La calibración de modelos constitutivos multiparamétricos es clave y un desafío para caracterizar con precisión las complejas relaciones tensión-deformación en suelos rocosos y tierras. Para abordar el problema de muchos parámetros y la dificultad en la calibración de modelos constitutivos complejos, este estudio mejora el algoritmo de optimización escarabajo a través de la fusión de un mecanismo de ajuste de rango dinámico, una estrategia de variación de distribución T, búsqueda global con vuelo Levy y un mecanismo de actualización poblacional de múltiples estrategias. Optimizando funciones estándar típicas y comparando resultados con los algoritmos de optimización escarabajo (DBO), lobo gris (GWO), búsqueda de gorrión (SSA), optimización ballena (WOA) y optimización águila del norte (NGO), se valida que el algoritmo escarabajo mejorado presenta una mejora significativa en la capacidad de optimización global y eficiencia en la calibración de parámetros. Basado en un modelo de superficie límite multimecánica tridimensional, se construye un programa de interacción bidireccional de datos algoritmo-modelo constitutivo y se realiza calibración de parámetros utilizando datos de pruebas triaxiales de suelos arenosos. Comparando los resultados de calibración entre el algoritmo mejorado y el tradicional, se observa una reducción significativa en el valor óptimo de ajuste, la tasa media de ejecuciones inválidas bajó del 8.75 % al 4.17 %, superando efectivamente el problema de convergencia prematura. Las curvas de tensión-deformación obtenidas después de la calibración coinciden bien con los datos experimentales en puntos clave como tensión desviadora máxima, tensión residual y la tendencia general, proporcionando soporte metodológico para la calibración multiparamétrica de modelos constitutivos complejos.

Modelo constitutivo;Calibración de parámetros;Algoritmo de optimización;Suelo arenoso con gradación discontinua