深基坑土体力学参数动态反演研究.doc
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1、一 位移反分析的基本原理从系统角度来看,基坑工程是一个复杂的巨系统,人们对其进行的各种施工活动,均可看成系统输入,而人们量测到的位移、变形破坏则为系统对输入的响应,即系统的输出(如图1-l所示)。而反分析则是根据一个灰色系统的输出确定输入的过程,也可以看成由系统的输出到输入的映射。而人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一个复杂的非线性动态系统,具有大规模的并行处理和分布式的信息存储能力、良好的自适应性、很强的学习联想、容错性和抗干扰能力,几乎可以模拟任何复杂的非线性系统。图1-1 基坑工程系统示意图用神经网络建模不需要知道变形与所求参数之间的关系,通
2、过样本学习和记忆,就可找出输入(岩土体力学参数)与输出(位移)之间的非线性特征关系。基坑工程计算中较多采用三层BP网络模型。神经网络具有很强的非线性映射能力,数值模拟具有很好的定量分析能力,两者结合起来是位移智能化反分析的一条有效途径。本文进行基坑岩土体力学参数的位移反分析研究主要综合运用了正交试验法、有限差分法以及BP神经网络方法。根据正交试验对各土层土体力学参数进行分组设计,运用有限差分软件FLAC3D对基坑开挖工况进行模拟计算,根据计算结果构建BP神经网络训练样本,采用BP神经网络模型进行土体力学参数的位移反分析研究。具体实施步骤如下:(1)按正交试验法进行土体力学参数分组设计;(2)产
3、生BP神经网络的训练样本集:首先根据有限差分计算,得到由计算位移值和相应输入岩土体力学参数组成的雏形样本集;再将雏形样本集经过样本空间的映射,转换为0,1实数空间范围内的实际训练样本;(3)确定BP网络结构,用样本集对网络进行学习训练,建立计算位移与输入参数之间的非线性关系;(4)利用训练好的神经网络进行后期的计算,把测得的实际位移输入到训练好的神经网络进行反分析,神经网络则输出相应的岩土体力学参数;(5)把反分析所得的岩土体力学参数输入有限差分正分析程序,进行内力、变形等预测分析。利用神经网络模拟有限差分计算过程,不仅可以提高反分析计算的精度,同时还可以提高计算效率。1.1 FLAC3D的基
4、本理论和计算原理许多工程分析问题,都可归纳为在给定的边界条件下求解其控制方程(常微分方程或偏微分方程)的问题,但能用解析方法求出精确解的只是方程性质比较简单,且几何边界相当规则的少数问题。对于大多数的工程技术问题,由于物体的几何形状较复杂或者问题的某些特征是非线性的,人们在广泛吸收现代数学、力学理论的基础上,借助于计算机技术来获得满足工程要求的数值解,这就是数值模拟技术。目前在岩土工程技术领域内常用的数值模拟方法有:有限元法(Finite Element Method)、边界元法(Boundary Element Method)、离散元法(Discrete Element Method)、块体
5、理论(Block Theory)反演分析(Back Analysis)、有限元边界元耦合法。本次对基坑开挖支护的数值模拟,采用FLAC3D软件进行。FLAC是快速拉格朗日差分分析(Fast Lagrangian Analysis of Continua)的简写。FLAC是力学计算的数值方法之一,该名词渊源于流体动力学,它研究每个流体质点随时间变化的情况,即着眼于某一个流体质点在不同时刻的运动轨迹、速度及压力等。快速拉格朗日差分分析将计算域划分为若干单元,单元网格可以随着材料的变形而变形,即所谓的拉格朗日算法,这种算法可以准确地模拟材料的屈服、塑性流动、软化直至大变形,尤其在材料的弹塑性分析、大
