岩土工程可靠度分析的改进四阶矩方法

岩土工程可靠度分析中,功能函数往往呈隐式且具有强非线性性质,而目前最为实用的矩方法,如JC法、二次二阶矩法,主要适用于显式功能函数情形。为此,将高效的统计矩估计方法和可靠度分析的高阶矩法相结合,提出了一种岩土工程可靠度分析的改进四阶矩方法。首先,通过引入变量的独立化变换和线性变换将功能函数转换为参考变量的函数,并结合多变量函数的单变量降维近似方法和参考变量计算节点与权系数的确定方法,建立了功能函数前四阶矩的高效点估计法。然后,将上述统计矩与立方正态变换假设相结合,提出了易于实现的岩土工程可靠度分析的改进四阶矩方法。最后,由数学算例验证了统计矩估计方法的效率和精度,并通过经典的岩土工程算例验证了建议的改进四阶矩方法具有高效率、高精度且操作简单等特点。     

边坡工程可靠性分析的最大熵方法

边坡工程可靠性分析的最大熵方法,利用已有样本的部分信息来使熵最大化,充分利用了随机变量的高阶矩信息,由样本矩来推断边坡可靠性功能函数的概率密度函数,求解边坡的破坏概率。该方法对基本随机变量的分布没有特别要求,避免了常规方法计算过程中在迭代点处对非正态随机变量进行近似当量正态化处理的缺陷。通常,功能函数的真实概率密度函数很难、甚至无法求得,将Pearson曲线族引入岩土参数随机变量高阶矩的求解当中,可以很容易地得到功能函数的高阶中心矩,然后,基于最大熵原理拟合得到功能函数的最大熵密度函数,采用区间截断法和高斯-克朗罗德数值积分法分别确定最大熵密度函数的拉格郎日系数和边坡的破坏概率。算例分析结果表明:该方法计算效率高,结果可靠,克服了传统方法求解过程复杂、精度低的缺点,将其应用于工程边坡的可靠性分析当中,发展潜力大,具有一定的应用前景和实用价值。     

可靠度分析中梯度求解方法的研究

在岩土工程的可靠度分析中，功能函数的形式非常复杂，甚至是隐式的。而对于常用的可靠度分析方法，如一阶可靠性方法（FORM）、二阶可靠性方法（SORM）等，一个重要的问题是求功能函数对基本随机变量的梯度。因此，对于隐式的或复杂的显式功能函数，必须采用数值微分方法来求解功能函数的梯度。对于可靠度分析中常用的有限差分法（FDM）及有理多项式法（RPT）这两种数值微分方法，本文详细研究了二者问的异同及其求导结果与步长的关系，指出了对于相同的步长控制系数及取样方式，FDM是RPT在线性情况下的特例；对于连续的线性功能函数，可直接用3点FDM求导：对于连续的非线性功能函数，可用5点RPT求导；对于非连续的功能函数，应采用RPT求导。建议取步长控制系数等于1。     

SVM在地下工程可靠性分析中的应用

将支持向量机应用到地下工程可靠性分析中,通过将支持向量机分别与一阶二次矩和蒙特卡洛结合,提出了基于支持向量机的可靠性分析方法,利用数值模拟构造学习样本,通过支持向量机学习,建立变形与随机变量之间映射关系的支持向量机表达,进而实现隧道极限状态函数及其偏导数的显式表达,从而计算隧道的可靠性指标。该方法避免了传统可靠性分析的缺点。算例分析结果表明,该方法计算效率高、结果可靠,对含有大量随机变量的复杂岩土工程可靠性分析具有很大的潜力,具有广泛的应用前景和工程价值。     

边坡可靠度分析的非侵入式随机有限元法

提出基于非侵入式随机有限元法的边坡可靠度分析方法,并编写计算程序NISFEM。采用有限元滑面应力法计算边坡安全系数,将Hermite随机多项式展开与SIGMA/W和SLOPE/W模块有机结合实现边坡可靠度非侵入式随机分析。根据随机多项式展开系数,给出边坡安全系数前4阶统计矩（均值、标准差、偏度和峰度）和Sobol指标解析表达式,并采用Sobol指标进行边坡可靠度参数敏感性分析。最后,以均质土坡可靠度问题为例,证明该方法在边坡可靠度分析中的有效性。结果表明,边坡可靠度分析的非侵入式随机有限元法能够有效地考虑边坡变形对边坡可靠度的影响,计算效率远远高于蒙特卡罗模拟方法（MCS）,是解决复杂边坡可靠度问题一种有效地分析手段;黏聚力和内摩擦角变异性对边坡安全系数前四阶统计矩具有明显的影响,重度变异性对安全系数前4阶统计矩几乎没有影响;抗剪强度参数间负相关性对边坡安全系数均值几乎没有影响,但对安全系数标准差、偏度和峰度均有明显的影响。此外,随着抗剪强度参数间负相关性的增加,边坡安全系数由近似正态分布逐渐变为明显的非正态分布。     

