【摘 要】
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岩石是经历多次地质构造运动形成的极为复杂的材料,高度的非线性是其本质特征之一。如何采用非线性方法对岩石力学问题研究是前瞻性的课题。本文主要工作为采用遗传算法实现
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岩石是经历多次地质构造运动形成的极为复杂的材料,高度的非线性是其本质特征之一。如何采用非线性方法对岩石力学问题研究是前瞻性的课题。本文主要工作为采用遗传算法实现了对岩石力学参数如E、μ、c、φ同时进行反演识别,结果可靠;建立径向基神经网络逼近岩石应力-应变关系代替传统的本构关系,更加符合实际,为岩石力学问题的计算,提供了新的途径;建立小波神经网络模型,可以根据具体问题的属性,自动调节网络节点数目,避免人为给定网络节点数目的弊端,使得对岩石破坏演化过程中物理量的变化的预测更加符合实际。
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