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岩石弹塑性损伤本构模型建立及在隧道工程中的应用 被引量:25
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作者 王军祥 姜谙男 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期1147-1158,共12页
在实际隧道施工过程中,隧道开挖引起地下岩体应力重分布使得围岩的微裂纹扩展损伤,并伴随有塑性流动变形。在地下水环境中对于孔隙和微裂隙围岩介质受到应力作用时,在内部将产生高孔隙水压力影响岩石的力学性质,也改变了围岩的破坏模式... 在实际隧道施工过程中,隧道开挖引起地下岩体应力重分布使得围岩的微裂纹扩展损伤,并伴随有塑性流动变形。在地下水环境中对于孔隙和微裂隙围岩介质受到应力作用时,在内部将产生高孔隙水压力影响岩石的力学性质,也改变了围岩的破坏模式。为了研究损伤引起的刚度退化和塑性导致的流动两种破坏机制的耦合作用,从弹塑性力学和损伤理论的角度出发,同时引入修正有效应力原理来考虑孔隙水压力的作用,建立基于Drucker-Prager屈服准则的弹塑性损伤本构模型;针对该本构模型推导了孔隙水压力作用下弹塑性损伤本构模型的数值积分算法-隐式返回映射算法,分别对预测应力返回到屈服面的光滑圆锥面或尖点奇异处两种可能的情况给出了详细的描述,隐式返回映射算法具有稳定性和准确性的特点;大多数弹塑性损伤模型中涉及参数多且不易确定的问题,采用反分析方法获得损伤参数,解决了损伤参数不易确定的难题;采用面向对象的编程方法,使用C++语言编制了弹塑性损伤本构求解程序,并对所建立的弹塑性损伤模型和所编程序进行了试验和数值两个方面的验证;最后将其在吉林抚松隧道工程中进行应用,模拟了塑性区和损伤区的发展变化。研究结果表明:所建立的弹塑性损伤本构模型能够较好地描述岩石的力学性能、塑性和损伤变化趋势,所编程序能够进行实际工程问题的模拟,对现场施工给予一定的指导。 展开更多
关键词 孔隙水压力 弹塑性损伤本构模型 修正有效应力原理 Drucker-Prager屈服准则 隐式返回映射算法 反分析方法
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基于差异进化算法的隧道渗流反分析与工程应用 被引量:5
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作者 马春景 姜谙男 +3 位作者 王军祥 陈维 胡雪峰 刘义河 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期898-905,共8页
针对隧道开挖引起的渗流场变化问题求解渗流参数,将围岩视为多孔连续介质,利用C++语言基于变分原理自主开发了有限元渗流计算SEEP程序,并通过算例验证程序的正确性,在此基础上利用差异进化算法编制了相应的渗流参数反分析程序SBAP。结... 针对隧道开挖引起的渗流场变化问题求解渗流参数,将围岩视为多孔连续介质,利用C++语言基于变分原理自主开发了有限元渗流计算SEEP程序,并通过算例验证程序的正确性,在此基础上利用差异进化算法编制了相应的渗流参数反分析程序SBAP。结合大连金州至普兰店区间隧道工程,利用单位距离隧洞涌水量和测点孔隙水压值对该工程不同地层的水平渗透系数和竖向渗透系数进行反演。将反演得到的参数带入到SEEP程序中计算,通过计算结果和实测结果对比证明差异进化算法能较好的应用于渗流反分析当中,为类似地下工程渗流参数的确定和隧道涌水量的预测提供一定的依据。 展开更多
关键词 差异进化 渗流 智能反分析 渗透系数 程序
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基于单元状态指标的盾构隧道水-力耦合模拟分析 被引量:14
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作者 马春景 姜谙男 +1 位作者 江宗斌 王善勇 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1762-1770,共9页
针对富水区土压平衡式盾构隧道施工进行了水-力耦合(H-M耦合)数值模拟。首先在既有的研究成果基础上建立了单元状态指标ZSI(Zone State Index),该指标将屈服、破坏接近度等进行适当变换,统一到单元安全度量体系(负值代表破坏),实现了单... 针对富水区土压平衡式盾构隧道施工进行了水-力耦合(H-M耦合)数值模拟。首先在既有的研究成果基础上建立了单元状态指标ZSI(Zone State Index),该指标将屈服、破坏接近度等进行适当变换,统一到单元安全度量体系(负值代表破坏),实现了单元的弹性、屈服和破坏3种状态的完整表达。然后将应变-渗透系数方程与ZSI结合,使渗透系数在耦合的过程中随单元状态发生改变,弥补了FLAC^(3D)渗流模拟中渗透系数不变的不足。最后采用FLAC^(3D)的FISH语言二次开发,以大连地铁202标段香工街站-沙河口火车站区间盾构地铁隧道为例,实现H-M耦合过程的模拟。分析了隧道掘进的过程中开挖面及围岩的变形和破坏特征,根据开挖面上ZSI的计算结果对开挖面进行了稳定性评价。研究结果表明,该方法可以较好地进行H-M耦合过程中模拟和分析,与实测结果较为吻合。 展开更多
关键词 H-M耦合 盾构隧道 开挖面 单元状态指标 FLAC3D
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地震作用下高速铁路简支箱梁桥横向偏心碰撞反应分析 被引量:11
