充填体分级加载蠕变试验及模型参数智能辨识

《充填体分级加载蠕变试验及模型参数智能辨识》是一篇聚焦于矿山工程领域中充填体力学特性研究的学术论文。该论文通过系统的实验设计和先进的数据分析方法，探讨了在不同应力条件下充填体的蠕变行为，并提出了基于智能算法的模型参数辨识方法，为矿山安全评估和工程设计提供了重要的理论依据和技术支持。

论文首先介绍了充填体的基本概念及其在矿山工程中的重要性。充填体是通过将尾砂、水泥等材料混合后注入采空区形成的结构，其主要作用是支撑围岩、防止地表塌陷以及减少环境污染。由于矿山开采过程中充填体承受着复杂的地质应力和时间效应，因此对其长期变形特性进行研究具有重要意义。

为了深入研究充填体的蠕变行为，作者设计并实施了分级加载蠕变试验。试验过程中，通过对充填体施加不同等级的载荷，并记录其在不同时间段内的变形情况，从而获得充填体在不同应力状态下的蠕变曲线。这一实验方法不仅能够揭示充填体的非线性变形特征，还能够为后续的模型建立提供丰富的数据支持。

在实验数据的基础上，论文进一步探讨了充填体蠕变的本构模型。作者分析了多种常见的蠕变模型，包括线弹性模型、粘弹性模型以及粘塑性模型，并结合实验结果对各模型的适用性进行了比较。研究发现，传统的经验模型在描述复杂应力条件下的充填体蠕变行为时存在一定的局限性，因此需要引入更精确的数学表达方式。

针对传统模型参数识别方法存在的效率低、精度差等问题，论文提出了一种基于智能算法的参数辨识方法。该方法利用遗传算法、神经网络等人工智能技术，对实验数据进行拟合，并自动优化模型参数，从而提高模型的预测精度和适应能力。这种方法不仅提高了参数识别的自动化程度，还显著降低了人工干预的需求。

论文还对智能辨识方法的实际应用效果进行了验证。通过将优化后的模型应用于实际工程案例，作者发现该方法能够有效预测充填体在不同工况下的变形趋势，为矿山工程的安全评估和稳定性分析提供了可靠的技术手段。此外，该方法还可推广至其他类似的岩土工程问题，具有广泛的应用前景。

综上所述，《充填体分级加载蠕变试验及模型参数智能辨识》是一篇具有较高学术价值和实用意义的研究论文。它不仅系统地研究了充填体的蠕变特性，还创新性地引入了智能算法用于模型参数的辨识，为矿山工程领域的科学研究和实际应用提供了新的思路和方法。随着矿山工程的不断发展，这类研究对于提升工程安全性和经济性具有重要的推动作用。