6、变形分析以及模拟施工过程等领域有其独到的优点。 1.1.1 FLAC3D的本构模型岩土本构关系是指通过一些试验测试少量的岩、土体弹塑性应力应变关系曲线,然后通过岩土塑性理论及某些必要的补充假设,将这些试验结果推广到复杂应力、组合状态中去,以求取应力应变的普遍关系;将这种应力应变关系以数学表达式表达,即称为岩土本构模型。岩土材料的多样性及其力学特性的差异,使得人们无法采用统一的本构模型来表达其在外力作用下的力学响应特性,因而开发出了多种岩土本构模型。FLAC3D中内置12种岩土本构模型以适应各种工程分析的需要,它们是:(1) 空模型(Null Model):通常用来表示被移除或开挖的材料,且移除
7、或开挖区域的应力自动设置为零。在数值模拟的后续阶段,空模型材料也可以转化成其他的材料模型。采用这种模型,可以进行诸如开挖、回填之类的模拟。(2)弹性模型(Elastic model):弹性本构模型具有卸载后变形可恢复的特性,其应力应变规律是线性的,与应力路径无关,包含3个弹性模型。各向同性弹性模型(Elastic Isotropic model)代表均匀连续各向同性并为线性应力应变关系的材料;正交各向异性弹性模型(Orthotropic Model)适用于具有良好各向异性弹性性质的弹性材料;横观各向异性弹性模型(Transversely Isotropic Model)适用于模拟在各层的法线方
8、向和切线方向的弹性模量有明显差异的层状弹性材料。(3)塑性模型(Plastic model):包含8个塑性模型。德鲁克普拉格模型(Drucker-Prager Model)是一种塑性模型,其剪切屈服应力是法向应力的函数;莫尔库仑模型(Mohr-Coulomb Model)代表在剪切荷载下产生屈服的材料,但其屈服应力仅仅决定于大小主应力,中主应力对屈服不产生影响;应变硬化/软化莫尔库仑模型(Strain-Hardening/Softening Mohr-Coulomb Model)基于莫尔库仑塑性模型,它能够反映荷载超过土体初始破坏条件时剪切强度所表现出的硬化或软化特性;遍有节理模型(Ubiqu
9、itous-Joint Model)用来模拟岩土材料(主要为岩石)中的软弱面;双线性应变软化遍有节理模型(Bilinear Strain-Hardening/Softening Ubiquitous-Joint Model)结合了应变软化莫尔库仑模型和遍有节理模型的特性,这种模型对岩体或土体和节理均采用了双线性破坏准则;修正剑桥模型(Modified Cam-clay Model)能够考虑土体塑性体积变形的影响。 1.1.2 FLAC3D的计算原理FLAC程序的基本原理和算法与离散元相似,但它却像有限元那样适用于多种材料模式与边界条件的非规则区域的连续问题求解;在求解过程中,FLAC采用了离散
10、元的动态松弛法,不需要求解大型联立方程组(刚度矩阵)。同时,同以往的差分分析方法相比,FLAC不但可以对连续介质进行大变形分析,而且能模拟岩体沿某一软弱面产生的滑动变形,FLAC还能在同一计算模型中针对不同的材料特性,使用相应的本构方程来比较真实地反映实际材料的动态行为。具体地讲,FLAC的基本原理如下:FLAC用差分方法求解,因此首先要生成网格。将物理网格(图1-2)y映射在数学网格(图1-3)上,这样数学网格上的某个编号为i,j的结点就与物理网格上相应的结点的坐标x,y相对应,这一过程可以想象为数学网格是一张橡皮做的网,拉扯以后可以变为物理网格的形。 图1-2 物理网格 图1-3 数学网格
11、假定某一时刻各个节点的速度为己知,则根据高斯定理可求得单元的应变率,进而根据材料的本构定律可求得单元的新应力。根据高斯定理,对于函数F有: (1-1)式中,是函数求解域(或单元)的体积;是的边界;是的单位外法线矢量。定义梯度的平均值 (1-2)式中,表示求平均值。 对于一个具有条边的多边形,上式可写成对条边求和的形式: (1-3)式中,是多边形的边长,是在上的平均值。假定以速度代替式(1-3)中的,且取边两端的结点(即差分网络的角点)和的速度平均值,则: (1-4)对于三角形单元(如图1-4): (1-5)同理可求出值。由几何方程可求得单元的平均应变增量: (1-6) 图1-4计算单元示意图
