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基于模糊集塑性理论的无粘性土循环荷载本构模型研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-34页
   ·选题背景第11-12页
   ·研究目的第12-14页
   ·国内外相关研究现状第14-33页
     ·塑性增量理论(Incremental Plasticity Theory)第14-17页
     ·岩土材料的等向硬化和运动硬化模型(lsotropic/Kinematic Hardening ConstitutiveModels)第17-20页
     ·多次屈服面塑性模型(Multi-surface Plasticity Model)第20-22页
     ·边界面塑性模型(Bounding Surface Plasticity Model)第22-24页
     ·剑桥模型(Cambridge Model)第24-28页
     ·模糊集塑性模型(Fuzzy Set Plasticity Model)第28-29页
     ·本构关系的数值积分方法研究第29-31页
     ·无约束的数值最优化方法研究第31-33页
   ·研究内容第33-34页
第二章 无粘性土的模糊集塑性动力模型第34-55页
   ·模糊集塑性动力模型的基本描述第34-39页
     ·模糊锥面的定义第35-38页
     ·模糊锥面上的塑性模量第38-39页
   ·会员函数(Membership Functions)的定义第39-40页
   ·流动法则第40-41页
     ·模糊锥面的梯度表达式第40-41页
     ·四阶张量T的表达式第41页
   ·模糊集塑性动力模型参数的定义第41-42页
   ·模糊集塑性动力模型本构关系的表达式第42-45页
     ·应力控制算法第42-43页
     ·应变控制算法第43-44页
     ·混合控制算法第44-45页
   ·模型的验证第45-51页
     ·真三轴试验的数值模拟验证第45-48页
     ·常规三轴试验的数值模拟验证第48-51页
   ·模型参数的研究第51-53页
   ·本章小结第53-55页
第三章 复杂应力路径下模糊集塑性动力模型的研究与应用第55-71页
   ·复杂应力条件下砂土的剪切特性试验研究现状第55-57页
     ·主应力轴连续旋转的影响第55-56页
     ·主应力方向、中主应力系数及初始物理状态的影响第56-57页
   ·模糊集塑性动力模型对复杂应力路径下砂土力学特性的数值模拟第57-69页
     ·试验简介第57-59页
     ·模型参数的确定第59-60页
     ·模糊集塑性动力模型在π平面上的构形第60-62页
     ·砂土在排水条件下的应力—应变特性的数值模拟第62-69页
   ·本章小结第69-71页
第四章 模糊集塑性动力模型循环特性的数值模拟第71-104页
   ·等幅循环加载效应研究第71-76页
   ·变幅循环加载效应研究第76-81页
     ·循环压缩荷载作用效应第76-79页
     ·循环压缩与拉伸荷载共同作用效应第79-81页
   ·循环荷载作用下,材料的损伤效应研究第81-98页
     ·循环压缩荷载作用效应第81-90页
     ·循环压缩与拉伸荷载共同作用效应第90-98页
   ·循环荷载作用下模糊集塑性动力模型在饱和松砂土中的应用第98-102页
   ·本章小结第102-104页
第五章 循环荷载作用下路基颗粒土的循环特性研究与应用第104-122页
   ·路基颗粒土的基本变形特征第104-106页
   ·路基颗粒土永久变形与弹性回弹模量的研究现状第106-110页
     ·影响因素第106-109页
     ·相关计算方法与本构模型研究第109-110页
   ·模糊集塑性动力模型对路基颗粒土永久变形及弹性回弹模量的数值模拟与预测第110-120页
     ·路基颗粒土模糊集塑性动力模型第111-114页
     ·路基颗粒土循环应力—应变特性模拟研究第114-120页
   ·本章小结第120-122页
第六章 模糊集塑性动力模型隐式积分算法与数值最优化分析法研究第122-133页
   ·隐式积分算法简介第122-123页
   ·隐式积分法的双向量回归算法第123-124页
   ·隐式积分算法在模糊集塑性动力模型中的应用第124-129页
     ·相容正切算法方程式第124-125页
     ·混合应变控制算法第125-126页
     ·隐式积分算法与显式积分算法的比较第126-129页
   ·数值最优化分析法在模型参数确定方面的研究第129-132页
     ·零次逼近法第129-130页
     ·随机搜索算法第130页
     ·目标函数第130-131页
     ·模型的优化结果第131-132页
   ·本章小结第132-133页
第七章 结论与展望第133-137页
   ·本文主要研究成果和结论第133-135页
   ·本文创新点第135页
   ·存在的不足及有待进一步研究的问题第135-137页
参考文献第137-149页
致谢第149-150页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第150页

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