基于神经网络的离散元细观参数标定方法研究——以甘肃黑方台黄土滑坡为例

作     者：周小棚 许强 赵宽耀 陈婉琳 巨袁臻 周琪 ZHOU Xiaopeng;XU Qiang;ZHAO Kuanyao;CHEN Wanlin;JU Yuanzhen;ZHOU Qi

作者机构：成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 广西交通科学研究院有限公司广西南宁530007 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(41630640) 国家自然科学基金重大项目(41790445) 国家创新研究群体科学基金(41521002) 

出 版 物：《岩石力学与工程学报》 (Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering)

年 卷 期：2020年第39卷第S01期

页      码：2837-2847页

摘      要：离散元细观力学参数与宏观力学参数之间存在着很高的非线性特征,目前人工试算的参数标定方法存在着很大的随机性和盲目性,标定过程效率低,标定结果可重复性差。因此为了找到一种新的准确、高效的参数标定方法,以黑方台2015~2017年发生的7起典型黄土滑坡为研究对象,采用离散元数值试验及神经网络等方法,首先根据前人力学试验及相关研究确定出6个本征参数的取值,利用室内休止角试验以及GEMM材料数据库,确定出剩余的6个待标定参数的取值范围;然后通过对剩余6个待标定参数的敏感性进行分析,确定出JKR模型能量密度的取值为100J/m^2,并设计出其中6起滑坡以剩余5个待标定参数为变量的系列数值模拟试验,得到各组参数及其对应的模拟形态(滑源区横向宽、滑源区纵向宽、滑坡的壁高、滑坡整体落差、滑距、堆积区横向宽);然后以此作为样本进行神经网络训练,确定出模拟形态与参数之间的映射关系;进而利用此映射关系反演标定出这6起滑坡的最优模拟参数,并以这6组最优模拟参数作为该地区黄土滑坡数值模拟参数的取值范围;最后通过对第7个滑坡的正演结果,验证了该参数取值范围的可靠性和准确性,避免相同地质条件下人工标定参数所带来的复杂性和随机性。

主 题 词：边坡工程 离散元 细观参 神经网络 参数反演 

学科分类：081803[081803] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 

核心收录：

D　O　I：10.13722/j.cnki.jrme.2019.0531

馆 藏 号：203986837...