【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习与有限元单元法的土石坝材料本构模型构建方法
本专利技术涉及一种基于深度学习和有限单元法的材料本构模型，属于人工智能和材料本构模型
技术介绍
土石坝在设计时需要通过数值分析来预测坝体应力和变形,从而确保大坝能够安全运行，在坝体应力和变形分析中,坝体材料本构模型对计算结果影响较大,因此,必须选用合适的本构模型。有限元方法作为分析工程问题的有力工具得到了广泛应用，在有限元分析中，往往将实际材料的行为近似于根据某些本构关系变形的理想材料行为。因此，选择合适的本构模型去充分描述材料的行为，对数值预测的准确性和可靠性起着重要作用。土在荷载作用下所表现出非线性应力-应变关系由土体的组构和加载方式共同决定，如颗粒组成、应力状态、应力历史和应力路径等，因此，土体本构关系较为复杂。在传统方法中，一般采用简化假设和经验关系构建显式函数拟合试验数据去构建土体本构关系。但是，拟合出的本构函数将不可避免地丢失数据中蕴含的部分信息,引入误差和不确定性，同时这些模型大多涉及材料参数的确定，但其中许多没有物理意义。<...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习与有限元单元法的土石坝材料本构模型构建方法，其特征在于，包含以下步骤：/n(1)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；/n(2)采用深度学习对数据集进行学习，输出深度学习模型参数；/n(3)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。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习与有限元单元法的土石坝材料本构模型构建方法，其特征在于，包含以下步骤：
(1)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；
(2)采用深度学习对数据集进行学习，输出深度学习模型参数；
(3)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。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与有限单元法的土石坝材料本构模型构建方法，其特征在于，
所述的步骤(1)包括以下步骤：
步骤1-1根据土石坝材料压缩试验，计算土石坝材料的真实应力和塑性应变，
步骤1-2建立有限元模型，输入步骤1-1得到的应力-应变(σtrue～εpl)曲线进行有限元计算，其中模型底部和左侧施加固定约束，有限元模型施加σ＝[σ1，σ3]不同种荷载组合，其中上部施加大小为的均布力，右侧施加的均布力，荷载组合如下式：
式中σ为σ1和σ3为m×n种不同荷载组合；
步骤1-3根据有限元计算结果，提取有限元模型上部和右侧的反力和位移，并计算应力应变，计算公式如下：
εx＝ln(1+ux/lx)
εy＝ln(1+uy/ly)
εxy＝ln(1+uxy/ly)
式中：εx为x方向的正应变；εy为y方向的正应变；εxy为xy方向的切应变；σx为x方向的正应力；σy为y方向的正应力；σxy为xy方向的切应力；ux为x方向位移；uy为x方向位移；uxy为xy方向位移；lx为x方向有限元模型的长度；ly为y方向有限元模型的长度；RFx为x方向反力；RFy为y方向反力；
步骤1-4计算有限元模型应力增量Δσ和应变增量Δε，其计算方法如下：
Δσ＝σt-σt-1
Δε＝εt-εt-1
式中：σt和εt为当前分析步的有限元模型的应力和应变；σt-1和εt-1为上一分析步的有限元模型的应力和应变；
步骤1-5更新荷载组合σ1和σ3，重复步骤1-2至1-5，直到全部荷载计算完成；
步骤1-6组装和输出数据集，其数据集Datasets格式为：
Datasets＝[σx，σy，σxy，εx，εy，εxy，Δσx，Δσy，Δσxy，Δεx，Δεy，Δεxy]。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与有限单元法的土石坝材料本构模型构建方法，其特征在于，
所述的步骤(2)包括以下步骤：
步...
【专利技术属性】
技术研发人员：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，
类型：发明
国别省市：云南;53
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