基于拉丁超立方抽样的有限元可靠度程序开发及应用

在地下工程结构可靠性分析中,岩土体参数离散性大,功能函数非线性程度高,常为隐式函数,因此,对可靠度计算方法提出了很高的要求。针对传统蒙特卡罗抽样方法计算量非常大,难以满足工程要求的问题,基于拉丁超立方抽样技术,结合了Matlab和有限元软件Abaqus各自的优点,编制了Matlab-Abaqus联合计算的有限元可靠度程序,该程序具有节省样本空间、提高抽样效率的显著特点。通过对某圆形隧道的结构可靠性分析,表明该程序能很快达到收敛,能够满足地下工程结构可靠性计算分析的要求。     

边坡模糊随机可靠性分析的模糊点估计法

在统计矩点估计法和模糊随机理论的基础之上,提出边坡工程模糊随机可靠性分析的模糊点估计法,将边坡稳定性极限状态方程由模糊随机集向普通随机集转化,然后利用点估计法求解边坡的可靠度指标。鉴于岩土体物理力学参数的近似分布类型,采用区别于梯形模糊数的正态模糊数对随机变量进行模糊随机化处理,使其更趋近于物理力学参数的近似分布类型。该方法考虑了各个力学参数的模糊性,计算结果更能反映边坡的真实工作状态。算例分析结果表明,该法使用简便,计算效率高,结果可靠,避免了传统分析方法的缺点,对复杂边坡或者功能函数为隐式表达的边坡工程可靠性分析具有很大的潜力,为边坡可靠性分析提供了一条新的途径,具有广泛的应用前景。     

基于克里金模型的边坡稳定可靠度分析方法

边坡工程的复杂性不仅表现为各岩土参数的变异性和非确定性,而且还在于其极限状态功能函数的非解析性及隐式性。以Janbu 法为例,研究了隐式功能函数下易于执行的边坡工程稳定可靠度计算方法。首先,调用边坡极限平衡模式获得岩土基本参数,并利用拉丁超立方试验设计抽取影响边坡稳定性基本参数的适量初始样本。其次,采用地质统计学中的克里金（Kriging）各向异性关联映射方法,将边坡功能函数值表述为随机过程。然后,结合主动学习方法,基于搜索规则调整训练样本,通过反复迭代循环确定满足实际工程精度的随机过程所表示的边坡功能函数。最后,调用随机过程函数通过验算点法（JC法）获得边坡的失效概率。工程算例分析表明,文中方法的求解精度与蒙特卡洛模拟方法相当,但计算过程简明,效率高,更具工程实用性。     

边坡稳定分析的神经网络改进模糊点估计法

边坡稳定性分析中,模糊点估计法能同时考虑模糊不确定性和随机不确定性因素。针对传统模糊点估计法计算工作量大的缺点,提出一种神经网络改进模糊点估计法。利用拉丁超立方抽样法和径向基函数神经网络（RBF）建立边坡安全系数的预测模型;对黏聚力和内摩擦角等模糊随机变量取λ截集,并在各截集水平对参数进行组合;利用建立的预测模型对各参数组合的安全系数进行预测;最后由统计矩点估计法计算边坡的可靠度指标。实例分析表明：改进模糊点估计法使用方便、结果可靠,且能通过增加λ截集水平的数目来提高计算精度。对于含有2～4个模糊随机变量的边坡,采用改进模糊点估计法计算可靠度时λ截集水平的数目可近似取25。     

岩石抗剪强度指标互相关性的敏感度分析

岩土介质的强度参数特别是互相关性分析是岩土工程界研究的热点。本文在分析互相关性的估计和分布检验方法后，通过随机空间正交变换将具有互相关性的ｃ、变换得到独立随机变量，基于Ｍｏｈｒ－ｃｏｕｌｕｍｂ准则，详尽分析了互相关性对准则可靠度的敏感度。并得出一些对工程可靠度设计有重要意义的结论。     

Slope reliability analysis using a support vector machine

The first-order second-moment method (FOSM) reliability analysis is commonly used for slope stability analysis. It requires the values and partial derivatives of the performance function with respect to the random variables for the design. Such calculations can be cumbersome when the performance functions are implicit. Implicit performance functions are normally encountered when the slope is geologically complicated and the limit equilibrium method (LEM) is used for the stability analysis.

