news 2026/1/22 5:45:35

三轴剪切试验的数值模拟就像给土体做CT扫描,只不过我们用的是代码和本构模型。这次用FLAC3D6.0折腾邓肯张模型,整个过程像在玩一个参数化的电子积木游戏

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
三轴剪切试验的数值模拟就像给土体做CT扫描,只不过我们用的是代码和本构模型。这次用FLAC3D6.0折腾邓肯张模型,整个过程像在玩一个参数化的电子积木游戏

Flac3d三轴剪切试验,采用邓肯张本构模型。 采用Flac3d6.0建立实验模型并对模型进行加载和加卸载模拟,应力应变曲线如下图所示。 内容包含计算命令流,计算结果。 FLAC3D本构二次开发。

先看模型搭建的核心代码片段:

zone create brick size 5 5 10 zone cmodel assign dunchan-chang zone property density 2000 bulk 2e8 shear 1e8 ... friction 35 cohesion 50e3 ... k_param 100 n_param 0.5 Rf 0.8

这里藏着几个有意思的彩蛋——bulk和shear的初始值设定直接影响收敛速度。有个小技巧是把初始模量设为预期最大值的1/3,相当于给数值计算装了个减震器。

加载阶段的命令流暴露了FLAC3D的强迫症属性:

zone face apply stress 1e6 range group top zone face apply velocity 0 0 -1e-5 range group bottom solve ratio 1e-4

这个1e-5的加载速率是经过多次试错得出的安全值,就像老司机知道油门踩到什么程度既不会熄火又能平稳起步。solve ratio的参数设置需要点玄学,有时候1e-4能收敛,1e-5反而卡住。

当看到应力应变曲线出现明显的拐点时(此处假装有配图),说明土体开始耍脾气了。这时候回弹模量的计算就像在哄小孩:

[G] = K * Pa * (σ3/Pa)^n

公式里的Pa是大气压,这个归一化操作让参数有了物理意义,避免了单位制的混乱。不过实际调试时发现,当围压σ3趋近于零时,模型会突然变成数学家的噩梦——数值爆炸。

说到本构二次开发,UDM的接口函数就像乐高积木的凸点:

struct StateVariables { double E_ur; double nu_ur; ... }; void CON_DuncanChang::Run(int phase) { if(phase == PRE_STEP) { UpdateElasticModulus(); } ... }

在VS2019里编译时总要跟cdecl调用约定较劲,就像在教老外说方言。参数传递时的指针操作需要像拆炸弹一样小心,一个越界就能让整个模型表演瞬间消失术。

计算结果出来时,发现卸载曲线的滞后现象比预期明显得多。这就像弹簧床垫用久了出现的永久凹陷,提醒我们需要在模型里加点"记忆功能"。后来通过调整Rf参数(破坏比系数),让曲线变得圆润了些,就像给数据做了个微整形。

搞完这一整套,突然意识到数值模拟的本质是用数学讲一个自洽的物理故事。邓肯张模型虽然老了点,但就像老式机械表——零件都看得明白,调校起来反而更有工程师的成就感。下次或许试试把神经网络塞进本构模型里,看看AI会不会把土体特性学成四不像。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/1/20 9:14:20

TensorFlow中的权重初始化方法比较与选择

TensorFlow中的权重初始化方法比较与选择 在构建深度神经网络时,一个常被忽视却至关重要的细节是:模型训练能否成功,往往从第一秒就已决定——那就是权重的初始值。你可能精心设计了网络结构、选用了先进的优化器,但如果初始化不当…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/23 2:03:43

如何设置合适的学习率策略提升收敛速度?

如何设置合适的学习率策略提升收敛速度? 在训练深度学习模型时,你是否遇到过这样的情况:损失曲线一开始下降得很快,但很快就开始震荡甚至发散?或者训练过程像蜗牛爬行,几十个 epoch 过去了,准确…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/17 3:00:38

TensorFlow在机器翻译任务中的表现评测

TensorFlow在机器翻译任务中的表现评测 在全球化加速的今天,跨语言沟通早已不再是简单的文本转换问题。从跨境电商的商品描述自动本地化,到社交媒体上的实时多语种互动,机器翻译(Machine Translation, MT)正以前所未有…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/22 12:19:42

第八十九篇:CAP理论、BASE理论在系统设计中的应用

一、引言:分布式系统的"铁三角"与"柔性智慧" 想象这样一个场景:一个全球性的在线支付系统,在"双十一"零点时刻,每秒要处理数百万笔交易请求。用户在中国下单,商家在美国收款&#xff0c…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/22 16:27:16

【稀缺资源】智谱AutoGLM内部实现文档流出:含未公开API调用规范

第一章:智谱Open-AutoGLM实现概述Open-AutoGLM 是智谱AI推出的一款面向自动化机器学习任务的开源工具,专注于将大语言模型能力与结构化数据建模相结合。该框架支持自动特征工程、模型选择、超参数优化及结果解释,适用于分类、回归和时序预测等…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/22 14:46:46

手把手教你部署Open-AutoGLM,新手也能30分钟搞定

第一章:Open-AutoGLM 项目概述 Open-AutoGLM 是一个开源的自动化通用语言模型(General Language Model, GLM)推理与任务调度框架,旨在降低大语言模型在实际应用中的部署门槛。该项目由社区驱动开发,支持多模态输入处理…

作者头像 李华