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Strength criterion for crystalline rocks considering grain size effect and tensile-compressive strength ratio
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作者 ZHANG Cheng-han JI Hong-guang +3 位作者 JIANG Peng YOU Shuang GENG Qian-cheng JIAO Chen-jiang 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第7期2365-2378,共14页
The macroscopic mechanical properties of rocks are significantly influenced by their microstructure.As a material bonded by mineral grains,the grain morphology of crystalline rock is the primary factor influencing the... The macroscopic mechanical properties of rocks are significantly influenced by their microstructure.As a material bonded by mineral grains,the grain morphology of crystalline rock is the primary factor influencing the strength.However,most strength criteria neglect the strength variations caused by different grain characteristics in rocks.Furthermore,the traditional linear criteria tend to overestimate tensile strength and exhibit apex singularity.To address these shortcomings,a piecewise strength criterion that considers the grain size effect has been proposed.A part of an ellipse was employed to construct the envelope of the tensive-shear region on the meridian plane,to accurately reproduce the low tensile-compressive strength ratio.Based on the analysis of experimental data,both linear and exponential modification functions that account for grain size effects were integrated into the proposed criterion.The corresponding finite element algorithm has been implemented.The accuracy and applicability of the proposed criterion were validated by comparing with the experimental data. 展开更多
关键词 crystalline rock grain size effect strength criterion tensile-compressive strength ratio finite element algorithm
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论计算智能方法及其应用
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作者 童頫 《宁波大学学报(理工版)》 CAS 1996年第3期103-107,共5页
近年来在国际上,计算智能(ComputationalIntelligence,CI)已成为一个热门的研究开发领域。本文论述CI的定义、内涵、应用、及其与人工智能(AI)的区别与联系。指出主要的CI算法,如神经网络的训... 近年来在国际上,计算智能(ComputationalIntelligence,CI)已成为一个热门的研究开发领域。本文论述CI的定义、内涵、应用、及其与人工智能(AI)的区别与联系。指出主要的CI算法,如神经网络的训练算法、遗传算法、演化算法等,实质上是一类准元算法,特别适合于解决那些难以建立确定性数学/逻辑模型、或不存在可形式化模型的问题。进一步阐述了CI与AI的多元复合协同计算系统结构及其在非线性随机动态或混沌系统分析,例如市场价格变化趋势分析,或NP难问题求解等方面的应用前景,并提出一个由神经网络、遗传算法、模糊决策组成的股票市场预测实验系统作为实例。 展开更多
关键词 计算智能 准元算法 复合协同计算系统
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论计算智能及其应用 被引量:1
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作者 童兆页 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1997年第S1期8-11,共4页
文中论述了计算智能(computationalinteligence,CI)这一新兴研究开发领域的形成背景、内容、方法特征及其与人工智能(AI)的区别与联系.指出主要的CI算法,如神经网络的训练算法、遗传算法、演化算... 文中论述了计算智能(computationalinteligence,CI)这一新兴研究开发领域的形成背景、内容、方法特征及其与人工智能(AI)的区别与联系.指出主要的CI算法,如神经网络的训练算法、遗传算法、演化算法等,实质上是一类准元算法,适合于解决那些难以建立确定性数学/逻辑模型,或不存在可形式化模型的问题.文中还提出并讨论了演化计算的生态学模型及一般算法.进一步论述了CI+AI多元复合协同计算系统结构及其在非线性随机动态或混沌系统分析,例如市场价格变化趋势分析,或NP难问题求解等方面的应用前景. 展开更多
关键词 计算智能 软计算 准元算法 复合协同计算系统
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