To address this issue, this paper presents a support vector machine (SVM)-based reliability analysis method which combines the SVM with the FOSM. This method employs the SVM method to approximate the implicit performance functions, thus arriving at SVM-based explicit performance functions. The SVM method uses a small set of the actual values of the performance functions obtained via the LEM for complicated slope engineering. Using the SVM model, a large number of values and partial derivatives of the performance functions can be obtained for conventional reliability analysis using the FOSM. Examples are given to illustrate the proposed SVM-based slope reliability analysis. The results show that the proposed approach is applicable to slope reliability analysis which involves implicit performance functions.     

Reliability analysis of serviceability performance for an underground cavern using a non-intrusive stochastic method

This paper proposes a non-intrusive stochastic analysis procedure for reliability analysis of the serviceability performance of an underground cavern with an implicit limit state function. This procedure is formulated on the basis of the stochastic response surface method (SRSM) and the deterministic finite element method. First, the SRSM is briefly introduced and implemented through a MATLAB code. Then, the software SIGMA/W is used to perform a deterministic finite element analysis. Next, a link between the MATLAB code and SIGMA/W is developed to automatically pass exchange data between the two platforms. Finally, two examples are presented to illustrate the capacity and validity of the proposed procedure. In the first example, a closed-form limit state function is adopted to validate the SRSM by comparing it with the results obtained from a direct Monte Carlo simulation. In the second example, the serviceability performance of an underground cavern is analyzed to illustrate the capacity of the proposed procedure to handle a reliability problem with an implicit limit state function. The proposed procedure does not require the user to modify the existing deterministic finite element code. The deterministic finite element analysis and the probabilistic analysis are decoupled. This is a major practical advantage because realistic probabilistic analyses are made possible. The SRSM can produce sufficiently accurate reliability results. Furthermore, the method is much more efficient than the direct Monte Carlo simulation. Sensitivity analyses show the effect of the variability of input random variables and the correlation between them on: (1) the probability density functions, (2) the first four order statistical moments, and (3) the probability of failure, which is investigated and discussed.     

用改进的JC方法分析三维Hoek-Brown准则的可靠度

选用工程中广泛应用的Ｈｏｅｋ－Ｂｒｏｗｎ强度准则作为极限状态函数,将方程中的六个变量：即主应力分量σ１、σ２、σ３;岩块单轴抗中度σＣ和岩石参数ｍ,ｓ作为其随机变量,采用改进的ＪＣ方法三岩体经度准则的可靠度指标β。由于三维Ｈｏｅｋ－Ｂｒｏｎ准则方程所表现出来的高次非线性和复杂性,文中利用复合函数求导法则直接针对随机变量求解可靠度指标和相应的验算应值,并进行了参数相关及不同概型情况下三维Ｈｏｅｋ－Ｂ     

A one-dimensional integral approach to calculating the failure probability of geotechnical engineering structures

This study focuses on the geotechnical engineering structures with implicit or unknown expressions of performance functions. A one-dimensional integral approach (ODIA) consisting of sampling, evaluation of statistical moments for multivariable functions, probability density function fitting, and simple integration of failure probability was developed through system integration. A convergence study of an illustrative example was conducted, and the error analysis revealed that the accuracy of ODIA is equivalent to that of the second-order reliability method. Applications of ODIA to a slope and surrounding rock of an excavation were presented to further confirm the accuracy, efficiency, and practicability of the approach.     

Genetic algorithms in probabilistic finite element analysis of geotechnical problems

In application to numerical analysis of geotechnical problems, the limit-state surface is usually not known in any closed form. The probability of failure can be assessed via the so-called reliability index. A minimization problem can naturally be formed with an implicit equality constraint defined as the limit-state function and optimization methods can be used for such problems. In this paper, a genetic algorithm is proposed and incorporated into a displacement finite element method to find the Hasofer–Lind reliability index. The probabilistic finite element method is then used to analyse the reliability of classical geotechnical systems. The performance of the genetic algorithm (GA) is compared with simpler probability methods such as the first-order-second-moment Taylor series method. The comparison shows that the GA can produce the results fairly quickly and is applicable to evaluation of the failure performance of geotechnical problems involving a large number of decision variables.     

岩土工程可靠度分析的改进响应面法研究

为了提高响应面法的计算效率和精度,对现有的全局响应面法进行了改进。采用径向基函数（RBF）神经网络,代替目前常用的BP网络,迭代过程中在超锥体的范围内构造响应面,逼近隐式的非线性功能函数。数值算例分析表明,与通常的响应面法相比,改进全局响应面法的迭代次数和有限元分析次数均大幅减少,节省机时,有利于提高计算精度。同时,以浅基础和挡土墙为工程背景进行可靠度分析,表明该方法能以较快的收敛速度和较少的有限元分析次数,获得较高精度的可靠度指标,适用于岩土工程的可靠度分析。