12、图1-5积分路径由广义虎克定律,各向同性材料的本构方程为:式中,为拉梅常数;,即体积应变; (1-7)因此单元的平均应力增量可表达成: (1-8)同时,若以应力表示应变,则其本构关系为: (3-9)式中,为泊松比;为弹性模量;为应力第一不变量。这样,通过上述各式的迭代求解,便可求出每一迭代时步相应各单元的应力和应变值。由莫尔库仑屈服准则: (1-10)将式(1-10)转换成用单元应力表示的形式: (1-11)式中,根据各单元值的大小便可判断单元屈服与否(屈服;否则不屈服)。上面已求出了各域(单元)的应力,下面来求各结点的平衡力。由结点的运动方程: (1-12)式中,为总加速度;为重力加速度。对
13、(1-12)沿积分路径积分(见图1-5)得: (1-13)其中,为某结点周围单元作用在该结点的集中力。 (1-14)式中,指作用在结点中的合力(净力)。 利用中心差分,得该结点加速度和速度: (1-15) (1-16)其中,为结点上一时步的速度,而也已求出。进一步得结点位移: (1-17)图3-6 拉格朗日差分法计算循环按照上述思路,通过迭代求解,便可求出各个时步模型各单元(或结点)的应力、变形值,进而可模拟出整个模型变形破坏过程。拉格朗日差分法计算循环如图1-6所示。 1.1.3 FLAC3D的优点及其在岩土工程中的应用FLAC程序的功能非常强大,它不但可以用于分析计算一般岩土体的应力和变形
14、情况,还可以进行水热力三者的耦合分析、地震动力分析以及岩土体蠕变行为分析等。与现行的数值方法相比,F LAC具有以下几方面的优点:(1)求解过程中,采用迭代法求解,不需要存储较大的刚度矩阵,比有限元方法大大地节省了内存,这一优点在三维分析中显得特别重要。(2)在现行的FLAC程序中,采用了“混合离散化”(mixed discrimination)技术可以比有限元的数值积分更为精确和有效地模拟计算材料的塑性破坏(plastic collapse)和塑性流动(plastic flow)。(3)采用显式差分求解,几乎可以在与求解线性应力应变本构方程相同的时间内,求解任意的非线性应力应变本构方程。因此
15、,FLAC它比一般的差分分析方法相比大大地节约了时间,提高了解决问题的速度。(4)在FLAC中,所用的是全动力学方程(full dynamic equation),即使在求解静力学问题时也如此。因此,它可以很好地分析和计算物理非稳定过程,这是一般的有限元方法所不能解决的。(5)可以比较接近实际的模拟岩土工程施工过程。FLAC采用差分方法,每一步的计算结果与时间相对应,用此可以充分考虑施工过程中的时间效应。同时,FLAC程序采用人机交互式的批命令形式执行,在计算过程中可以根据施工过程对计算模型和参数取值等进行实时地调整,达到对施工过程进行实时地仿真的目的。此外,FLAC3D具有良好的前后处理功能
16、,计算时三维网格自动被剖分成四面体单元。因此,在网格形状划分上没有太多限制,可以准确地模拟工程实际:每个单元体都可以有自己的材料模型,材料可以在外力及应力作用下屈服流动,网格也随着材料的变形而改变(大变形模式)。由于显式方法不需形成矩阵,因此,对计算机硬件的要求也相应降低;同时,程序对差分方程解迭代的精确性和收敛性进行了优化,计算时间和计算结果都能够满足要求。对于岩土材料来说,显式方法很容易引入材料的非线性本构关系。对于遵循非线性应力应变关系的材料来说,也不需要进行迭代计算(这往往在计算中造成很大误差);相应于某一给定的应变增量的应力增量,可以在给定的区域内,按实际发生的那样,指定使其符合非线
17、性本构方程。这样,非线性定律可以按它正确的物理模式得以遵循,而不是取决于迭代方法途径的敏感性。岩土工程问题包含力学、流体流动、热传导等广泛的物理过程。FLAC程序可以模拟这些运动的单个过程,也可模拟它们之间的耦合作用。具体来讲, FLAC3D程序可用于下列岩土工程问题的研究:(1)边坡稳定和基础设计中的承载能力及变形分析;(2)隧道、矿山巷道等地下工程的变形与破坏分析;(3)隧道等地下工程衬砌、岩石锚杆、锚索、土钉等支护结构的分析;(4)隧道及采矿工程中的动力作用与震动分析;(5)水工结构中流体流动以及水一结构相互作用分析;(6)基础与大坝由于振动或变化的孔隙压力作用发生的液化现象分析;1.2
