基于ANSYS和响应面法的抗滑桩结构可靠性分析

在深入分析可靠度指标的几何意义和响应面法的基本思想的基础上,提出了基于ANSYS和响应面法的可靠度算法与步骤。分析了陕西省吴起县大路沟巨型黄土滑坡的工程地质条件,根据滑坡的工程地质勘察资料和滑坡治理工程的设计资料,建立了基于ANSYS的抗滑桩桩土体系有限元模型,经过自重作用下桩土结构有限元分析,验证了该有限元模型的有效性。在此基础上,选取滑体土重度、滑面土内聚力c和内摩擦角、滑面以下土的压缩模量Es;4个随机变量,基于响应面(中心复合设计CCD)法和通用有限元软件ANSYS平台,建立了抗滑桩的可靠度分析模型,并研制了对应算法。工程算例结果表明:当试验点数量N=25时,抗滑桩结构的失效概率Pf=0.35%,可靠度指标=2.70,从而验证了基于ANSYS和CCD响应面法建立抗滑桩可靠度计算模型及算法是可行的。     

特定场地下土工构筑物的几何可靠性分析

针对特定场地下土工构筑物的正常使用极限状态,采用近年发展的几何可靠性方法计算了多种构筑物的可靠度指标。考虑同一场地下的钻孔灌注桩、抗浮锚杆和CFG桩单桩加载变形测试曲线的离散性,各曲线回归参数呈现差异并可作为随机变量,进而探讨了各曲线回归参数间的相关性及联合分布特性。基于这些回归参数的联合发散概率密度等值线,即随机变量刚好达到极限承载能力状态,该几何可靠性算法可在随机变量的原始空间求得土工构筑物的可靠度指标。通过比对该几何可靠度指标与常规的一次可靠性算法成果,验证了该几何可靠性计算技术的可行性。计算表明,几何可靠性评价模型实施简便,易于被工程技术人员接受。     

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。     

基于响应面法的边坡稳定二阶可靠度分析

提出了基于响应面法的边坡稳定二阶可靠度分析的实用算法。选择U空间中的随机变量,通过空间变换和相关矩阵分解,计算试验点的功能函数;通过迭代算法构造响应面、以确保通过最小的计算量获得最优精度,并在此基础上进行FORM/SORM计算。以一岩石边坡的平面滑动问题为例,通过与蒙特卡洛模拟、FORM及随机响应面法的比较,证明了该方法的准确性和高效性。分析了参数的相关性及试验点取值范围对计算结果的影响,讨论了可靠度分析结果中参数敏感性和物理属性问题。该方法可为实际边坡问题的可靠度分析提供参考,并可以用来进行基于可靠度分析的加固设计。     

改进响应面法及其在倾斜荷载桩可靠度分析中的应用

针对结构可靠度分析中常用的二次函数响应面法的不足,提出一种采用髙次响应面函数和利用JC法几何性质原理确定迭代中心点准则的响应面法。在此基础上,将该法应用于倾斜荷载桩的可靠性分析,计算了基于桩顶水平位移过大和桩身材料屈服这两种失效模式下的基桩可靠度,并连同蒙特卡罗法和二次函数响应面法的计算结果进行了比较。计算表明,改进的响应面法减少了计算的迭代次数,有效地提高了计算精度和数值试验的稳定性,可用于大型复杂结构的可靠性分析。     

水库边坡稳定的可靠度分析

根据水库边坡的勘察资料,确定了边坡稳定性分析的力学模型,推导了滑面面积的计算公式,采用不平衡推力传递法进行了边坡稳定的定值法分析和可靠度分析。可靠度分析中,分别讨论了滑面强度参数及几何参数的变异性对边坡稳定性的影响。计算结果表明,不考虑参数变异性的定值法分析结果所得边坡的安全系数过高,偏于危险。水库边坡的可靠度分析结果表明：滑面几何参数的变异性对边坡稳定的可靠指标或失效概率影响很大。因此,对于岩质边坡的稳定性分析,不仅要重视研究滑面强度参数的变异性,也要重视研究滑面几何参数的变异性。     

土石坝坡三维随机有限元整体可靠度分析

考虑边坡工程中土的物理力学参数在三维空间上分布的随机变异特性,建立了抗剪强度折减法和蒙特卡罗法相结合的随机有限元法,用以计算边坡的整体稳定可靠度.以某心墙土石坝为例,对土料的容重、凝聚力和内摩擦角的三维空间随机场进行了模拟,计算了整体稳定可靠度.计算结果表明,该方法用于边坡整体稳定可靠度分析是切实可行的.     

节理岩体关键块体稳定的概率分析

基于地下岩体受节理面的控制,节理面的几何和力学参数随机分布,从而导致岩体系统具有高度不确定性,提出以关键块体理论为基础,考虑节理几何和力学参数随机性的岩体开挖可靠度分析方法,并给出了块体稳定的总失效概率评价模型。以澳大利亚阿德莱德地区一铜矿地质条件为例,以节理面倾角、倾向、摩擦系数和黏聚力为随机变量,通过Monte Carlo模拟和概率图方法,进行了岩体可靠度和失效概率的计算。最后,采用条件概率的分析方法,计算了单面滑动块体的总失效概率。计算结果表明,块体沿单面滑动并且出现的概率为11.0%,总的失效概率为3.85%,超过一般岩体工程可允许的风险水平,认为该方法可以作为评价块体可靠性的依据。     

