Rosenblueth法在土坡稳定可靠度分析中的应用

Rosenblueth方法是一种简单实用的可靠度指标计算方法 ,不需要了解各种状态变量的概率分布 ,只要利用它们的均值和方差 ,就可以求得边坡的可靠度指标 ,其计算满足精度要求。Rosenblueth方法计算所需的数据较少 ,利于计算机处理。论述了Rosenblueth方法的基本原理 ,用FORTRAN语言编制了计算程序 ,并通过算例比较证明了Rosenblueth方法的优点。在工程实际分析运用中 ,是一种值得推广应用的方法。     

Rosenblueth方法在深基坑抗隆起可靠度分析中的应用

由于岩土参数具有很大的不确定性,在深基坑抗隆起稳定性分析中高安全系数并不一定安全。为此,提出了深基坑抗隆起稳定性可靠度分析方法,基于Rosenblueth方法开发了相应计算程序,研究了土性参数c, 变异性对可靠指标的影响,并通过实例分别运用可靠度和安全系数分析方法分析深基坑抗隆起稳定性。结果表明:可靠度分析方法具有科学性和合理性,同时体现了Rosenblueth方法在复杂功能函数中进行可靠指标计算的优越性。     

基于Monte Carlo和Rosenblueth方法的边坡可靠性分析及其在工程实践中的应用

传统上常以安全系数作为边坡稳定性的评价指标,但是安全系数只是由一种确定的方法计算所得的一个定值,没有考虑设计参数的变异性,因此安全系数很难表征边坡的安全程度,为此本文引入了可靠度的概念,并运用基于概率论和数理统计学的蒙特卡洛法（Monte Carlo）和Rosenblueth法进行边坡可靠性分析,有效的弥补了边坡传统评...     

有限数据条件下边坡可靠度分析的Bootstrap方法

基于Bootstrap抽样技术提出了有限数据条件下边坡可靠度分析方法。简要介绍了传统的边坡可靠度分析方法。采用Bootstrap方法模拟了抗剪强度参数概率分布函数的统计不确定性。以无限边坡为例研究了抗剪强度分布参数和分布类型不确定性对边坡可靠度的影响规律。结果表明：基于有限数据估计的样本均值、样本标准差和AIC值具有较大的变异性,这种变异性进一步导致了抗剪强度参数概率分布函数存在明显的统计不确定性。在考虑抗剪强度参数概率分布函数的统计不确定性时,边坡可靠度指标应为具有一定置信度水平的置信区间,而不是传统可靠度分析中的固定值。边坡可靠度指标的置信区间变化范围随安全系数的增加而增大,同时考虑分布参数和分布类型不确定性计算的可靠度指标具有更大的变异性和更宽的置信区间变化范围。Bootstrap方法为有限数据条件下抗剪强度参数概率分布函数统计不确定性的模拟以及边坡可靠度的评估提供了一条有效的途径。     

边坡可靠度分析的支持向量机法

提出了基于支持向量机（SVM）的边坡可靠度分析新算法。该方法采用均匀设计确定样本点,通过一定数量的确定性计算来训练SVM,拟合边坡的功能函数;采用一阶可靠度方法（FORM）和迭代算法优化SVM模型,获得可靠度指标和验算点信息;在SVM模型基础上进一步通过二阶可靠度方法（SORM）和蒙特卡罗模拟（MCS）计算边坡的失稳概率。以两个典型边坡为例,通过与其他方法比较,证明了该方法的准确性和高效性。结果表明：提出的在标准正态空间（U空间）中取样并构建SVM,在原始空间（X空间）中计算功能函数的算法,有效地解决了具有相关非正态分布变量的可靠度分析问题,并且可很容易扩展到SORM的计算。算例结果证明,该方法的精度高于FORM;而效率优于MCS。分析过程中,边坡安全系数计算和可靠度分析相互独立。因此,该方法既适用于具有显式功能函数的简单问题,也适用于需要软件计算安全系数的实际边坡问题。     

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。     

基于上限分析的边坡稳定可靠性评估

从塑性极限分析出发,基于上限分析构建边坡极限状态可靠度计算模型;针对状态函数高度非线性导致常规可靠度方法求解时存在困难的问题,将响应面模型作为极限状态函数与可靠度计算间"桥梁",利用二次正交原理优化取样点,建立考虑参数相关性的二次响应面替代函数。利用JC法直接求得边坡可靠指标的一个上限解,讨论了单个及多个参数变异性对边坡可靠度的影响。     

