基于QGA-SVM的堆石料离散元细观参数标定模型

摘要：

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,所建立的模型可快速、精确地标定离散元细观参数,具有工程应用价值.

关键词：堆石料、离散元、细观参数标定、量子遗传算法、支持向量机、三轴试验

所属期刊栏目：38

分类号：TV61(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：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

在线出版日期：2018-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：53-58,75