用Hopfield神经网络辨识岩土流变本构模型

摘要：

该文基于Hopfield神经网络的优化计算原理,探讨了将其用于SISO线性定常系统模型辨识的可能性及算法,然后把该算法引入岩土流变本构模型辨识,并在matlab软件包中开发了相应的计算程序,通过有关考题验证表明,该算法是成功可信的,能有效用于加载条件可控、位移输出可测的可近似描述为线性时不变系统的大量岩土工程流变变形破坏实际中.

关键词： hopfield神经网络 岩土材料 流变 本构模型 模型辨识

作者: 陈沅江 潘长良 王文星 曹平

作者单位: 中南大学资源环境与建筑工程学院采矿与岩土工程研究所(长沙)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国岩石力学与工程学会第七次学术大会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 240-244

在线出版日期: 2002-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）