基于GA的混凝土坝抗震可靠度预测的神经网络模型

针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,提出了将遗传算法与神经网络结合,同时优化网络结构的权值与阈值的思想,建立了基于遗传算法的混凝土坝抗震可靠度预测的神经网络模型。该模型分别对混凝土坝抗滑稳定可靠度、抗压可靠度和抗拉可靠度进行了预测,并与BP神经网络预测结果进行比较。结果表明,遗传神经网络模型可靠,预测精度高,在岩土工程中利用该方法进行可靠性问题预测是有效及可行的。     

基于响应面法的软岩隧道湿喷纤维混凝土支护结构可靠度分析

由于湿喷纤维混凝土支护结构物理、力学参数和喷层厚度的离散性及混凝土强度破坏准则难以用支护材料参数显式表达,对该类隧道支护结构进行可靠度分析十分困难,提出采用响应面方法计算湿喷纤维混凝土支护结构的可靠度方法,并给出了计算流程,其中围岩-支护结构的确定性分析采用非线性有限元方法,可靠度分析采用2次响应面法.以赣州-龙岩铁路金华山软岩隧道湿喷纤维混凝土支护结构为研究对象,对该支护结构的可靠度进行分析与计算.分析结果表明,金华山隧道湿喷纤维混凝土支护结构可靠度指标高,处于安全状态.     

现代海底块状硫化物矿床储量估算方法探讨

海底块状硫化物矿床具有巨大的经济价值和良好的开发前景。但是由于勘探难度和技术手段的限制,在全球已经发现的600多个海底热液喷口和硫化物矿床中,不到5%的矿床进行了详细的勘探,进行资源量计算的矿床更是屈指可数。选择适当的方法估算储量对于深海资源开发意义重大。本文系统总结了前人估算海底硫化物储量的方法,并以勘探程度相对较高、数据资料相对丰富的Atlantis-II-Deep矿床和Solwara 1矿床为例,评析了前人采用不同储量计算方法得到的结果和各种方法计算的准确性;针对有一定钻孔数据的TAG硫化物堆丘,采用距离反比法重新计算了储量,并和块段法估算的结果进行对比。得到以下结论:(1)海底硫化物矿体形态是制约储量估算方法适用性的一个重要因素;(2)传统几何法可以在极低勘探条件下估算海底硫化物储量量级;(3)对于海底硫化物储量估算,地质统计学的精度高于传统几何法;(4)较高勘探条件下距离反比法可以与地质统计学相互对照、验证;(5)在一定钻孔数量的条件下,可以应用距离反比法进行海底硫化物储量估算。     

Discussion and improvement on Monte Carlo method and geometric method

After careful analyses of the popular Monte Carlo method and geometric method in reliability analysis, the misuse of Monte Carlo method with several non-uniform distribution random variables is pointed out. As a result, a correct procedure sampling procedure of Monte Carlo method is presented. Meanwhile, in order to satisfy the needs of practice in reliability analysis, an extended geometrical optimized method(EGOM) is proposed, its procedure under conditions of correlation and non-normal distribution variable is also presented. Furthermore, several examples from others’ reliability analysis practice with the proposed EGOM prove its correctness and effectiveness.     

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。     

多边形有限单元形函数的几何构造方法

根据非均质材料的细观结构,划分多边形的计算网格。采用多边形单元进行有限元分析,实现了基于材料真实结构的数值模拟。给出了多边形有限单元形函数的几何构造方法,构造了一个辅助多边形,采用散度定理推导出多边形单元形函数的表达式。分析总结了多边形Wachspress插值、Laplace插值和平均值插值的构造方法和性质。     

An automated approach for conditioning discrete fracture network modelling to in situ measurements

Creation of a geological fracture network model conditioned to in situ geometric measurements is of great importance to geoprofessionals, as fractures dominate pathways for fluid flow, a major concern for many engineering applications. This paper introduces and applies the Stochastic Nelder Mead simplex method to automatically calibrate stochastic parameters of geometric characterisations of a discrete fracture network model. This method can overcome the non-convergence of a previous exploratory approach on the classic Nelder Mead method by others, and is an effective substitution to the manual trial-and-error method and is complementary to existing conditional simulation approaches. The procedure to integrate the Stochastic Nelder Mead with a discrete fracture network is presented in detail, and a case study was conducted. Results show that the improved model can better handle the stochastic nature of the underlying system and effectively simulates the observed number and mean trace length of these fractures, although the model results underestimate its standard deviation. Simulated distributions of trace lengths and spacings are within acceptable ranges except for some small offsets, which can be adjusted during model runs.     

边坡变形破坏过程的大变形有限元分析

在用有限元法分析边坡稳定性时,引入计算大变形问题的更新的拉格朗日方法,推导了边坡大变形弹塑性有限元分析的方程式。采用边坡某一幅值的等效塑性剪应变区,从坡脚到坡顶贯通前的折减系数作为边坡安全系数。在此基础上,采用弹塑性大变形有限元分析软件计算了均质土坡不同坡角的安全系数,将其与小变形分析的结果进行了对比分析,结果表明：用弹塑性大变形有限元分析边坡失稳破坏的过程中,既考虑了岩土材料的非线性,又考虑了边坡的几何非线性,使计算结果更趋合理。并结合东深供水改造工程BIII2边坡进行了大变形有限元分析,计算结果与勘查到的实际边坡的滑动面分布位置比较接近。研究表明：该方法尤其适宜于软土类边坡或基坑的稳定性分析。     

Towards automation of palynology 3: pollen pattern recognition using Gabor transforms and digital moments

The classification of pollen grains using texture information in combination with shape features is presented in this paper. The surface texture of pollen is characterised by using Gabor transforms, the geometric shape is described by using moment invariants, and the pollen grains are classified by an artificial neural network. In an experiment with five types of pollen grains, more than 97% of samples are correctly classified. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.