低概率水平岩质边坡系统可靠度分析

针对目前含多个相关失效模式的低概率水平岩质边坡系统可靠度分析的难题,提出了基于子集模拟的岩质边坡系统可靠度分析方法,推导了典型边坡系统失效概率计算表达式。为表征不同失效模式间的相关性,提出采用max和min函数构建边坡系统功能函数。并通过含多个相关失效模式的双滑块岩质边坡及锦屏一级左岸坝肩边坡系统可靠度分析验证了提出方法的有效性。结果表明:提出方法计算效率明显高于蒙特卡洛模拟方法,计算精度优于一阶等效近似方法、N维等效方法和Ditlevsen上下限方法,可为解决低概率水平复杂岩质边坡系统可靠度问题提供一个重要的工具。此外,通过max和min函数构建的边坡系统功能函数不仅可以准确地表征边坡不同失效模式间的相关性,而且可为边坡系统可靠度分析提供便利。     

基坑土钉支护可靠性分析优化算法

针对基坑工程中岩土参数存在随机性和变异性的特点,基于响应面重构法、遗传算法和禁忌搜索方法研究了土钉墙边坡可靠性分析方法。考虑土钉的加固作用,建立了适用于土钉墙边坡任意形状滑面安全系数计算的改进Morgenstern-Price法。基于响应面原理,将改进Morgenstern-Price法取代传统响应面法中的有限单元法来随机抽样构造响应面函数,建立了一种近似的土钉墙边坡可靠度计算方法。以土体的抗剪强度指标 、 为随机变量,提出了一种能同时确定土钉墙边坡最小可靠度指标 及相应最危险滑面的全局优化计算方法--土钉墙可靠性分析自适应禁忌搜索遗传算法（ATSGA）。结合算例,分别以土钉墙边坡的最小可靠度指标和最小中值安全系数为目标函数,采用ATSGA法搜索其相应的最危险滑动面,结果表明,二者相差较大。     

基于认知聚类分区方法的边坡可靠度分析

提出了边坡可靠度分析的一种新的全局优化方法--认知聚类分区方法。该方法主要包括5个步骤：分区、随机抽样、计算极径L、回代、计算可靠指标及验算点。给出了相应的计算流程图,并编写了基于C语言的计算程序KCPREL。最后,以岩质边坡稳定可靠度问题为例证明了所提方法的有效性。结果表明,认知聚类分区方法能同时计算出可靠指标和验算点,并能获得全局最优解。该方法的计算精度和蒙特卡洛模拟方法相当,计算效率远远高于传统的蒙特卡洛模拟方法。此外,该方法在分析含有复杂的隐式及非线性功能函数的边坡稳定可靠度问题方面体现出明显的优越性。等步长认知聚类分区方法能全面且均匀地搜索角度,从而得到更准确的验算点。为了保证足够的计算精度及减小计算量,建议步长取10º以内。     

边坡稳定模糊随机可靠度分析

考虑边坡稳定评价中存在的两种不确定性--模糊性和随机性,以模糊随机变量为基本变量,建立模糊随机功能函数和模糊随机极限方程,得到模糊可靠指标和模糊可靠度。本文给出模糊随机可靠度的计算方法,给出实例并与经典随机可靠度比较,得到更合理的结果。     

Uncertainty and Reliability Analysis Applied to Slope Stability: A Case Study From Sungun Copper Mine

Nowadays, there are many new methods for slope stability analysis; including probabilistic methods assessing geotechnical uncertainties to develop safety factors. In this paper, a reliability index analysis for the Sungun copper mine slope stability is evaluated based on three methods of uncertainties consisting Taylor series method, Rosenblueth point estimate method and Monte-Carlo simulation method. Sungun copper mine will be one of the Iran’s biggest mines with final pit’s height of 700 meters. For this study two of its main slopes were assessed, one dipping to the NE (030) and the other to the SE (140). Probability density function of cohesion and angle of friction for the slopes were developed using limit equilibrium methods. These shear strengths were then used to determine the probability density function of safety factor and reliability index using the probabilistic methods. Results of the probabilistic analysis indicate that with ascending values of the uncertainties the reliability index decreases. Furthermore, it was determined that with the Monte Carlo simulation the seed number used has little effect on the reliability index of the safety factor especially with seed numbers in excess of 1200. Variations in the overall reliability index of safety factor were observed between the two slopes and this difference is explained by the differences in complexities of the geology within the cross-section.     

