[发明专利]一种基于人工智能算法的土体本构模型参数确定方法

摘要

本发明涉及一种基于人工智能算法的土体本构模型参数确定方法，通过构建计算数据和试验数据之间的适应度函数，将本构模型参数取定转化为一个系统最优解求解问题，并采用了遗传算法获得该系统的最优解，克服了传统方法中人为经验的影响，并且可实现多个本构模型参数一次性获得，极大提高了本构模型参数取定效率。

主权项

一种基于人工智能算法的土体本构模型参数确定方法，其特征在于，包括：步骤100：确定本构模型参数数目；确定本构模型参数数目后，部分参数通过三轴试验试验数据直接确定，其余的n个参数变量x1～xn通过下述算法确定；步骤200：产生初代种群；设种群数目为N，经过基因编码得到N个个体X1～XN的基因型，其中每个个体X＝{x1,x2,...,xn}；步骤300：构建适应度函数；步骤400：通过适应度函数对初代种群的N个个体X1～XN分别进行适应度评价，根据适应度由高到低对N个个体进行重新排序；步骤500：设置阈值εuv，评价个体适应度是否满足要求，若排序中最高适应度个体对应的适应度≤εuv，则停止计算，将该个体作为最优个体输出，否则执行步骤600；步骤600：根据遗传概率，通过下述操作产生新种群；步骤601：基于浓度进行个体选择，得到子代种群N个个体；步骤602：对子代种群N个个体进行个体交叉、变异，形成新的个体；步骤603：子代种群N个个体经过交叉变异后，形成新的种群，跳转步骤400继续计算；反复执行步骤400至步骤603，依次形成第2代、第3代……第m代新种群，直至满足条件后终止。