18、 BP神经网络的基本理论与计算原理人工神经网络理论是八十年代后期世界范围内迅速发展起来的一个前沿的研究领域,它是利用物理可实现的器件或利用计算机来模拟生物神经网络的某些结构和功能,具有非线性映射能力和无模型估计的特征,是处理非线性映射问题的有效工具。神经网络因其具有自组织、自学习、自适应和并行处理(响应速度快)等特点,同时还具有很强的输入输出非线性映射能力和易于学习与训练的优点,引起了众多领域科学家的广泛关注,成为目前国际上非常活跃的前沿领域之一。人工神经网络有数十种模型,比较典型的有BP网络、Hopfield网络、CPN网络、RBF网络、CNN网络等,目前,在人工神经网络地实际应用中,绝大部
19、分的神经网络模型是采用前向多层神经网络的反传学习理论,它也是前向网络的核心部分,并体现了人工神经网络最精华的部分。1.2.1 BP神经网络的基本理论误差逆传播神经网络是目前应用最广的神经网络,它是按照误差逆传播学习算法进行训练的多阶层神经网络,简称BP(Back-Propagation)网络。BP神经网络是一种具有二层或二层以上的阶层型神经网络。上下层之间各神经元实现全连接,即下层的每一个单元与上层的每个单元都实现权连接,而每层的各个神经元之间无连接。网络按照有教师示教的方式进行学习,当一个学习样本提供给网络后,神经元的激活值,从输入层经中间层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络的输入响应
20、。在这之后,按减小希望输出与实际输出误差的方向,从输出层经各中间层逐层修正各连接权,最后回到输入层,因此得名“误差逆传播算法”。随着这种误差逆传播修正的不断进行,网络对输入模式响应的正确率也不断上升。由于误差逆传播网络及其算法增加了中间隐层并有相应学习规则可循,使其具有识别非线性模式的能力。特别是其数学意义明确,步骤分明的学习算法,更使其具有广泛的应用前景。常用的网络有三到四层。采用越多的中间层,训练时间就会急剧增加,这是因为中间层越多,误差向后传播的过程计算就越复杂。而且中间层增加后,局部最小误差也会增加。网络在训练过程中,往往容易陷入局部最小误差而无法摆脱。网络的权重难以调整到最小误差处。
21、对于大多数实际问题,一层中间层即三层网络就已经足够。而有时采用一个中间层时,需要用较多的处理单元,这时如果选用两个中间层,每层处理单元会大大减少,反而可以取得更好的效果。采用适当的中间层处理单元是非常重要的。中间层处理单元数选用太少,网络难以处理较复杂的问题,但若中间层处理单元数过多,会使网络训练时间急剧增加,而且过多的处理单元容易使网络的训练过度。也就是说网络具有过多的信息处理能力,甚至将训练数据组中没有意义的信息也记住,这时网络就难以分辨数据中真正的模式。BP神经网络算法的基本思想是:根据样本的希望输出和实际输出之间的平方误差,利用梯度下降法,从输出层开始,逐层修正权系数。BP算法的学习过
22、程由正向传播和反向传播两个过程组成,在正向传播过程中,输入信息从输入层经隐含层传向输出层,如果输出层得不到预期输出,则进行反向传播,将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各层节点的权重,使误差最小。网络不仅有输入层节点、输出层节点,而且还有隐含层节点。隐含层可以是一层,也可以是多层。最基本的BP网络只有三层结构,如图1-7所示。即输入层、隐含层和输出层。图1-7 三层BP网络基本结构图1.2.2 BP神经网络模型的计算原理一、 BP网络的学习算法假设BP网络为三层网络,输入层(以编号)有个神经元,隐含层(以编号)有个神经元,输出层(以编号)有个神经元。设有M个样本,输入向量,输出向量,。则隐
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