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摘要
针对PFC 3D细观参数多、宏细观参数间影响机制分析难度大、参数标定模型可解释性不足等问题，以细观参数轻量化分析目标，通过引入含陡度因子的功能函数、自适应Nesterov动量法及自适应学习率提出了一种改进的BP算法进行轻量化建模.与传统BP算法对比表明：改进算法提升了传统算法的稳定性与收敛速度，能够合理准确的对宏细观参数间的敏感性进行量化，筛选出关键的细观参数并获得轻量化的宏细观参数分析模型.基于轻量化模型对宏细观参数间的相关性及影响机制进行分析，研究了单个及多个关键细观参数对宏观参数的影响规律，研究发现：弹模随等效模量增大呈线性增长；平行黏结刚度比对弹模的增长具有抑制作用且当刚度比较高时弹模减小幅度较大.泊松比和颗粒刚度比及平行黏结刚度比间均存在线性关系，而摩擦系数的增大将引起泊松比的非线性减小.强度参数对峰值强度均具有激励作用，当平行黏结抗拉及抗剪强度在较高水平下的组合对峰值强度的提升作用最为显著，内摩擦角主要对岩石的峰后强度具有一定影响，这是由于试样在峰后加载时，内摩擦角对于剪切带两侧的颗粒滑动具有一定的控制作用.研究成果对于PFC参数标定问题具有一定的参考价值.
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单位中国水利水电科学研究院; 武汉大学; 流域水循环模拟与调控国家重点实验室
