【摘 要】
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神经网络被称为行为模型技术，与传统的现象模型和统计方法不同，它不需要对要模拟的物理现象做出任何假定，它的本质是给出输入空间到输出空间的映射。基于多种应力路径下的砂土的
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神经网络被称为行为模型技术，与传统的现象模型和统计方法不同，它不需要对要模拟的物理现象做出任何假定，它的本质是给出输入空间到输出空间的映射。基于多种应力路径下的砂土的加荷、卸荷和再加荷过程的三轴排水试验数据，建立了砂土的弹塑性神经网络模型，对相应路径下的本构关系进行逼近。实例分析表明，该模型对具体应力路径下的本构关系能够很好地逼近和预测。同时，将建立的神经网络模型纳入到试样的有限元程序中去。结果表明，神经网络建模方法比传统的建模方法更方便、准确且容错性强，对岩土力学快速、高效数值方法的进一步发展具有重要的
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