材料离散元模型参数的计算反求及在滚刀破岩中的应用

发布时间：2020-09-15 07:27

　　随着“一带一路”建设和“中国制造2025”战略的推进,隧道工程建设发展迅速。盾构机破岩设备的工作效率和寿命对实际工程施工具有重大意义,开展破岩设备结构优化日益成为一个研究热点。破岩设备工作时直接与花岗岩等硬岩岩体接触,进行岩石力学性能和破坏准则的研究对破岩设备结构的研发具有重要的科学意义和实际价值。基于岩石类脆性材料存在不连续性和非均质性等特点,以离散元为代表的数值计算方法在研究其力学性能具有明显的优势。其中,离散元细观参数的确定对离散元数值计算的精度起着决定性作用。目前常采用“试错法”进行细观参数确定,但该方法耗时费力且成本较高。因此,寻找一种快速合理确定离散元模型参数的方法具有重要的实用价值。本文利用计算反求方法和实验对此展开研究,为离散元模型的参数确定提供有效途径。同时,基于计算反求方法确定的离散元模型参数,结合滚刀破岩工程实际,开展盾构机滚刀参数优化。本文开展并完成的主要研究内容如下:1.为建立有效的滚刀破岩离散元模型,发展了一种快速确定岩石类脆性材料离散元模型参数的计算反求方法。首先,基于单轴压缩实验,建立了岩石材料的离散元正问题模型。其次,结合正交试验敏感性分析和径向基近似模型,建立了离散元模型参数识别的反问题模型。并采用隔代遗传算法作为反问题的求解器,从而获取了岩石材料的离散元模型参数。最后,基于反求结果开展了不同形状偏差样本下离散元数值计算,验证了该模型参数反求方法的有效性和可靠性。2.为脆性材料离散元模型参数识别提供丰富的实验数据,开展了多工况下的岩石材料实验研究。选取均质性较好的花岗岩作为实验材料,进行了单轴压缩、巴西劈裂和三点弯曲等一系列实验。通过实验获取了各工况下的材料力学性能及试样破坏形态,为离散元模型参数识别提供了输入数据和验证信息。3.结合岩石材料多工况实验,发展了基于多个实验的材料离散元模型参数计算反求方法。为充分利用实验数据,开展了基于分阶段技术的模型参数反求、基于两个实验的模型参数反求和基于三个实验的模型参数反求。同时,基于实验工况的不同及其测量响应量的不同,将基于多源实验的模型参数识别问题转化为多目标优化问题。计算结果表明,基于三个实验的模型参数反求具有较好的计算精度。4.基于多源实验的模型参数识别结果,结合盾构机滚刀破岩工程实际,开展了盾构机滚刀参数优化。基于敏感性分析和支持向量机近似模型,建立了滚刀参数多目标优化模型,利用粒子群算法获取了滚刀的最优参数。同时,开展了滚刀的刀间距对破岩效率的研究。结果表明,优化后滚刀的参数能有效的提高破岩性能及破岩效率。
【学位单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U455.39
【部分图文】：

示意图,反问题,示意图

徐金明[33]利用理论公式分析研究了细观参数和宏观特性之间之间的显式函数式。李海波[34]研究了材料细观参数对宏观力观之间对应关系，且考虑了颗粒大小形状和预制裂纹等细观[35]基于单轴压缩和巴西劈裂实验利用回归分析法完成了灰岩析了颗粒尺寸、数量对宏观特性的影响。在离散元模型参数识别过程中大部分学者采用了“试错法”定的盲目性和随机性，且耗时费力。因此，寻找一种快速合的方法具有重要的实用价值。性参数计算反求研究现状着反问题研究的日益深入，采用逆向思维方法研究材料力学，反问题分析如图 1.1 所示，它包括系统输入，系统及系统心组成部分可分为两大类，分别为系统辨识问题和输入识别散元模型参数识别，此类问题应划分为第一类反问题，即为反求。

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图 1.2 反问题分类手段对脆性材料进行少量测试，然后基于计算反求技术获取 D决这类问题的一种有效的途径。关于计算反求方法获取材料特学者进行了大量的工作。37]基于三轴压缩试验应用优化算法完成了花岗岩离散元模型参岩石动态力学行为研究。Milani[38]应用加权多目标技术完成了数反求。Park[39]基于响应面法反求了隧道岩石力学模型参数。B等基于散体材料提出了改进的离散元模型参数反求方法，在本一系列创新。Coetzee[42]总结了离散元参数校准方法，并简述了型参数校准的应用。Do[6]采用多目标优化技术和非支配遗完成了石英砂离散元模型参数反求。武力[43-44]结合三轴压缩试参数反求，并给刀盘结构设计和密封舱压力值提供了取值范围应用神经网络算法完成了柱状节理岩体离散元模型参数反演。陈法结合静动态试验完成了混凝土力学模型参数反求。李德[47-48]

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图 2.1 模型参数反求的流程图元模型参数的计算反求问题模型元几何模型建立散元方法建立正问题数值模型，同时反求实验来源于 Cvitanovi [70]基系列单轴压缩实验，其中包括了不同形状偏差样本下的压缩实验。基，构建相对应的离散元模型。当样本的平行度偏差角为 0°时，建立了用于正演计算。如图 2.2 所示，在该数值模型中，该模型的长度 W，别为 53 mm，126 mm 和 2570 kg / m3。在离散元数值模拟中，颗粒数确度非常重要。颗粒数越多，则离散元模型的计算精度越高。研究[7量超过 6000 时，模型会更准确。因此，本文建立离散元模型时，颗粒mm，最大与最小半径之比为 1.66，颗粒数为 12016 个。

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