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作者 石岩 王军文 +1 位作者 王东升 李建中 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期99-105,共7页
随着高速铁路的快速发展,越来越多的高速铁路桥梁修建于地震区。我国高速铁路32m简支箱梁桥通常设置型钢挡块作为横向防落梁措施,强震作用下,桥梁上、下部结构由于动力特性的不同而发生不同相振动,从而引起挡块与垫石间的非线性碰撞。... 随着高速铁路的快速发展,越来越多的高速铁路桥梁修建于地震区。我国高速铁路32m简支箱梁桥通常设置型钢挡块作为横向防落梁措施,强震作用下,桥梁上、下部结构由于动力特性的不同而发生不同相振动,从而引起挡块与垫石间的非线性碰撞。本文针对这种横向碰撞现象,建立考虑上部结构与垫石间偏心距、支座非线性和墩柱弹塑性的横向碰撞模型,通过非线性地震反应时程分析,评估防落梁措施的抗震性能,并研究二期恒载、桥墩线刚度、垫块类型及墩柱弹塑性等参数对结构地震响应的影响。结果表明:目前高铁桥梁中采用的防落梁措施对横向限位起到重要作用,强震作用下型钢挡块与垫石之间的碰撞可能引起桥墩破坏,在其间设置硬木垫块可以适当降低碰撞力,有效改善高铁桥梁体系的横向抗震性能。 展开更多
关键词 高速铁路 简支箱梁桥 偏心碰撞效应 防落梁措施
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岩石应变软化本构模型建立及NR-AL法求解研究 被引量:9
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作者 王军祥 姜谙男 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期393-402,共10页
针对岩土工程材料应变软化问题及有限元对其数值计算时切线刚度矩阵负定造成求解困难的问题进行研究。建立了基于Drucker-Prager(D-P)强度准则的岩石弹塑性应变软化本构模型,本构积分算法采用一种完全隐式返回映射算法,它具有无条件稳... 针对岩土工程材料应变软化问题及有限元对其数值计算时切线刚度矩阵负定造成求解困难的问题进行研究。建立了基于Drucker-Prager(D-P)强度准则的岩石弹塑性应变软化本构模型,本构积分算法采用一种完全隐式返回映射算法,它具有无条件稳定和精确的特点,详细论述了如何进行本构模型的程序化求解;考虑弧长法在判断切线刚度矩阵正定性导致效率低的缺点,在弹塑性增量有限元方程的迭代计算中尝试采用Newton-Raphson法和arc-length法(NR-AL法)联合迭代求解的思路,即在结构未达到极限荷载前采用NR迭代法,而当结构接近极限荷载时转换为AL法控制迭代,从而使结构越过峰值点进入软化区直至破坏,NR-AL法汲取了2者迭代求解中具有的优势;利用C++语言对所建应变软化模型的本构求解和弹塑性增量有限元方程迭代求解过程给予程序实现,应用所编程序进行数值计算,分析了D-P理想弹塑性模型、应变软化模型、应变硬化模型计算的应力-应变曲线的区别,同时将应变软化模型计算结果与试验数据进行了对比。研究结果表明:所建应变软化本构模型可以较好地模拟岩石材料的峰后软化特性,能够揭示峰后应变软化特性和破坏机制,同时NR-AL法能够求解由于应变软化造成的负刚度问题,也克服了单独使用弧长法时判断切线刚度矩阵正定性效率低的缺点。 展开更多
关键词 应变软化 本构模型 隐式返回映射算法 Newton-Raphson法 arc-length法 程序编制
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基于DE-CPPM的智能反分析方法在地铁隧道中的应用 被引量:2
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作者 王军祥 姜谙男 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期106-114,共9页
地铁隧道围岩的非线性、非均质、不连续性等特点,难以给出准确的围岩力学参数。引入智能优化算法——差异进化算法(Differential Evolution,DE)到反分析方法中,该算法在搜索成功率和计算效率上有很大的优势,对初始值无要求、受控变量较... 地铁隧道围岩的非线性、非均质、不连续性等特点,难以给出准确的围岩力学参数。引入智能优化算法——差异进化算法(Differential Evolution,DE)到反分析方法中,该算法在搜索成功率和计算效率上有很大的优势,对初始值无要求、受控变量较少、收敛速度快、自适应性好等优点;最近点投射算法(Closest Point Projection Method,CPPM)是本构积分算法的一种,可避免预测应力漂移屈服面的现象,具有精确性和稳定性等特点,迭代计算中使用Newton-Raphson法可获得近似平方的收敛速度。基于Drucker-Prager模型的最近点投射算法和差异进化算法原理,综合2个算法的优势,从优化算法的选择和调用的正算程序2个方面考虑,建立了弹塑性智能位移反分析DE-CPPM方法。采用C++语言自主开发了全套智能位移反分析程序,并将其应用于在建大连地铁1号线试验线路海事大学段隧道工程。结果表明了该方法的可行性和正确性,及程序的高精度性和实用性,为在建大连地铁隧道后期施工提供了参考和帮助。 展开更多
关键词 地铁隧道 差异进化算法 最近点投射算法(CPPM) DE-CPPM方法 智能反分析
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