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基于机器学习的降阶模型用于数值分析:在地质力学中的应用
Engineering Applications of Artificial Intelligence ( IF 7.5 ) Pub Date : 2021-02-18 , DOI: 10.1016/j.engappai.2021.104194 Hongbo Zhao
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更新日期:2021-02-18
Engineering Applications of Artificial Intelligence ( IF 7.5 ) Pub Date : 2021-02-18 , DOI: 10.1016/j.engappai.2021.104194 Hongbo Zhao
数值方法在岩土工程和地质工程中非常重要。本研究通过结合数值方法,适当的正交分解(POD)和多输出支持向量机(MSVM),提出了一种简化的数值模型,用于近似岩土和地质工程环境中的位移和应力场。使用拉丁超立方体采样生成快照。POD用于计算基于POD的向量及其系数。根据数值模型和POD系数输入构建训练样本。在这些训练样本的基础上,采用了MSVM算法来表示这种关系。通过使用MSVM预测POD系数来开发降阶模型,然后基于POD向量和预测的POD系数预测位移和应力场。所提出的方法在圆形隧道中得到了验证和证明。结果表明,位移场和应力场与解析解和数值解都非常吻合,并且预测的变形与岩石力学理论是一致的。所提出的方法可以很好地预测土工材料的变形和力学行为,可用于代替数值模型进行反分析,优化设计以及岩土工程和地质工程中的不确定性分析,所有这些都需要重复计算。
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