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In urban environments, one major concern with deep excavations in soft clay is the potentially large ground deformations in and around the excavation. Excessive movements can damage adjacent buildings and utilities. There are many uncertainties associated with the calculation of the ultimate or serviceability performance of a braced excavation system. These include the variabilities of the loadings, geotechnical soil properties, and engineering and geometrical properties of the wall. A risk‐based approach to serviceability performance failure is necessary to incorporate systematically the uncertainties associated with the various design parameters. This paper demonstrates the use of an integrated neural network–reliability method to assess the risk of serviceability failure through the calculation of the reliability index. By first performing a series of parametric studies using the finite element method and then approximating the non‐linear limit state surface (the boundary separating the safe and ‘failure’ domains) through a neural network model, the reliability index can be determined with the aid of a spreadsheet. Two illustrative examples are presented to show how the serviceability performance for braced excavation problems can be assessed using the reliability index. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
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A regular perturbation analysis is presented for natural convection flow over an uniform flux vertical surface with temperature dependent viscosity. Numerical calculations are presented forP r=6.7 which show that the first-order correction to the local temperature difference and to the local skin-fraction are negative whereas it is positive for the local Nusselt number. The effects of variable viscosity on the temperature, velocity profiles, the local temperature difference, the local Nusselt number and the local skin fraction are discussed.  相似文献   
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