基于分层贝叶斯学习的滨海软土地层高效识别方法

基于静力触探试验数据划分土层依赖于经验图表和主观判断,划分的土层剖面不可避免地存在不确定性.提出了一种基于土体分类指数Ic的土层界面快速识别和不确定性量化方法 .在分层贝叶斯学习框架下,所提方法采用全高斯概率模型表征土体空间变异性,通过引入正态-逆威沙特共轭分布实现似然函数的快速计算,高效求解模型证据,识别最可能土层数目和厚度.所提方法基于Ic的统计特性自动划分土层,提高了识别结果的可靠性.     

基于高效随机有限元法的边坡风险评估

提出了基于子集模拟的边坡风险评估的高效随机有限元法（RFEM）,推导了基于子集模拟的边坡失效概率和失效风险的计算公式,并给出了基于高效RFEM的边坡可靠度分析和风险评估流程图。采用一个边坡算例验证了所提方法的有效性。结果表明,基于子集模拟的高效RFEM可以视为是对基于蒙特卡洛模拟的传统RFEM的改进,显著地提高了失效概率和失效风险的计算效率以及失效样本的产生能力,非常适用于分析小失效概率的可靠度问题,极大地增强了RFEM在边坡可靠度分析和风险评估中的实用性。高效RFEM将边坡的整体失效风险分解为对应不同概率水平的边坡失效风险,并量化了它们对整体风险的相对贡献度。在该方法中,边坡可靠度分析和风险评估与确定性边坡有限元分析互不耦合,极大地简化了它们的计算过程。此外,土体不排水抗剪强度的竖向空间变异性对边坡失效风险具有显著的影响。     

基于随机响应面法的边坡系统可靠度分析

提出了一套基于随机响应面法的边坡系统可靠度分析方法。该方法首先从大量潜在滑动面中筛选出代表性滑动面。针对每条代表性滑动面,采用Hermite多项式展开建立其安全系数与土体参数间的非线性显式函数关系（即随机响应面）。然后,采用直接蒙特卡洛模拟计算边坡系统失效概率。在蒙特卡罗模拟中,采用所有代表性滑动面的随机响应面计算每一组样本所对应的边坡最小安全系数。最后,以两个典型多层边坡系统可靠度问题为例验证了该方法的有效性。结果表明：文中提出的边坡系统可靠度分析方法能够有效地识别边坡代表性滑动面,具有较高的计算精度和效率,并且确定代表性滑动面时无需计算滑动面间的相关系数。同时该方法可以有效地计算低失效概率水平的边坡系统可靠度,为含相关非正态参数的边坡系统可靠度问题提供了一条有效的分析途径。此外,多层边坡可能同时存在多条潜在滑动面,基于单一滑动面（如临界确定性滑动面）或者部分代表性滑动面进行边坡系统可靠度分析均会低估边坡失效概率。     

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。     

基于广义子集模拟的土坡系统可靠度分析

如何有效地评价边坡的系统可靠度并识别出对边坡稳定性具有重要影响的关键滑面一直是边坡稳定性分析的关键问题。提出了基于广义子集模拟的边坡系统可靠度分析方法及代表性滑面识别方法,并推导了基于广义子集模拟的边坡系统可靠度计算公式及边坡中滑面对边坡系统失效的相对贡献量化公式。基于广义子集模拟计算结果,采用概率网络评价方法识别边坡代表性滑面。以一个双层黏性土坡和芝加哥国会切坡算例验证了所提方法的有效性。结果表明：提出的基于广义子集模拟的边坡系统可靠度分析方法可有效地估计边坡系统及其单一滑面的失效概率,对于具有低失效概率水平边坡可靠度的求解,其计算效率明显优于传统蒙特卡洛模拟方法。此外,对于单个失效模式而言,广义子集模拟与子集模拟计算效率相当。对于多个失效模式的失效概率计算问题,广义子集模拟不需要重复对每个失效模式失效概率进行计算,计算效率明显优于子集模拟。提出的代表性滑面选择方法是在系统失效概率及单滑面失效概率的高效计算基础上实现的,代表性滑动面能够较好地代表边坡系统失效,从而有效地降低了边坡系统失效概率对代表性滑面数目及代表性滑面失效概率估计准确性的依赖性。     

