掺砾黏土拉伸断裂细观特性研究

掺砾黏土在高心墙堆石坝工程中的应用越来越广泛,其拉伸断裂特性对心墙的安全至关重要。将掺砾黏土视作四相复合材料,基于图像处理和随机投放建立了考虑真实砾石形态的细观数值模型,结合物理试验的结果验证了其有效性,并分析了掺砾黏土拉伸断裂的宏细观特性。应力位移曲线的宏观非线性是细观非均质性的体现,砾石的掺入大幅减低了抗拉强度,但提高了峰后抗拉性能;土石界面是微裂缝发展的源头,拉伸断裂是一个微裂缝萌生、扩展以至汇集形成宏观裂缝的过程;拉伸断裂发生在一个区域,即断裂过程区,该区域的形成与砾石的随机分布有关。最后,采用数值试验分析了随机砾石投放和掺砾量对掺砾黏土宏细观力学行为的影响。     

基于神经网络和演化算法的土石坝位移反演分析

构造了基于综合应用人工神经网络和演化算法的位移反演分析方法。该法使用具有较强非线性映射能力的神经网络模型代替有限元计算,提高了计算效率。采用演化算法和Vogl快速算法,同时优化神经网络的结构和权值,增加其适应性并加快训练速度;使用多种群演化等策略,改善演化算法的全局收敛性和收敛速度。以三峡茅坪溪防护土石坝的变形反演分析为例,研究了神经网络演化代数以及训练样本数量对神经网络模拟能力的影响,证明了所建立的反演分析方法的有效性。