应用蒙特卡罗免疫遗传算法分析土坡的稳定可靠 性

本文借鉴疫苗提取、疫苗接种、免疫记忆、基因亲和突变、基因重组等思想提出了一种改进的免疫遗传算法。在此基础上研究了基于本文免疫遗传算法的土坡最危险滑动面搜索方法,并将该方法与蒙特卡罗随机模拟技术相结合,用于土坡稳定可靠性分析。工程实例计算结果与实际情况相符,验证了算法的有效性和分析方法的正确性。     

基于综合变异系数的地基承载力可靠性分析

采用一次二阶矩法,考虑岩土参量变异系数的试验及历史数据,提出了基于综合变异系数的地基承载力简化可靠性与风险分析方法。利用提出的简化可靠性与风险分析方法,可在传统确定性分析的基础上,采用合理的变异系数,分别得到与地基承载力有关的可靠度、破坏概率和平均期望损失的最可能值及其变化范围,为提出优化的地基基础设计方案和工程决策奠定基础;相对于土重度和黏聚力,地基承载力可靠度对于内摩擦角的变化更加敏感;设计时可以综合考虑所需的安全系数、可靠度和破坏概率,确定合适的基础宽度或基底面积。当地基土的场地勘察统计结果的变异系数权重逐渐增加时,综合变异系数不断减小,其相应的地基承载力的可靠度逐渐增加,而相应的破坏概率逐渐减少。     

边坡模糊随机可靠性分析

为合理描述边坡稳定性分析中存在的多种不确定性,应同时考虑随机和模糊两种因素带来的影响.用L-R型模糊数描述随机变量的均值和方差,建立了模糊随机可靠性分析模型.为简化计算,将模糊数通过分解定理,取一系列λ截集,转换为一系列区间数进行计算.在一次二阶矩法基础上,推导了基于瑞典条分法及毕肖普法计算模糊随机可靠度的具体公式.算例表明,该法是合理实用的.     

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。     

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。     

二元函数逼近在斜坡可靠度分析中的应用研究

极限平衡分析方法是斜坡稳定性评价中的常用方法,在长期的工程实践中积累了丰富的经验,但其不能考虑斜坡岩土体中实际存在的不确定性,在应用中具有一定的局限性。可靠度分析方法可有效地考虑斜坡系统内的不确定性和相关性,但因状态函数偏导数的求解比较困难,使可靠度分析方法在实际中应用不便。为解决上述问题,根据二元函数插值逼近原理,在矩形区域上构造拉格朗日不完全双二次多项式逼近状态函数,从而近似地计算状态函数的偏导数,求得状态函数的均值和方差,并利用精度较高的一次二阶矩方法来计算斜坡的可靠指标和破坏概率。据鄂西恩施地区马堡营滑坡实例分析表明,引入二元函数插值逼近的一次二阶矩方法计算结果与剩余推力法及Monte-carlo模拟方法结果一致,其精度可满足工程需求。     

刚性抗滑桩结构锚固深度的模糊随机可靠性分析

刚性抗滑桩结构的主要失稳模式是锚固段内桩侧土体受压失稳。为计算刚性抗滑桩结构的模糊随机可靠性指标和可靠度,首先根据抗滑桩滑面以下桩侧压应力 ?y在两个深度处的极值,分别建立两个极值下刚性抗滑桩锚固深度可靠性分析的结构功能函数。计算时,利用定值法比较两个极值的大小,选择较大的极值所对应的结构功能函数作为待计算的抗滑桩可靠性分析的结构功能函数,然后,考虑抗滑桩结构可靠性分析中的随机性和模糊性,建立模糊随机可靠性分析模型。在一次二阶矩法的基础上,推导出计算模糊随机可靠度的公式,用L-R型模糊数描述随机参数的均值和方差,利用分解定理处理模糊数,得到结构的随机模糊可靠性指标和可靠度。根据上述方法,利用MATLAB程序计算了某刚性抗滑桩,得出了结构的模糊可靠性指标和模糊可靠度,计算结果与安全系数法具有很好的一致性。     

