基于深度学习和细观力学的颗粒材料本构关系研究

瞿同明; 冯云田; 王孟琦; 赵婷婷; 狄少丞

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基于深度学习和细观力学的颗粒材料本构关系研究

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颗粒材料的本构关系对岩土工程等众多领域至关重要.不同于传统的唯象本构理论,本文基于机器学习模型探索了一种细观力学理论指导下的数据驱动型颗粒材料本构关系预测方法.根据Vogit均质化假设,建立了小应变条件下颗粒材料应力-应变解析关系,此关系唯一地确定了一组与颗粒材料本构行为相关的细观组构变量.这些变量与反应颗粒材料宏观性质的主应力和主应变信息通过一系列离散元三轴压缩数值试验获得.考虑到细观组构变量为内变量,不能直接作为本构模型的输入.本文基于有向图方法将颗粒材料微观结构信息隐式地包含在应力-应变的预测当中,并采用门控循环单元(GRU)循环神经网络作为基础深度学习模型描述有向图中结点之间的映射关系.通过将有向图从目标节点沿源节点展开,整个应力-应变预测模型可由两个神经网络分别训练并组装而成.将训练后的深度学习模型在全新的数据集上进行测试,结果表明该训练策略能有效捕捉到颗粒材料在常规三轴任意加卸载,等中主应力系数b的真三轴加载,和等平均有效应力p的真三轴加卸载等复杂多轴加载工况下的应力-应变响应关系,模型具有良好的内插和外推预测能力.考虑到深度学习模型捕捉颗粒材料力学响应的能力及其开放式学习的特点,充分结合数据驱动方法和理论本构模型可能是颗粒材料本构研究的一个重要方向.

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来源
《力学学报》 |2021年第9期|2404-2415|共12页
作者
瞿同明; 冯云田; 王孟琦; 赵婷婷; 狄少丞;
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作者单位

斯旺西大学辛克维奇工程计算中心英国斯旺西 SA18EP;

斯旺西大学辛克维奇工程计算中心英国斯旺西 SA18EP;

斯旺西大学辛克维奇工程计算中心英国斯旺西 SA18EP;

太原理工大学机械与运载工程学院太原 030024;

哈尔滨工程大学船舶工程学院哈尔滨 150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类土力学、地基基础工程;
关键词
颗粒材料; 本构关系; 深度学习; 细观力学; 离散元; 数据驱动;

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