三维土工格栅-粗粒料界面循环剪切行为的能量评估与数据驱动方法研究

《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》：Energy-based evaluation and data-driven method of stereoscopic geogrid–soil interface under cyclic loading

本文研究了立体土工格栅在循环荷载下的界面行为。为揭示横向筋加厚(TRT)对界面强度和能量耗散的影响，研究者采用3D打印技术精确制备了不同TRT的格栅，并进行了大型循环直剪试验。结果表明，加厚的TRT提升了界面承载阻力，降低了能量耗散比。结合LSTM与KAN的数据驱动方法显著提升了预测精度，SHAP分析进一步解释了模型决策，为加筋土结构的设计优化提供了新视角。

　　

在岩土工程中，加筋土结构被广泛应用于堤坝、挡土墙和边坡加固，其核心稳定性依赖于土工合成材料与周围土体之间的“亲密”接触与协同工作。然而，在交通荷载或地震等循环动力作用下，土工格栅与土体界面的相互作用机理复杂，其强度演化与能量转换过程如同一道谜题，影响着结构的安全。特别是相较于传统的平面格栅，具有加厚横向筋的三维立体格栅虽然能提供更强的机械咬合和承载能力，但关于其在循环荷载下的界面行为，尤其是从能量视角的评估，仍然缺乏深入的认识。此外，面对岩土材料的复杂非线性与滞后特性，传统理论模型往往难以精确标定，亟需引入新方法来揭示其内在规律。为此，一篇发表在《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》上的研究，通过融合大型物理试验、能量分析与前沿的深度学习技术，对三维土工格栅-粗粒料界面在循环荷载下的行为进行了系统探究。

本研究主要运用了三大类关键技术方法。首先，研究者通过3D打印技术精确制造了横向筋厚度(TRT)分别为5毫米（平面格栅）、15毫米和25毫米（立体格栅）的碳纤维增强聚乳酸(PLA-CF)格栅，以控制变量。其次，基于ASTM标准，利用大型循环直剪(CDS)试验装置，在设定的不同法向应力(15 kPa - 180 kPa)和剪切循环次数(N=100/400/1000)下，对21组格栅-粗粒石英颗粒界面进行了测试。最后，利用试验获得的应力-位移滞回曲线（构成时间序列数据集），构建了结合长短期记忆网络(LSTM)和Kolmogorov-Arnold网络(KAN)的数据驱动预测模型，并采用基于Shapley值的可解释人工智能(XAI)方法对模型决策进行了分析。

3.1 界面强度特性

试验揭示了不同加固条件下界面强度的演变规律。未加筋界面在循环68次后达到峰值，随后强度衰减，表现出典型的“残余阶段”特征。相比之下，格栅加筋界面在经历初期强度增长后趋于稳定，有效维持了循环荷载下的强度。横向筋提供的承载阻力是这一机制的关键。具体而言，在60 kPa法向应力下，平面格栅加固的界面在100次循环后稳定在约46 kPa，而TRT=25毫米的立体格栅加固界面在1000次循环后强度达到56.2 kPa，比平面格栅高出约20%，且大部分强度在100次循环前已得到充分发挥。此外，剪切应力与位移之间存在相位差，在剪切方向反转的(I)、(III)阶段，增加TRT显著放大了界面剪应力的绝对变化，这是因为加厚筋体迫使了更大范围内的颗粒位移。

n = 60 kPa): (a) Unreinforced, Test No.19; (b) Reinforced with planar geogrid, Test No.20; and (c) Reinforced with stereoscopic geogrid, Test No.21.">

