基于区间非概率可靠性方法的岩溶区桩基下溶洞顶板稳定性评价

岩溶区桩基下溶洞顶板稳定性影响因素取值的不确定性及其样本数量的有限性,给桩基下溶洞顶板稳定性的评价带来了一定困难。根据现有研究成果,建立桩基下溶洞顶板抗冲切、抗剪切和抗弯力学简化模型,并从理论上推导相应的稳定性验算公式。在此基础上,结合区间分析理论和结构非概率可靠性度量方法,提出了基于区间非概率可靠性方法的桩基下溶洞顶板稳定性评价方法。该方法采用MATLAB中的INTLAB工具箱进行区间运算,并运用截断法消除运算过程中的区间扩展现象,最后通过比较溶洞顶板体系的非概率可靠性指标η与1的大小来判断桩基下溶洞顶板稳定性。以丹霞高速互通中D匝道2#桩基下溶洞为例,计算出该桩基下溶洞顶板体系的非概率可靠性指标η=7.95,该值大于1说明该桩基下溶洞顶板处于稳定状态,且评价结果与工程实际相符,表明了该方法的合理性与可行性。分别以3种功能函数为单位,研究当区间变量的变异系数C不同时(C从0.01递增至0.1),对应非概率可靠性指标η的变化规律。研究表明,随各区间变量变异系数C的增大,相应非概率可靠性指标呈不同程度的降低,其中溶洞顶板厚度h的变异性对评价结果影响最大,其次为桩端阻力分担比T,桩顶反力F的影响相对最小。     

基于子区间法的隐式功能函数非概率可靠性方法研究

从统计资料不足的角度出发,研究一种岩土工程隐式功能函数非概率可靠性方法,作为概率可靠性方法的有益补充。首先利用系列区间扩展函数降低区间相关性,建立基于子区间法的隐式函数区间解的迭代程序;然后采用试验设计的方法,从全面设计的角度建立统计优化模型搜索最优解,达到一个目标区间内获得一个简单计算方案的目的;最后通过对功能函数中应力函数的区间解设置置信区间,形成有限计算代价下的偏向于绝对安全的隐式功能函数非概率可靠性模型。通过岩土工程中最小支护阻力函数演示该方法的具体操作程序。工程算例结果表明,由此得到的最小支护阻力上限值与蒙特卡洛模拟法最大值的相对误差为0.83%,偏向于绝对安全。     

隧道掌子面防突水安全厚度的区间非概率可靠性分析方法

本文对剪切破坏模式下的隧道掌子面防岩溶突水安全厚度进行了研究。首先对不同初始地应力场类别下的地应力特征进行分析,从而为隧道掌子面岩墙抗剪切破坏时剪切面上法向应力的确定方法提供客观合理的依据。隧道开挖会造成围岩应力的重分布,隧道开挖前后的围岩应力状态存在明显不同,本文基于这一特征建立了掌子面岩溶突水剪切破坏模式下的剪切面法向应力计算方法。然后针对工程中相关参数具有的区间不确定性特征,引入区间非概率可靠性分析方法,从而最终建立隧道掌子面岩墙防岩溶突水的安全厚度区间非概率计算方法。最后,通过本文方法计算结果与实际工程结果的对比分析表明了本文方法的适用性和合理性。     

多失效模式下基于区间非概率的岩质隧道稳定可靠度分析

对于岩质隧道工程的稳定可靠度分析,一方面由于岩体参数的统计数据获取困难使得概率可靠度方法难以适用,另一方面其工程稳定与多种失效模式密切相关,须考虑隧道结构体系的可靠度问题。首先,基于区间理论,通过区间变量形式表征不确定性参数;然后,针对岩质隧道工程中多种失效模式并存的情况,引入结构体系可靠度理念,建立基于区间非概率的岩质隧道结构体系可靠度指标计算及其稳定性评价方法;在此基础上,通过工程实例验证了该方法的合理性;最后,定义不确定性参数的波动幅度,进一步分析各失效模式中不同参数对相应可靠度指标以及结构体系可靠度指标的影响。分析结果表明,各失效模式相应的非概率可靠度指标均随区间变量范围的增大而降低,且同一参数在不同失效模式中表现出不同的影响;另外,不确定性参数的变化还将导致影响岩质隧道结构体系稳定的主要失效模式发生相应的变化。     