一次二阶矩方法在斜坡稳定性概率评价中的应用

介绍一次二阶矩理论的基本原理及斜坡稳定性概率评价中的应用。论述了斜坡可靠指标、破坏概率和安全系数的关系,给出了应用实例。     

年径流频率分析的一次二阶矩法及其应用

针对流量资料极短时传统年径流频率分析方法——适线法不再适用的问题,分析了基于水文过程,由影响径流形成的因子推求年径流频率的一次二阶矩法的可行性,并讨论其在无流量资料流域应用中所存在的问题与解决方法。以江西省20个流域为研究对象,采用无参数Schreiber方程与单参数Fu-Zhang方程的水量平衡式作为年降雨—径流模型,结果表明:①一次二阶矩法的分析结果与实测年径流的经验频率较为吻合;②无流量资料流域中,忽略土壤含水量年间变化的作用,Fu-Zhang模型的分析结果比Schreiber模型好;③无流量资料流域中,Fu-Zhang模型中的参数ω可采用反距离权重法估计。     

禁忌搜索在确定土坡危险滑动面中的应用

在土坡稳定的计算过程中常采用经典的极限平衡法。对每一条可能的圆弧滑动面通过条分法计算其安全系数,最小的安全系数就代表了土坡的实际安全系数。在此过程中,滑动面的圆心坐标和半径可以视为安全系数的函数,滑动面的圆心坐标和半径是自变量,安全系数就是函数值。这样,土坡安全系数的计算过程实际上是对安全系数这个函数求极值的过程。通过将土坡的安全系数视为圆心坐标和滑弧半径的函数,应用连续变量的禁忌搜索技术计算土坡稳定安全系数,提高土坡稳定计算的可靠性。     

LHS方法在边坡可靠度分析中的应用

Monte Carlo（MC）法在目前边坡可靠度分析中是一种相对精确的方法,应用广泛,受问题限制的影响较小,适应性很强,其误差仅与标准差和样本容量有关。但其精度受随机抽样的可靠性和模拟次数制约,收敛速度慢,影响了实际使用。在极限平衡方法的基础上,用拉丁超立方抽样（Latin hypercube sampling,LHS）方法代替MC法的随机抽样,考虑边坡参数的变异性和相关性进行边坡可靠度分析。讨论了LHS法、MC法中可靠指标的各种计算方法,建议以破坏概率、安全系数均值和标准差作为评价指标。算例显示LHS法较MC法效率上有很大改善：较少的抽样样本就能反映参数的概率分布,可靠度分析收敛快,不需要大量的模拟,因此,值得在边坡可靠度分析中推广应用。也将工程上常用的均匀设计和正交设计用于边坡可靠度分析,结果表明,正交设计结果和中心点法比较接近,而均匀设计得到的结果则是不可靠的。     

基于可靠度的黄土斜坡稳定性分析

以延安市宝塔区虎头峁黄土斜坡为研究对象,在野外详细调查和勘查的基础上,分析确定斜坡可靠度的随机变量为滑带土土体容重r、内聚力c和内摩擦角φ。分别用统计矩法、一次二阶矩法、几何法和蒙特卡洛模拟法计算斜坡的可靠度和破坏概率,得出安全系数为1.00~1.15,可靠度指标为0.35~0.45,破坏概率为32%~37%,说明斜坡具有较大的失稳可能性。计算过程表明,用几何法计算所得的可靠度指标精度最高,一次二阶矩法次之,统计矩法计算精度最低,蒙特卡洛模拟法可作为一种校验方法,对其他方法进行校验和对比。在不需要获取传统的定值安全系数的情况下,可用几何法计算斜坡的可靠度指标,方法较为简便。当需要同时获取安全系数时,应使用统计矩法或一次二阶矩法计算。     

Multiple response surfaces for slope reliability analysis

This paper develops a multiple response surfaces approach to approximate the limit state function for slope failure by second‐order polynomial functions, to incorporate the variation of the most probable slip surfaces, and to evaluate the slope failure probability p_f. The proposed methodology was illustrated through a cohesive soil slope example. It is shown that the p_f values estimated from multiple response surfaces agree well with those p_f values that have been obtained by searching a large number of potential slip surfaces in each Monte Carlo simulation (MCS) sample. The variation of number of the most probable slip surfaces is studied at different scale of fluctuation (λ) values. It is found that when full correlation assumed for each of random fields (i.e., spatial variability is ignored), the number of the most probable slip surfaces is equal to the number of random fields (in this study, it is 3). When the spatial variability grows significantly, the number of the most probable slip surfaces or number of multiple response surfaces firstly increases evidently to a higher value and then varies slightly. In addition, the contribution of a specific most probable slip surface varies dramatically at different spatial variability level, and therefore, the variation of the most probable slip surfaces should be accounted for in the reliability analysis. The multiple response surfaces approach developed in this paper provides a limit equilibrium method and MCS‐based means to incorporate such a variation of the most probable slip surfaces in slope reliability analysis. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

