岩土材料静动力本构的方程找型及智能建模方法
编号：228
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更新：2025-05-07 10:45:09
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口头报告
摘要
针对岩土材料静动力学本构建模难题，提出两种智能建模框架：（1）基于物理先验符号回归的本构找型方法，通过两阶段策略将经典弹塑性理论与数据驱动优化深度融合，在保持物理一致性的前提下，利用符号回归技术实现本构方程的自动生成，在砂土三轴试验中验证了其收敛速度的提升且方程形式符合基本力学原理；（2）构建热力学信息神经网络，创新性地将热力学第一、第二定律嵌入网络架构，将原始热力学网络推广至二维问题，在预测应力-应变关系的同时确保能量演化符合热力学约束。相比纯数据驱动方法，该模型在泛化能力及抗噪能力上有所提升。两种方法分别从符号方程优化与物理约束神经网络两个维度，为岩土本构建模提供了兼具精度与可解释性的智能解决方案，在地质工程与材料计算领域具有重要应用价值。
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