基坑体系可靠度的条件概率计算方法

基坑存在多种失效模式,考虑失效模式之间的相关性,双界限法计算体系失效概率存在计算结果区间范围较大的弊端。利用均匀试验和非参数回归方法建立响应面,在响应面的基础上,对Monte Carlo模拟生成的随机参数进行插值,得到各个失效模式指标,结合Pearson相关系数检验两两失效模式之间的相关性,用条件概率方法计算基坑体系失效概率,提出了基于条件概率考虑多失效模式相关的基坑体系可靠度分析方法。在此基础上,通过1个典型算例进行对比分析,计算结果表明,该方法不仅计算简便,而且结果可靠,其结果可为基坑体系可靠度分析理论提供一条新的途径。     

基于土层常规参数的剪切波速液化概率计算公式

分析国际上现有液化场地剪切波速473组数据进行参数特征后,以此为基础,采用分区方法,利用成熟的Logistic模型,提出了以地表峰值加速度、剪切波速、地下水位、可液化层埋深等4个参数表达的土体液化概率计算公式和不同概率下液化临界值计算公式,研究了不同概率水平下公式的适用性,并与现有主要方法进行比较。研究表明:地震动强度为液化判别首要影响参数,液化层与非液化层剪切波速区分度不显著,采用以往一个公式构造液化判别公式的方式难以要达到基本要求;现有Andrus公式和石兆吉公式会将很多明显为非液化的场地误判为液化场地,违背了现有认识,达到了不可接受的程度,需要改进。文中公式取50%概率时液化点和非液化点回判成功率符合对等原则,不同烈度下成功率均在70%左右;总体看,公式表现良好,可为中国工程建设提供一个合理、可操作性强的剪切波速液化概率判别方法。     

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。     

基于条件期望的全概率公式及其应用

基于条件期望和随机事件A的示性函数IA，推导了离散型和连续型随机变量的全概率公式，要解决诸如离散型和连续型等一类随机问题时，若采用传统的全概率公式来解，势必带来很大的困难。但是，运用本文所研究的全概率公式。结果令人满意，具有较强的实用性，从而拓展了全概率公式的应用范围和解题思路，值得推广应用，同时该公式在可靠性理论研究中也有重要应用。     

双轴压缩条件下颗粒材料中力链的演化

针对无黏性颗粒材料,开展了柔性边界双轴压缩数值试验,分析了不同围压下力链的数量、方向概率等随轴向应变的变化。研究结果表明：不断加载使得游离的高应力颗粒有所减少,荷载更多的被力链承担;统计意义上,力链最大长度为9个颗粒。轴向±30o范围内力链概率随应变的发展与偏应力一致,而与其邻接的[40o,60o]和[120o,140o]两个方向上的力链概率随应变的发展与偏应力相反;双轴试样剪切破坏时有单剪切带和双剪切带两种模式,当[40o,60o]和[120o,140o]两个角度区间的力链概率有较大差异时,剪切带出现在力链较少的角度区间;当这两个角度区间力链概率接近时,试样中将出现两个剪切带。     

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。     

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。     

基于区间不确定分析方法的边坡稳定性分析

影响边坡稳定性的岩土参数大多具有随机性、模糊性和可变性等不确定性的特点,因此,需要引入不确定性分析模型进行分析。本文在综合分析岩土参数区间性的基础上,将区间分析模型应用于边坡的稳定性分析。通过引用区间数学的思想,运用区间极限平衡法推导出边坡最小安全系数区间,并在此基础上对边坡进行非概率可靠度分析。     

Stochastic response surface method for reliability analysis of rock slopes involving correlated non-normal variables

