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J-GLOBAL ID:202202275715941933   整理番号:22A1175781

サポートベクトルマシン(SVM)の採用による単調負荷下の砂の構成モデルの確立【JST・京大機械翻訳】

The Establishment of A Constitutive Model of Sand Under Monotonic Loading by Adopting the Support Vector Machine (SVM)
著者 (5件):
資料名:
巻: 47  号:ページ: 4421-4435  発行年: 2022年 
JST資料番号: W4051A  ISSN: 2193-567X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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数値シミュレーションソフトウェアは,地盤液状化の機能に基づき基礎の応答を予測するために常に使用して,そこで,構築した動的構成モデルは,有効性を確実にする要所であった。しかし,砂の変形メカニズムは非常に複雑で,特に複雑な応力経路では,弾塑性弾性率と測定可能な巨視的パラメータの間の関係をシミュレートするための数学モデルを用いた古典的方法は,応答を完全にシミュレートできない。人工技術として,大規模データに基づく複雑な現象の背後にある法則を学習する強い能力のため,この技術を構成モデルに適用する価値がある。本論文では,標準福建砂を選択して,異なる初期密度と初期拘束応力の下で単調圧密排水三軸試験を行った。応力と歪状態データを記録することによって,電流変形係数と現在の物理的および機械的状態を計算し,動的剪断弾性率[数式:原文を参照],動的体積弾性係数[数式:原文を参照]と剪断歪の間の見かけの関係,体積歪を明らかにした。収集した333データを,最適比率9:1によって訓練セットと試験セットに分割して,SVMの[数式:原文を参照]と[数式:原文を参照]の値を3つの異なる最適化アルゴリズムグリッド探索,粒子群最適化(PSO)と灰色の鉄最適化(GWO)を用いて測定して,訓練されたモデルの対応する性能を比較して,差異の原因も分析した。結果は,PSO-SVMとGWO-SVMが変形弾性率の発展をよりよく予測できることを示した。誤差は,高い拘束応力の条件のための不十分なデータによって引き起こした。GWO-SVMは,単調負荷の下で砂の応答をシミュレーションすることができた。言い換えれば,構成モデルの確立へのSVMの応用は,実行可能であり,展望できる。Copyright King Fahd University of Petroleum & Minerals 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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土圧,土の動的性質,地盤の応力と変形  ,  土の圧縮,圧密,せん断,地盤沈下 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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