某露天铁矿冰碛土台阶边坡可靠性分析

以某露天矿边坡台阶为研究对象,提出一种新的可靠度求取方法———简化统计矩法。采用该法对原设计的台阶边坡和本研究所推荐的台阶边坡进行了可靠性分析。分析结果表明,台阶边坡破坏概率较高,主要是由冰碛土强度的固有不确定性、抗风化能力以及水理性质决定的,而边坡结构因素对其影响不显著。建议采取平台宽度3 m、3 m和16 m的三台阶组方案,同时采用截洪和护坡等有效措施来提高台阶边坡的稳定。     

Two Methods for Predicting Reliability Index and Critical Probabilistic Slip Surface of Soil Slopes

Two methods of reliability analysis of soil slopes are studied, and the representative flow charts of both methods are illustrated. Method 1 can predict the reliability index and the critical probabilistic slip surface directly and it is computational efficient, but it needs the development of new codes for integrating the reliability analysis code and the slope stability code. Method 2 makes the reliability analysis code call the slope stability analysis code directly, and each code can be considered as an intact part. The main result of Method 2 is the reliability index of soil slope. Combined with the proposed method for locating the critical slip surface, Method 2 can also predict the probabilistic slip surface. Although Method 2 needs much more callings of the subprogram of slope stability analysis code, it needs not the developing of new computer program. Thus, Method 2 is easy to use and can be applied to different reliability analysis methods and slope stability analysis methods.     

基于数据融合的边坡临滑状态确定方法

安全监测及数值模拟是评估边坡稳定性状态的两种重要手段,但是,如何根据监测信息及数值模拟成果确定边坡的临界失稳状态一直是边坡工程领域关注的重点问题。首先基于层次聚类方法计算边坡不同类型状态变量监测点的欧式距离,根据距离大小筛选出边坡的有效监测点;然后,计算同种类型状态变量有效监测点的熵权值,采用熵权融合方法对有效监测点进行数据层融合,得到不同类型状态变量对应的融合监测指标曲线;其次,采用主成分分析法对多种数据层融合监测指标曲线进行特征层融合,得到可反映全部状态变量信息特征的综合监测信息曲线,进而构建了边坡渐进失稳过程中不同监测变量的信息挖掘融合框架;最后,提出了一种缓变曲线的变点搜索方法,采用该方法对综合监测信息曲线开展变点分析,搜索边坡状态渐进演化的突变点（即边坡临滑状态点）。将所提出的方法应用到某公路边坡临界失稳状态的确定中,结果表明,单个监测点或单个融合指标的累积值、变化速率作为边坡失稳判据存在不唯一性,融合多种监测数据建立的综合监测信息序列可以较好地反映边坡状态演化特征,可避免单一状态变量的单一监测点数据对边坡状态的误判,验证了所提方法的可行性和适用性。     

两种Rosenblueth改进法分析边坡稳定可靠度

采用Rosenblueth方法进行边坡可靠度分析时,需要计算2n个参数变量的组合。当输入的参数变量n较多时(如4,5,6),计算量便大大增加。提出两种改进方法:Lind法与Harr法,通过改变取样点的选取位置,将计算次数降为2n次。算例1中,采用上述3种方法计算所得边坡滑坡概率依次为:8.23%、7.93%和7.49%,采用Monte Carlo法进行对比计算得滑坡概率为9.18%,计算结果均非常接近。且2种简化法无需了解各变量的分布特征,只需利用变量的均值和方差,有效地提高了计算效率,并满足一般边坡的精度要求。     

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。     

简单土坡稳定可靠度计算方法的研究

根据土条间的几何关系提出了土坡稳定分析的辐向条分法，并利用高斯积分法计算出安全系数和极限状态方程的系数，再用改进的JC法求出土坡最小安全系数和最小可靠度指标，辐向条分法是一种高效、准确的土坡稳定性计算方法。