堆石料弹塑性本构模型参数反演方法研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 | 第7-11页 |
| 1.2.1 堆石料本构模型 | 第8-9页 |
| 1.2.2 反演分析方法 | 第9-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 堆石料本构模型及参数敏感性分析 | 第13-17页 |
| 2.1 邓肯EB模型 | 第13-14页 |
| 2.2 改进P-Z广义塑性模型 | 第14页 |
| 2.3 颗粒破碎广义塑性模型 | 第14页 |
| 2.4 敏感性分析 | 第14-17页 |
| 2.4.1 局部敏感性分析方法 | 第15页 |
| 2.4.2 全局敏感性分析方法 | 第15-17页 |
| 3 混合粒子群算法 | 第17-31页 |
| 3.1 粒子群算法 | 第17-18页 |
| 3.2 单纯形算法 | 第18-19页 |
| 3.3 混合粒子群算法 | 第19-20页 |
| 3.4 工程实例 | 第20-29页 |
| 3.4.1 敏感性分析 | 第21-25页 |
| 3.4.2 反演结果分析 | 第25-29页 |
| 3.5 小结 | 第29-31页 |
| 4 人工蜂群算法 | 第31-46页 |
| 4.1 人工蜂群算法 | 第31-33页 |
| 4.2 工程实例 | 第33-40页 |
| 4.2.1 工程概况 | 第33-34页 |
| 4.2.2 敏感性分析 | 第34-36页 |
| 4.2.3 算法比较 | 第36-40页 |
| 4.3 本构模型辨识 | 第40-45页 |
| 4.3.1 敏感性分析方法工况 | 第40-41页 |
| 4.3.2 反演结果分析 | 第41-45页 |
| 4.4 小结 | 第45-46页 |
| 5 混合人工蜂群算法 | 第46-52页 |
| 5.1 工程应用 | 第46-50页 |
| 5.2 小结 | 第50-52页 |
| 6 响应面法 | 第52-59页 |
| 6.1 敏感性分析 | 第52-53页 |
| 6.2 拉丁超立方抽样 | 第53页 |
| 6.3 人工神经网络 | 第53页 |
| 6.4 工程实例 | 第53-57页 |
| 6.5 结论 | 第57-59页 |
| 7 结论与展望 | 第59-61页 |
| 7.1 结论 | 第59-60页 |
| 7.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