3.2 界面能量特性

从能量角度分析，输入能量(E_i)在系统中转化为耗散能(E_d)和储存能(E_s)，能量耗散比(η)定义为耗散能与输入能之比。研究发现，立体格栅加固界面因迫使更大范围的颗粒位移，其输入能和耗散能均高于平面格栅界面。然而，其单位循环内的能量耗散比η以及100次循环后的累计能量耗散比反而更低。例如，在30 kPa法向应力下，TRT=25毫米的立体格栅界面的累计储存能是平面格栅界面的2.3倍。这表明，在体积受限的剪切盒内，立体格栅促进了颗粒的重新堆积和咬合，将更多能量以应变能的形式储存于系统内部，而非通过滑动摩擦耗散掉。提高法向应力会带来输入能和耗散能的线性增加，但也会降低累计能量耗散比，反映了更强的围压对颗粒滑动的限制。

n = 15 kPa, N = 1; (b) σ_n= 15 kPa, N = 50; (c) σ_n= 15 kPa, N = 100; (d) σ_n= 45 kPa, N = 1; (e) σ_n= 45 kPa, N = 50; (f) σ_n= 45 kPa, N = 100; (g) σ_n= 90 kPa, N = 1; (h) σ_n= 90 kPa, N = 50; and (i) σ_n= 90 kPa, N = 100.">

4.1 数据驱动模型的构建与验证

研究者基于超过30,000个试验数据点，构建了LSTM模型，以时间、剪切位移、TRT和法向应力为输入特征，预测界面剪应力。该模型成功捕获了界面在循环荷载下的滞回行为。通过超参数优化，确定单隐藏层、80个神经元为最佳结构，并采用早停法防止过拟合。模型在测试集上表现出较高的预测精度，但在剪切方向反转后剪应力快速下降的时刻，预测误差会出现峰值。

4.2 通过集成KAN改进LSTM模型

为进一步提升模型性能，研究者用基于Kolmogorov-Arnold表示定理的KAN网络替换了LSTM末端的全连接层，构建了LSTM-KAN混合模型。KAN在“边”上使用可学习的激活函数，而非MLP在“节点”上使用的固定函数，从而增强了网络的表达能力。对比结果显示，LSTM-KAN模型在测试集上的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)比标准LSTM模型降低了约40%，决定系数R²也更高，在预测复杂滞回曲线（尤其是表现出“捏拢”特性的曲线）时表现出明显优势，能更准确地复现试验观测到的滞回环形态。

为解释模型的决策逻辑，研究使用了可解释人工智能(XAI)中的SHAP方法进行分析。Beeswarm图显示，对界面剪应力预测影响最大的因素是法向应力，其次是剪切位移。而横向筋厚度(TRT)虽然整体影响程度不及前两者，但其SHAP值分布非常集中且稳定地位于正区间，这表明增加TRT对提升界面剪应力具有独立、一致的正面贡献，且与其他特征的交互作用较弱，清晰地揭示了其作为独立设计参数的稳定增效作用。

综合全文，本研究得出以下核心结论：第一，100次剪切循环足以充分激发界面强度，此后立体格栅加固可有效维持强度，避免出现类似未加筋界面的残余衰减阶段，加厚横向筋是关键。第二，在能量层面，立体格栅通过迫使更大范围颗粒位移，增加了系统内的储存能，从而降低了能量耗散比，这类似于一种更“经济”的能量利用模式。提高法向应力也有类似效果。第三，提出的LSTM-KAN混合数据驱动模型，能高精度预测界面的循环滞回响应，其误差较标准LSTM模型降低了约40%，为模拟复杂岩土界面行为提供了强大工具。第四，SHAP分析从模型可解释性角度，确证了横向筋厚度对界面强度的稳定正向效应。

本研究的核心意义在于，它首次从能量耗散与储存的视角，系统量化了立体土工格栅在循环荷载下的性能优势，揭示了其“强筋健骨”（提高强度）与“节能增效”（降低耗散比）的双重机制。同时，成功将前沿的KAN网络引入岩土工程的数据驱动建模，不仅提升了预测精度，还通过XAI技术揭开了深度学习“黑箱”的一角，使工程师能够理解并信任模型的决策，为基于人工智能的岩土材料与结构智能化设计奠定了方法论基础。这些发现为优化立体土工格栅的几何设计、提升加筋土结构在动力荷载下的长期性能和稳定性，提供了坚实的试验依据和先进的分析手段。