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Identification Les paramètres des sols et sélection de modèles de comportement en utilisant des algorithmes génétiques
Le sujet de la thèse concerne l'identification des paramètres des sols et sélection de modèles de comportement en utilisant des algorithmes génétiques. Tout d'abord, une étude comparative sur l'identification des paramètres par différentes méthodes d'optimisation est effectuée. E...
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| Auteurs principaux : | , , , , , , , |
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| Collectivités auteurs : | , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | anglais |
| Titre complet : | Identification Les paramètres des sols et sélection de modèles de comportement en utilisant des algorithmes génétiques / Yinfu Jin; sous la direction de Zhenyu Yin et de Shuilong Shen |
| Publié : |
2016 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
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| Note sur l'URL : | Accès au texte intégral |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Géotechnique : Ecole centrale de Nantes : 2016 |
| Sujets : |
| Résumé : | Le sujet de la thèse concerne l'identification des paramètres des sols et sélection de modèles de comportement en utilisant des algorithmes génétiques. Tout d'abord, une étude comparative sur l'identification des paramètres par différentes méthodes d'optimisation est effectuée. Ensuite, un algorithme génétique réel codé (RCGA) est conçu pour améliorer la performance d un algorithme génétique ( GA ) dans l'identification des paramètres du sol. Par la suite, le RCGA est utilisé pour construire la formulation de la prédiction de la compressibilité des argiles remaniés basée sur la régression polynomiale évolutive (EPR) en utilisant l indice des vides initial e0, la limite de liquidité wL et l indice de plasticité IP. Ensuite, une procédure efficace pour identifier les paramètres d'argiles structurées est proposé e en employant le RCGA avec un modèle élastoviscoplastique anisotrope. Une procédure de validation est menée ainsi que des applications démontrant que la procédure est utile pratiquement avec une réduction du coût des essais au laboratoire. Enfin, le choix d'un modèle approprié pour les sable s avec les caractéristiques nécessaires en fonction des essais classiques et un moyen facile d'identifier les paramètres pour les applications géotechniques est discuté en utilisant le RCGA et différents modèles de sable. L écrouissage plastique non - linéaire, l'implémentation d e la li g ne d'état critique avec l effet d enchevêtrement , les types et nombres d essais et le niveau de déformation nécessaire sont discutés pour la sélection et l'utilisation des modèles de sable. The subject of this thesis is the identification of soil parameters and the selection of constitutive models using genetic algorithms. First, various optimization methods for identifying soil parameters are studied. Then, a real - coded genetic algorithm (RCGA) has been developed to improve the performance of genetic algorithms (GA) for identifying soil parameters. Subsequently, the RCG A is employed to construct a formula for predicting the compressibility of remolded clays by using an evolutionary polynomial regression ( EPR ) based on the initial void ratio e 0 , the liquid limit w L and the plastic index I P . Then, an efficient procedure fo r identifying the necessary parameters of soft structured clay s is propose d by employing the enhanced RCGA coupled with an advanced anisotropic elasto - viscoplastic model. This approach is then validated and several applications are developed to demonstrate that the procedure can be used with a reduction of the testing cost . F inally , an appropriate model of sand with the necessary features based on conventional tests and with an easy way of identifying parameters for geotechnical applications by employ ing th e RCGA and different sand models is selected. A discussion on nonlinear plastic stress - strain hardening , the incorporation of the critical state concept with interlocking effect , test types and numbers , and necessary strain level for the selection and use of sand models concludes the thesis. |
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| Variantes de titre : | Identifying parameters of soils and selection of constitutive models using genetic algorithms |
| Notes : | Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur, Géosciences, Architecture (Nantes) Partenaire(s) de recherche : Institut de Recherche en Génie Civil et Mécanique (Nantes) (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Olivier Millet (Président du jury) ; Zhenyu Yin, Shuilong Shen, Olivier Millet, Ali Daouadji, Yujun Cui, Yvon Riou, Pierre-Yves Hicher (Membre(s) du jury) ; Ali Daouadji, Yujun Cui (Rapporteur(s)) |
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