土的本构模型是岩土工程理论与实践中的关键基础问题。本书摒弃了寻找塑性势作为唯一建模途径的传统思路，采用数值方法进行建模。首先介绍了不同应力路径下膨胀土、砂土和黏土的三轴压缩试验；然后用数值建模方法建立了膨胀土、砂土和黏土在多种应力路径下的弹塑性本构方程；最后把本构方程嵌入有限元程序，通过对三轴试验土样变形的有限元计算结果与相应的试验结果进行对比，验证了模型的精度。
样章试读
目录
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符号表
第1章 绪论 1
1.1 土的本构关系 1
1.2 土的力学特性 2
1.3 土的本构模型发展及现状 8
1.3.1 解析方法 9
1.3.2 数值方法 15
1.3.3 膨胀土的本构关系研究 18
1.4 问题的提出 20
1.5 主要研究工作 21
第2章 岩土本构关系及影响因素 23
2.1 土的应力-应变 23
2.1.1 应力 23
2.1.2 应变 24
2.2 土的本构关系模型 25
2.2.1 弹性模型 25
2.2.2 塑性模型 28
2.3 膨胀土本构模型 36
2.3.1 膨胀土强度理论 37
2.3.2 膨胀土变形理论 38
2.4 应力路径对岩土本构关系的影响 40
第3章 数值建模方法 44
3.1 岩土本构关系的反问题理论及应用 44
3.1.1 反问题的一般描述 44
3.1.2 本构关系的反问题 44
3.2 塑性体应变与塑性剪应变之间的相互作用原理 45
3.3 建模基本理论 47
3.3.1 数值建模方法的基本框架 47
3.3.2 数值建模方法的优越性 48
3.4 神经网络理论及原理 49
3.4.1 神经网络结构 49
3.4.2 神经网络的特点 49
3.4.3 神经网络的学习算法 50
3.5 BP与RBF神经网络的比较 51
3.5.1 BP神经网络 51
3.5.2 RBF神经网络 52
3.5.3 RBF学习算法 53
3.5.4 RBF神经网络与BP神经网络的比较 54
3.6 神经网络在岩土工程中的应用 54
第4章 膨胀土三轴试验和数值建模 57
4.1 工程背景与物性试验 57
4.2 膨胀土基本物性试验 61
4.3 膨胀土三轴压缩试验 63
4.4 膨胀土三轴试验曲线 69
4.5 神经网络学习及预测 73
4.5.1 输入层和输出层设计 73
4.5.2 隐含层神经元选择 74
4.5.3 RBF算法 74
4.5.4 RBF神经网络与BP神经网络预测对比 75
4.5.5 RBF神经网络预测效果 76
4.6 应力-应变三维曲面 78
4.7 数值模型的建立 80
4.8 数值模型的验证 83
4.8.1 计算模型 84
4.8.2 计算结果 84
4.8.3 结论 85
第5章 砂土三轴试验和数值建模 87
5.1 砂土物理指标测定试验 87
5.1.1 砂土颗粒分析试验 87
5.1.2 砂土表观密度测定 88
5.1.3 砂土堆积密度 88
5.2 砂土三轴试验 89
5.2.1 试验方案 89
5.2.2 砂样配制 90
5.3 试验数据整理和分析 91
5.3.1 三轴试验数据 91
5.3.2 静水压力试验数据和K值的测定 95
5.4 等主应力比三轴试验应力-应变曲线 101
5.5 应力-应变三维曲面 103
5.6 屈服轨迹 104
5.7 数值模型的建立 106
5.7.1 本构模型 106
5.7.2 神经网络学习及预测 107
5.8 数值模型的验证 108
第6章 黏土三轴试验和数值建模 109
6.1 试样制备 109
6.2 试样饱和 109
6.2.1 抽气饱和 109
6.2.2 反压力饱和 110
6.3 试样安装和固结 110
6.4 试验方案 111
6.4.1 正常固结土三轴压缩试验方案 111
6.4.2 超固结土排水剪切常规三轴压缩试验方案 113
6.4.3 弹性变形参数试验方案 113
6.5 试验结果及分析 115
6.5.1 正常固结土三轴压缩试验结果及分析 115
6.5.2 超固结土三轴压缩试验结果及分析 116
6.5.3 弹性变形参数试验结果 119
6.5.4 试验结果分析 121
6.6 黏土本构关系的数值建模 122
第7章 应力路径和应力历史对本构关系的影响 128
7.1 应力路径对土的本构关系影响机理研究 128
7.1.1 试验工作 128
7.1.2 应力路径相关性是塑性体应变与剪应变相互作用的综合表现形式 129
7.1.3 旋转硬化的机理 130
7.2 应力历史对黏土本构关系影响机理研究 131
7.2.1 塑性体应变对应力-应变关系曲线的控制作用 132
7.2.2 剪胀与剪缩发生的条件 132
7.2.3 临界状态 133
7.2.4 试验工作 134
7.3 应力路径对重塑黏土有效抗剪强度参数影响研究 135
7.3.1 试验工作 136
7.3.2 试验结果处理与分析 137
第8章 内容归纳与研究展望 139
8.1 内容归纳 139
8.2 研究展望 141
参考文献 143
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