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文檔簡介
1、混凝土材料成分復雜,其力學性能受材料細觀結構的影響較大。通過力學試驗研究混凝土力學性能是最基本的方法,但由于試驗條件的限制,其結果難以反映試件的真實力學性能。隨著計算技術的發(fā)展,在細觀層次上研究混凝土的力學特性成為熱點。在細觀層次上,混凝土被看作由粗細骨料、砂漿以及粘結層組成的非均質復合材料。首先,本文對骨料生成進行了研究,建立了混凝土隨機骨料模型。然后,建立了混凝土粘結裂縫模型,模擬混凝土試件單軸拉伸和受壓情況下的裂縫擴展過程。接著,
2、結合BP神經網絡與正交設計方法,反演得到了混凝土細觀參數(shù)。最后,在前文研究的基礎上,建立了碾壓混凝土壩的細觀模型,并模擬了其層間裂縫擴展過程。綜合起來,論文主要內容如下:
1)混凝土隨機骨料模型的生成。根據蒙特卡羅法,采用塊體切割法建立多邊形隨機骨料模型,并成功延伸至三維多面體骨料的生成。在骨料生成和投放過程中,運用較為高效的算法快速判斷點線面體的位置關系,節(jié)省了大量時間。
2)混凝土粘結裂縫模型的生成。提出了粘結單
3、元嵌入算法,利用該算法實現(xiàn)砂漿之間、骨料與砂漿單元間零厚度粘結單元的嵌入,建立混凝土粘結裂縫模型。
3)混凝土細觀參數(shù)的反演。根據相關資料,詳細的闡述了細觀參數(shù)選取范圍;根據正交設計方法設計的試驗組合方案,運用Abaqus軟件計算得出每組試驗細觀參數(shù)對應的宏觀參數(shù),建立BP神經網絡訓練的完整樣本;以神經網絡反演為基礎,結合參數(shù)敏感性分析,建立宏細觀參數(shù)匹配規(guī)則,快速獲取與物理試驗值相吻合的細觀參數(shù)。
4)混凝土斷裂過
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