【摘 要】
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针对堆石料离散元三轴试验中存在的细观参数标定影响因素多、耗时严重等问题,在总结分析堆石料细观模型现状的基础上,建立基于量子遗传算法(QGA)和支持向量机(SVM)的细观参数
【机 构】
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西安理工大学水利水电学院,西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41301597),西北旱区生态水利国家重点实验室开放基金(2016ZZKT-8),陕西省自然科学基础研究计划重点项目(2018JZ5010)
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针对堆石料离散元三轴试验中存在的细观参数标定影响因素多、耗时严重等问题,在总结分析堆石料细观模型现状的基础上,建立基于量子遗传算法(QGA)和支持向量机(SVM)的细观参数标定模型。模型采用拉丁超立方抽样生成细观参数组,并使用离散元计算其应力应变曲线;采用QGA对SVM进行训练,使其达到最佳学习效果,以模拟细观参数与应力应变曲线间复杂的非线性关系;依据堆石料室内三轴试验成果,发挥SVM计算速度优势,采用QGA搜索堆石料细观参数,实现堆石料的离散元细观参数标定。堆石料细观参数实例标定结果表明,所建立的模型可
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