›› 2010, Vol. 31 ›› Issue (4): 1173-1180.

• 岩土工程研究 • 上一篇    下一篇

水化学溶液下灰岩力学特性及神经网络模拟研究

陈炳瑞1,冯夏庭1,姚华彦1, 2,徐速超3   

  1. 1.中国科学院武汉岩土力学研究所 岩土力学与工程国家重点实验室,武汉 430071;2.合肥工业大学 土木与水利工程学院,合肥 230009 3.东北大学 资源与土木工程学院,沈阳 110006
  • 收稿日期:2009-05-12 出版日期:2010-04-10 发布日期:2010-04-30
  • 作者简介:陈炳瑞,男,1976年生,博士,副研究员,主要从事岩石流变、工程长期稳定性及智能分析方面的研究工作。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金(10872209);国家自然科学基金国际合作重大项目(50920105908);中国科学院知识创新工程青年人才领域专项前沿项目(0711031Q01)。

Study on mechanical behavior of limestone and simulation using neural network model under different water-chemical environment

CHEN Bing-rui1, FENG Xia-ting1, YAO Hua-yan 1, 2, XU Su-chao3   

  1. 1.State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering, Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430071, China; 2.School of Civil Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China; 3.School of Resources and Civil Engineering, Northeastern University, Shengyang 110006, China
  • Received:2009-05-12 Online:2010-04-10 Published:2010-04-30

摘要:

基于水化学溶液浸泡的饱和灰岩三轴压缩试验结果,分析了影响灰岩变形及强度等力学特性的主要因素,认为随溶液酸碱度增加,弹性模量及峰值强度均有降低的趋势;相同pH值,Na2SO4溶液、蒸馏水和CaCl2溶液对灰岩强度的弱化程度依次降低;随着围压的增加,岩石强度逐渐增大,岩石到达峰值强度时的轴向变形也越来越大,塑性变形明显增加。考虑应力路径和化学溶液的影响,利用遗传算法优化神经网络结构,建立了进化神经网络本构模型。通过样本学习模型能较好地描述化学环境下灰岩的力学性能,5种不同化学环境下的力学试验验证了进化神经网络模型模拟结果的可靠性,该方法可以推广到化学环境下其他岩石的力学试验模拟。

关键词: 三轴试验, 水-岩作用, 进化神经网络, 本构模型, 力学化学耦合作用

Abstract:

Based on triaxial compression tests of saturated limestone soaked by water-chemical solution, main factors affecting mechanical characteristics of limestone such as pH value, ion concentration and confining pressure are analyzed. The tests show that the elastic modulus and the peak strength of saturated limestone trend to decrease with the increase of acidity-alkalinity for the same solution with the same mol concentration; strength of limestone soaked in Na2SO4 solution, distilled water and CaCl2 solution with the same pH value decreases according to priority; the axial strain when the peak strength reaches, the strength of limestone and plastic deformation increase markedly with the increase of confining pressure. Considering the effect of the chemical solution and the stress path for mechanical property of limestone, an implicit modeling method describing mechanical property of limestone using evolutionary neural network is proposed. The neural network constitutive model trained by learning samples, tested by testing samples, and whose structure are searched by genetic algorithm, can well describe the mechanical properties of the limestone and can be used to simulate the mechanical tests in the similar condition. Correction of simulation is proved by 5 mechanical tests under different lab conditions.

Key words: triaxial compression test, water-rock interaction, evolutionary neural network, constitutive model, mechano-chemical coupling

中图分类号: 

  • O 319.56
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