两种拉伸实验的岩石细观参数反演分析.pdf

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1、Vol_25，NO．8第25卷第8期中国矿业2016年8月CHINAMININGMAGAZINEAug．2016两种拉伸实验的岩石细观参数反演分析潘瑞凯，张开智，王树立，姬松涛(1．山东科技大学矿业与安全工程学院，山东青岛266590；2．贵州理工学院矿业工程学院，贵州贵阳550003)摘要：将颗粒流程序应用于解决工程问题的前提是对岩石试件的几个力学参数进行准确标定，抗拉强度的标定便是其中之一。通过比较分析巴西实验和直接拉伸实验，结合具有非线性映射能力的BP神经网络，对颗粒流岩石的细观参数进行反

2、演研究。表明：巴西实验条件苛刻，难以保证大量实验成功进行，无法向神经网络提供高质量训练样本，反演精度仅为61；直接拉伸实验条件宽松，可以保证神经网络训练样本的数量和质量，反演精度可提高到83；在保证样本数量和质量的前提下，BP神经网络有能力实现宏细观参数的准确映射，是颗粒流岩石参数标定的有效手段。关键词：直接拉伸；人工神经网络；细观参数反演；巴西实验；颗粒流；离散元中图分类号：TU458．3文献标识码：A文章编号：1004—4051(2016)08—0143—04Microscopicparam

3、eterinversionofparticleflowrockbytwotensiletestsPANRui—kai。ZHANGKai—zhi，WANGShu-li，JISong—tao(1．CollegeofMiningandSafetyEngineering，ShandongUniversityofScienceandTechnology，Qingdao266590，China；2．InstituteofMiningEngineering，GuizhouInstituteofTechnolo

4、gy，Guiyang550003，China)Abstract：TheaccurateparameterscalibrationofrockspecimenisthepreconditionsforapplyingtheparticleflowprogramtOtheresolutionofactualengineeringproblems，andtensilestrengthisoneoftheparameters．Thispaperpresentsastudyontheaccurateand

5、efficientbackanalysisofmicroscopicparametersofparticleflowrock，bycomparingandanalyzingtheBraziliantestanddirecttensiletestandincombinationwiththeneuralnetworkwhichpossessestheabilityofnon-linearmapping．Theconclusionsareasfollows：Braziliantest，whoseba

6、ckanalysisaccuracyisonly61，cannotguaranteethesuccessfuloperationsofthenumeroustests，andalsocannotprovidehigh—qualitysamplesfortheneuralnetworkasaresultofitsdemandingrequirements；Directtensiletest，whichishighlyadaptableandhasabackanalysisaccuracyof81，

7、canensurethequantityandqualityofthesamplesfortheneuralnetwork；BPneuralnetworkhastheabilityofmappingthemacroandmicroparametersaccuratelyonconditionthatthequantityandqualityareguaranteed，whichindicatesthatitisaneffectivemethodfortheparameterscalibratio

8、nofparticleflowrockmateria1．Keywords：directtension；artificialneuralnetworks；microscopicparameterinversion；Braziliantest；particleflowcode；discreteelementmethod1文献综述徐小敏等[1基于线性接触模型建立了颗粒材料初始杨氏模量、初始泊松比等宏观弹性常数与颗粒收稿日期：2016-12-28法向刚度、颗粒刚度比等细观弹性常数间的经验公基金项目：国家