砂土反覆ko压缩试验及其行为模拟

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1、砂土反覆Ko壓縮試驗及其行為模擬楊朝平中華大學土木工程學系副教授摘要本文應用倒傳遞類神經網路(BPN)來模擬飽和砂土的壓縮行為，此法截然不同於傳統的組成律。BPN為監督式學習網路，可從問題領域的輸入變數值與輸出變數值中學習兩者間的內在映射規則，以應用於新的案例而達模擬預測之效果。模擬資料為渥太華砂的反覆壓縮試驗結果，此試驗乃是以自行研發之自動化三軸試驗系統施行之。研究結果發現，BPN可適用於土壤承受加壓、解壓、再加壓之複雜應力歷史的應力、應變行為模擬。關鍵詞：類神經網路、模擬、砂土、壓縮行為。RepeatedKoCompressionTestsonSand

2、andBehaviorModelingChau-PingYangDepartmentofCivilEngineeringChuag-HauUniversity,Hsinchu,Taiwan,30067,R.O.C.ABSTRACTInthisstudy,anattempthasbeenmadetoimplementbackpropagationnetwork(BPN)formodelingthecompressionbehaviorofasaturatedsand.IntheimplementationofBPN,dataarecategorizedasi

3、nputpatternsandtargetpatterns.Theinputpatternsarefedtothenetwork,whichthenperformsfeed-forwardcomputationstocalculatetargetpatterns.AmappingbetweeninputpatternsandtargetpatternscanbeachievedthroughinternallearningalgorithmsofBPN,resultinginanetworkcapableofsimulatingthetargetpatte

4、rnsforagiveninputpatterns.ThesimulatingdataareacquiredfromtherepeatedcompressiontestsofsaturatedOttawasandperformedbyautomatictriaxialtestsystem,whichwasdevelopedbyauthor.Theworkpresentedinthispaperdemonstratesthesimulatingresultsagreewithmeasureddata.KeyWords.artificialneuralnetw

5、ork,modeling,sand,compressionbehavior.一、前言攔砂壩、擋土牆等水土保持構造物的設計程序是，先估算側向土壓力後再施行總體穩定性檢核。為了估算側向土壓力需知曉土壓係數，惟土壓係數依存於土類、土體狀態、應力歷史等因素，變異性大。另一方面，對構造物的總體穩定性檢核除應含抗傾倒、抗滑動及支承力破壞外，尚需考慮其沉陷問題，此沉陷含瞬時沉陷與壓密沉陷二項，欲估算瞬時沉陷量需使用楊氏模數，而於估算壓密沉陷量上壓縮指數或回脹指數是不可或缺的。於土壤力學領域，吾人可藉由土壤的反覆壓縮試驗，來重現半無限地盤土壤受荷時的無側向應變側束變形條件

6、，以求得靜止土壓係數、壓縮指數、回脹指數等物理量。由上述吾人知曉，為提昇水土保持擋土構造物的設計品質，觀察土壤的反覆壓縮行為實屬必要。一個高品質的擋土構造物設計，往往在規劃、設計階段會被要求以理論或數值解析來預測構造物行為，此時表現土壤應力、應變行為的模式或方法將扮演一重要的角色。表現土壤應力、應變行為的傳統模式為組成律，是一具多樣假設條件的數學模式，其建構程序含簡單化假設、使用破壞基準、數學演算、參數求得等項。經前人戮力的研究組成律雖已臻成熟，惟具正確參數求得不易、數學演算生澀難懂、假設過度簡單化等性質。有鑑於此，本研究嚐試使用另類的方法，即以倒傳遞類神

7、經網路(BackPropagationNetwork,BPN)，來模擬飽和渥太華砂在承受加壓、解壓、再加壓時的反覆壓縮行為。BPN為監督式學習網路，可從問題領域的輸入變數值與輸出變數值中學習兩者間的內在映射規則，以應用於新的案例而達模擬預測之效果。為因應擋土構造物的設計需求，觀察一土壤的完整反覆壓縮行為應含其軸向應力、軸向應變與側向應力，唯若使用傳統的單向度壓縮試驗儀，僅能量得軸向應力與軸向應變兩物理量，無法量得側向應力，然而側向應力(或土壓)卻是擋土構造物設計的大根本。為此，本研究特自行研發一自動化三軸試驗系統，俾施行砂土的反覆壓縮試驗，且可量得受荷土壤

8、的軸向應力、軸向應變與側向應力。本文據以模擬的資料，即是使用此自動