This paper proposes a stochastic response surface method for reliability analysis involving correlated non-normal random variables, in which the Nataf transformation is adopted to effectively transform the correlated non-normal variables into independent standard normal variables. Transformations of random variables that are often used in reliability analyses in terms of standard normal variables are summarized. The closed-form expressions for fourth to sixth order Hermite polynomial chaos expansions involving any number of random variables are formulated. The proposed method will substantially extend the application of stochastic response surface method for reliability problems. An example of reliability analysis of rock slope stability with plane failure is presented to demonstrate the validity and capability of the proposed stochastic response surface method. The results indicate that the proposed stochastic response surface method can evaluate the reliability of rock slope stability involving correlated non-normal variables accurately and efficiently. Its accuracy is shown to be higher than that for the first-order reliability method, and it is much more efficient than direct Monte-Carlo simulation. The results also show that the number of collocation points selected should ensure that the Hermite polynomial matrix has a full rank so that different order SRSMs can produce a robust estimation of probability of failure for a specified performance function. Generally, the accuracy of SRSM increases as the order of SRSM increases.     

样本数与边坡模糊随机可靠指标关系研究

以模糊随机变量理论为指导,视模糊随机变量的均值为模糊数,基于小样本理论推导了均值模糊数模糊变化范围与样本数的关系式。采用截集敏感性分析法进行了边坡稳定的模糊随机有限元可靠度分析,得到了边坡的模糊随机可靠指标及模糊滑面的位置,研究了样本数与边坡模糊随机可靠指标的关系。分析表明,基于模糊随机变量理论的模糊随机可靠度分析方法是随机可靠度分析方法的自然推广;模糊随机可靠指标与样本数有关,随着样本数的改变,模糊随机可靠指标的中值也会发生微小变化,不是定值;在相同的置信度情况下,模糊随机可靠指标的变化范围随着样本数的增加而减小,可通过增加样本数的方式来减小模糊随机可靠指标的模糊性。     

桩的模糊随机可靠性分析

利用一次二阶矩法,考虑可靠性分析模型中随机参数的模糊性,建立了模糊随机可靠性分析模型.利用分解定理,取一系列λ截集,将模糊数转换为一系列区间数进行运算,得到了一种模糊随机可靠度的计算方法.将该法应用到桩的可靠性分析中,实例表明,该方法是合理实用的.     

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.     

Stochastic response surface method for reliability problems involving correlated multivariates with non-Gaussian dependence structure: Analysis under incomplete probability information

This paper aims to provide a stochastic response surface method (SRSM) that can consider non-Gaussian dependent random variables under incomplete probability information. The Rosenblatt transformation is adopted to map the random variables from the original space into the mutually independent standard normal space for the stochastic surrogate model development. The multivariate joint distribution is reconstructed by the pair-copula decomposition approach, in which the pair-copula parameters are retrieved from the incomplete probability information. The proposed method is illustrated in a tunnel excavation example. Three different dependence structures characterized by normal copulas, Frank copulas, and hybrid copulas are respectively investigated to demonstrate the effect of dependence structure on the reliability results. The results show that the widely used Nataf transformation is actually a special case of the proposed method if all pair-copulas are normal copulas. The effect of conditioning order is also examined. This study provides a new insight into the SRSM-based reliability analysis from the copula viewpoint and extends the application of SRSM under incomplete probability information.     

Evaluating sampling locations in river water quality monitoring networks: application of dynamic factor analysis and discrete entropy theory

In this paper, a methodology is proposed for evaluating sampling locations in an existing river water quality monitoring network. The dynamic factor analysis is utilized to extract the independent dynamic factors from time series of water quality variables. Then, the entropy theory is applied to the independent dynamic factors to construct transinformation–distance (T–D) curves. The computation time in the case of using dynamic factors is significantly less than when the raw data is used because the number of independent dynamic factors is usually much less than the number of monitored water quality variables. In this paper, it is also shown that by clustering the study area to some homogenous zones and developing T–D curves for each zone, the accuracy of the results is significantly increased. To evaluate the applicability and efficiency of the proposed methodology, it is applied to the Karoon River which is the most important river system in Iran.