.根据相似性搜索原理,由此可推测出贵德站年径流序列也具有9～12年和2～3年的周期,从而实现了由影响因素的综合变化规律推求径流变化规律的目的.     

基于GACO-BP-MC的大坝变形监控模型

建立相应的安全监控模型来分析大坝变形监测资料对保障大坝服役安全意义重大。BP神经网络模型在此方面得到了广泛应用,但采用蚁群算法(ACO)对BP神经网络参数寻优时存在因初期搜索完全随机导致收敛速度慢的问题。将具有快速随机的全局搜索能力的遗传算法(GA)引入蚁群算法中,利用遗传算法指导生成初始信息素分布,再由蚁群算法正反馈寻得最优解来训练BP神经网络,从而得到大坝变形预测值,2种算法优势互补,缩短了蚁群算法的搜索时间并避免陷入局部最优点。在此基础上,为进一步提高预测精度,采用马尔科夫链(MC)对预测结果进行改进,由此建立了应用于大坝变形监控的GACO-BP-MC模型。工程实例分析表明,该模型在参数优化方面具有较快的寻优速率,且具有较高的拟合和预报能力。