软岩蠕变损伤本构模型及其参数智能辨识综述报告

软岩蠕变损伤本构模型及其参数智能辨识综述报告软岩是指在地壳中，经过长时间的地质作用而形成的疏松、易碎、含有水分而且不具有粘聚力的岩石，由于软岩自身的特性，容易在受到应力作用时发生损伤和变形，这对工程建

软岩蠕变损伤本构模型及其参数智能辨识综述报告 软岩是指在地壳中，经过长时间的地质作用而形成的疏松、易碎、 含有水分而且不具有粘聚力的岩石，由于软岩自身的特性，容易在受到 应力作用时发生损伤和变形，这对工程建设和地下矿山开采等都会有很 大的影响。因此，研究软岩的本构模型和损伤特性成为当前研究的热点 问题之一。本文主要介绍软岩蠕变损伤本构模型及其参数智能辨识综 述。 软岩的本构模型可以通过多种方式描述，比较常见的有弹性-完全塑 性模型、弹性-塑性模型、线性本构模型、非线性本构模型等。其中，弹 性-完全塑性模型假设软岩在达到一定的应力下只产生塑性变形，而不考 虑恢复；弹性-塑性模型则认为软岩在受到一定的应力后产生塑性变形， 并在去除应力后能够恢复其原本状态。而线性本构模型则假设软岩在受 到应力后，其应变与应力成线性关系；非线性本构模型则能更加真实地 模拟软岩的变形行为。 除了本构模型外，软岩的损伤特性也需要被考虑。软岩的损伤表现 为裂纹扩展、粉化断裂等形式，其本质是由于软岩中含有的多孔结构导 致的。与传统的材料不同，软岩的损伤会随着时间的推移而变化，因此 对软岩损伤特性进行建模具有一定的难度。当前，比较常用的方法是将 软岩建模为弹性体，在弹性模量中引入损伤因素，在模型中添加损伤演 化方程，以模拟软岩损伤演化过程。 为了更准确地模拟软岩的变形和损伤特性，需要进行本构模型和损 伤演化参数的智能辨识。通过采用人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑 等方法，可以从实验数据中自动学习模型的参数，从而更好地描述软岩 的力学行为。例如，一些学者采用前向神经网络对软岩蠕变模型参数进 行学习，并将模型应用于岩石隧道预测、均匀荷载作用下的软岩变形分 析等工程实践中，获得了较好的效果。