基于无网格算法对隧道围岩弹塑性分析.docx
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基于无网格算法对隧道围岩弹塑性分析.docx
基于无网格算法对隧道围岩弹塑性分析基于无网格算法的隧道围岩弹塑性分析摘要:隧道工程中,围岩的弹塑性分析是重要的一部分,可以帮助工程师了解围岩的变形和承载能力,从而指导隧道的设计与施工。传统的有限元方法在隧道围岩弹塑性分析中得到了广泛应用,但由于网格划分的困难和计算量大的问题,使得其应用受到一定的限制。本文介绍了一种基于无网格算法的隧道围岩弹塑性分析方法,该方法可以有效地解决网格划分难题,并能提高计算效率与精度。通过对实际工程的案例分析,验证了该方法的可行性和准确性。关键词:隧道工程、围岩、弹塑性分析、无网
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基于损伤理论的深埋海底隧道围岩弹塑性分析随着海洋资源开发的不断扩大和海洋交通的不断发展,深埋海底隧道作为海上通行的重要交通通道,在近年来得到了广泛的研究和投资。然而,海底环境的特殊性以及海底隧道的围岩复杂性给其施工和运营带来了一系列的挑战。在此背景下,对深埋海底隧道的围岩进行模拟分析,以预测其弹塑性变形和力学行为,成为海底隧道工程研究的重要问题。深埋海底隧道围岩所在的岩层通常比较硬且厚,细碎的岩块含量较多。海底隧道围岩主要存在以下几类问题。一是海底隧道围岩会受到各种力的影响,例如行驶船舶、波浪、水压、地震
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基于进化神经元算法的堡镇隧道软弱围岩施工弹塑性智能位移反分析进化神经元算法(EvolutionaryNeuralNetworks,ENN)是一种结合了神经元和进化算法思想的智能算法。它是一种人工神经网络训练方法,通过不断的进化和优化,从而寻找适应性更强的神经网络。在工程应用中,ENN可以应用于多种工程领域,例如诊断超声波信号、蒸汽发生器性能预测等方面。堡镇隧道软弱围岩施工中,经常会出现地质条件复杂,地层变化频繁等问题,这些问题会对隧道施工带来影响。为了更好地掌握隧道施工的情况,需要对其进行监测。监测数据包
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基于黏弹塑性的云岭隧道软弱围岩参数反演与稳定性分析摘要本文以云南省云岭隧道为研究对象,利用黏弹塑性模型对隧道围岩的强度和变形进行参数反演,进一步分析了围岩的稳定性。本文采用ANSYS有限元软件对模型进行计算,通过分析应力和应变的变化,得到了隧道围岩在荷载作用下的变形以及稳定性情况。结果表明,隧道的围岩受到的变形和破坏主要集中在进口段和出口段,而沿隧道中心线处的围岩变形相对较小。此外,围岩中的摩擦系数、弹性模量等参数对围岩的稳定性有着重要的影响。关键词:黏弹塑性模型;围岩参数反演;稳定性分析;云岭隧道Abs
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