다중 매개변수 구성 모델의 보정은 암토체의 복잡한 응력-변형 관계를 정확하게 묘사하는 데 있어 핵심이자 어려운 문제입니다. 복잡한 구성 모델의 다중 매개변수와 보정 어려움 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 동적 범위 조절 메커니즘, T분포 변이 전략, 레비 비행 전역 탐색 및 다중 전략 집단 갱신 메커니즘을 융합하여 개선된 딱정벌레 최적화 알고리즘을 제안하였습니다. 전형적인 표준 함수를 최적화하고 딱정벌레 최적화 알고리즘(DBO), 회색 늑대 최적화(GWO), 참새 탐색 알고리즘(SSA), 고래 최적화 알고리즘(WOA) 및 북수리 최적화 알고리즘(NGO)과 결과를 비교하여 개선된 딱정벌레 최적화 알고리즘이 전역 최적화 능력과 매개변수 보정 효율성 모두에서 현저한 향상을 보임을 검증하였습니다. 3차원 다중 메커니즘 경계면 모델을 기반으로 알고리즘‑구성 모델 쌍방향 데이터 상호작용 메커니즘 프로그램을 구축하였고, 모래 토 삼축 시험 데이터를 결합하여 매개변수 보정을 수행하였습니다. 개선된 딱정벌레 알고리즘과 전통적인 딱정벌레 알고리즘의 매개변수 보정 결과를 비교한 결과 최적 적합도 값이 크게 감소하였고, 평균 무효 실행률은 개선 전 8.75%에서 4.17%로 감소하여 조기 수렴 문제를 효과적으로 극복하였습니다. 보정 후 얻어진 응력-변형 곡선은 피크 편응력, 잔류 응력 등의 주요 지점 및 전체 경향에서 시험 데이터와 좋은 일치를 나타내어 복잡한 구성 모델 다중 매개변수 보정에 방법론적 지원을 제공하였습니다.

구성 모델;매개변수 보정;최적화 알고리즘;불연속 등급 사질토