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摘要
土的剪胀性是建立本构模型的重要基础,而当前建立的剪胀模型揭示其共同规律不够,这也是现有的本构模型不能良好反映土体变形机制的重要原因。基于Hadoop+Spark计算平台,提出了一种全局优化性强,收敛性快,计算稳定的(distributed levenberg marquardt regression)DLMR大数据特征深度挖掘算法。利用剪胀型土的大量剪胀特性试验数据,根据该算法和剪胀型土的基本力学特性,得到了剪胀型土的剪胀性大数据特征,发现了剪胀率与应力、应变以及应力增量存在明显的非线性特征,并分别建立了它们之间的相关性函数。在此基础上,构建了可以反映剪胀型土剪胀特性共同规律的剪胀模型。通过模型的比较,本文模型明显优于修正剑桥模型下剪胀模型的改进式和Rowe模型。通过模拟不同应力路径下剪胀型土的常规三轴压缩试验数据,表明本文模型能够良好反映不同应力路径下的剪胀性。
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单位中国人民解放军陆军勤务学院