抗剪强度参数概率分布的最大熵估计及边坡可靠度分析

提出了基于最大熵原理的抗剪强度参数概率分布估计方法。首先简要介绍了最大熵原理估计抗剪强度参数概率分布的基本步骤。其次,基于模拟数据分别验证了最大熵原理估计抗剪强度参数概率分布和边坡失效概率的有效性,并比较了最大熵原理、选优识别和核密度估计方法的不确定性建模精度和稳健性。最后,以一组残积土抗剪强度参数试验数据并结合无限边坡稳定分析为例研究了最大熵原理在抗剪强度参数概率分布和边坡失效概率估计中的应用。结果表明：最大熵原理能够有效地估计抗剪强度参数的概率分布和边坡失效概率。与传统的选优识别和核密度估计相比,最大熵原理估计抗剪强度参数概率分布和边坡失效概率的精度和稳健性都更高。最大熵原理避免了核密度估计过分依赖有限样本数据的缺点,又克服了选优识别可能未将真实分布包括在备选概率分布集合中的缺陷。此外,基于有限数据估计的抗剪强度参数概率分布和边坡失效概率具有较大的离散性。     

考虑空间变异性条件下的边坡稳定可靠度高效敏感性分析

在有限数据条件下,可靠度敏感性分析是研究各种不确定性因素对边坡失稳概率影响规律的重要途径。基于直接蒙特卡洛模拟和概率密度加权分析方法提出了一种高效边坡稳定可靠度敏感性分析方法。所提出的方法通过随机场表征岩土体参数的空间变异性,并采用局部平均理论建立岩土体参数的缩维概率密度函数,用于概率密度加权分析中高效、准确地计算不同敏感性分析方案对应的边坡失稳概率。最后,通过一个工程案例--詹姆斯湾堤坝说明了所提出方法的有效性和准确性。结果表明：在敏感性分析过程中,所提出的方法只需要执行一次直接蒙特卡洛模拟,避免了针对不同敏感性分析方案重新产生随机样本和执行边坡稳定分析,节约了大量的计算时间和计算资源,显著提高了基于蒙特卡洛模拟的敏感性分析计算效率;在概率密度加权分析中采用岩土体参数的缩维概率密度函数能够准确地计算边坡失稳概率,避免了有偏估计,使概率密度加权分析方法适用于考虑空间变异性条件下的边坡稳定可靠度敏感性分析问题。     

基于广义可靠指标相对安全率的岩土工程设计安全判据

相对安全率为建立确定性设计和可靠度设计安全判据的定量关系以及验证安全判据的普适性提供了有效工具。然而,目前相对安全率准则仅适用于岩土工程结构响应(如挡土墙抗滑稳定安全系数F_S)服从正态或对数正态分布的工况。基于F_S的累计概率分布函数提出了广义可靠指标相对安全率,适用于F_S服从任意概率分布的设计工况,克服了现有可靠指标相对安全率仅适用于正态和对数正态分布的局限,拓宽了相对安全率准则的应用范围。基于所提广义可靠指标相对安全率,证明了F_S服从正态或对数正态分布条件下安全系数相对安全率和可靠指标相对安全率相等是确定性设计和可靠度设计安全判据等价(两种方法对应的设计可行域相同)的充分条件,F_S服从任意概率分布条件下安全系数相对安全率和广义可靠指标相对安全率相等是确定性设计和可靠度设计安全判据等价的充分条件。通过重力式挡土墙抗滑稳定算例,说明了基于广义可靠指标相对安全率标定抗滑稳定允许安全系数的过程,比较了广义可靠指标相对安全率与可靠指标相对安全率的标定结果,验证了基于广义可靠指标相对安全率标定安全判据的合理性。