Copula理论下基于g-line失效域的边坡可靠性分析

针对边坡失效概率计算中功能函数难以确定、多重积分计算不便等问题,提出了Copula理论下基于g-line失效域的边坡可靠性分析方法。首先简要介绍了Copula理论,给出了基于Copula理论的边坡可靠性分析步骤,进而探讨了一般均质边坡的g-line曲线拟合形状及表征边坡失效域的抗剪强度参数范围,结果表明,二次多项式能很好拟合g-line曲线,内摩擦角和黏聚力可表征g-line曲线下的边坡失效域。以一均质边坡为例,通过在g-line失效域内积分,得出了3种Copula函数下边坡的失效概率,均与FORM及MCS法得出的结果比较接近,从而验证了Copula理论下基于g-line失效域的边坡可靠性分析方法的合理性。最后,讨论了不同Copula函数下失效概率计算结果的差异性随安全系数变化的特点,认为在低失效概率(高安全系数)时,可靠性分析结果对Copula函数类型比较敏感,应重视不同Copula函数类型引起的计算结果差异性及最优化问题的研究。     

边坡可靠度分析的一种新的优化求解方法

介绍了Low & Tang提出的一种新的可靠度优化求解方法,并将之用于边坡可靠度分析中：该方法适用于任何概率分布的相关变量,不必计算当量正态均值和方差、相关变量独立变换,直接在变量的原始空间内搜索边坡的最小可靠指标和概率临界滑面,可采用任何合适的约束优化方法进行求解,方法清晰简洁。边坡可靠度分析常用的滑面有2个：最小安全系数（变量均值处）对应的确定性临界滑面和最小可靠指标对应的概率临界滑面,但这2个滑面在有些情况下差别较大,Hassan & Wolff提出了一种简化方法可以方便地获得概率临界滑面,但由于方法简单,受到质疑。通过一系列算例分析,优化求解方法得到的概率临界滑面和Hassan & Wolff的简化方法滑面非常接近,显示了简化方法的有效性,值得在工程实践中推广。     

岩土锚固技术在边坡工程中的应用

通过对一个实际边坡工程的分析，拟定以预应力锚索、土钉墙、喷锚支护等岩土锚固技术为主的加固方素。采用极限平衡原理进行稳定分析和剩余下滑力的计算，参考相关技术规范进行锚索和土钉墙的设计验算，结合现场试验验证锚索的可靠性并确定施工工艺，成功实现了该边坡的加固。实践表明，岩土锚固技术在边坡工程中具有方便快捷、经济可靠的突出优势。     

Conditional random field reliability analysis of a cohesion-frictional slope

Discarding known data from cored samples in the reliability analysis of a slope in spatially variable soils is a waste of site investigation effort. The traditional unconditional random field simulation, which neglects these known data, may overestimate the simulation variance of the underlying random fields of the soil properties. This paper attempts to evaluate the reliability of a slope in spatially variable soils while considering the known data at particular locations. Conditional random fields are simulated based on the Kriging method and the Cholesky decomposition technique to match the known data at measured locations. Subset simulation (SS) is then performed to calculate the probability of slope failure. A hypothetical homogeneous cohesion-frictional slope is taken as an example to investigate its reliability conditioned on several virtual samples. Various parametric studies are performed to explore the effect of different layouts of the virtual samples on the factor of safety (FS), the spatial variation of the critical slip surface and the probability of slope failure. The results suggest that whether the conditional random fields can be accurately simulated depends highly on the ratio of the sample distance and the autocorrelation distance. Better simulation results are obtained with smaller ratios. Additionally, compared with unconditional random field simulations, conditional random field simulations can significantly reduce the simulation variance, which leads to a narrower variation range of the FS and its location and a much lower probability of failure. The results also highlight the great significance of the conditional random field simulation at relatively large autocorrelation distances.     

随机场理论在边坡工程可靠度分析中的应用

以国内广泛使用的传递系数法的平衡方程为基础,运用"国际结构安全度联合委员会(JCSS)"推荐的验算点法建立边坡工程可靠度分析模型,分别分析了某边坡基于随机变量模型和随机场模型时的边坡稳定性可靠度和破坏概率。计算结果表明,用随机变量模型计算出的破坏概率明显偏大,采用随机场模型比较符合实际情况。本例采用随机场模型计算时,方差折减系数可取0.5。     

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。     

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。