[发明专利]一种基于深度学习的土石坝材料本构模型构建方法有效
申请号: | 202010615929.0 | 申请日: | 2020-07-01 |
公开(公告)号: | CN111881601B | 公开(公告)日: | 2023-08-15 |
发明(设计)人: | 杨旸;张宗亮;冯业林;冯峻林;梁礼绘;徐云泉 | 申请(专利权)人: | 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司 |
主分类号: | G06F30/23 | 分类号: | G06F30/23;G06F30/27;G06N3/048;G06N3/08;G16C60/00;G06F119/14 |
代理公司: | 昆明祥和知识产权代理有限公司 53114 | 代理人: | 董昆生 |
地址: | 650000 云南*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | 本发明公开一种基于深度学习的土石坝材料本构模型构建方法,属于人工智能和材料本构模型技术领域,包括根据土石坝材料试件大小建立有限元模型,输入压缩试验得到的应力‑应变曲线进行有限元计算,提取模型真实应力、应变及其增量数据,组成数据集;采用深度学习对数据集进行学习,输出深度学习模型参数;根据深度学习模型参数,编写材料本构子程序,构建基于深度学习与有限单元法的土石坝材料本构模型,本发明土石坝材料本构模型构建方法,使用的深度神经网络能够无限逼近任意连续函数,能够用于对复杂非线性土石坝材料本构模型的构建,且深度神经网络本构模型仅基于试验数据,没有作出任何假设,模型不受应力应变曲线形状的影响,模型更客观。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 土石 材料 模型 构建 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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