深厚场地大型桥梁桩基础随机地震反应及可靠性分析

以苏通长江大桥主墩特大型群桩基础为研究背景,考虑地震动的不确定性,将地震激励作为平稳随机过程,采用随机地震反应分析方法,对深厚场地上群桩基础受上部桥墩荷载下的地震反应进行研究。土体动力非线性性能采用等效线性化方法考虑。由于桥墩惯性作用以及软土土层对桩身位移的约束作用,地震激励下桩身位移呈三角形分布。土体位移与土体和基础间距离有关,桥墩-桩-土相互作用对基础两侧1.5倍基础宽度的土体位移有较大影响。桩体内力反应结果表明,桩顶及桩身上部剪力及弯矩均较大,边桩剪力显著大于中间桩剪力。此外,基于强度破坏准则,对以桩身屈服剪力作为控制指标的群桩基础动力可靠性进行了分析。     

基于可靠性理论抗滑桩设计体系的研究

抗滑桩设计的常规方法是建立在定值基础上的,未能考虑计算参数的随机性与变异性,故在抗滑桩设计中存在局限性：一是不能给出抗滑桩设计的边坡安全度;二是设计中过分保守,造成浪费。可靠性分析法考虑了计算参数的随机性,用严格的概率来度量边坡的安全度,弥补了上述传统抗滑桩设计中存在的不足。基于可靠性分析法,以传统边坡稳定性计算公式为基础,建立了抗滑桩设计的边坡稳定性评价模型,并且运用蒙特卡罗法,采用单参数敏感性分析方法,分析抗滑桩设计各参数对边坡安全系数及可靠性指标的影响。结果表明,岩土体抗剪强度参数、岩土体重度、抗滑桩直径等因素对可靠性指标影响较明显,边坡安全系数对岩土体重度、抗滑桩有效长度、抗滑桩直径等随机变量较敏感。     

边坡稳定可靠度分析的并行随机有限元方法

将Monte-Carlo随机方法与并行有限元方法结合,设计了基于PC机群的并行随机有限元算法,每一次随机模拟产生一个随机场,作为一个样本,代入有限元进行稳定性计算,发挥并行有限元计算量大、计算速度快的特点,克服了Monte-Carlo方法计算时间长的缺点。用C++语言结合MPI消息传递接口开发了相应的计算软件,计算了1 000个随机样本的边坡可靠度问题,验证了程序的可靠性及高效性。     

基于改进一次二阶矩法的赵家坡高切坡稳定性分析

为了更客观和科学地评价斜坡的稳定性,采用结构可靠度中的改进一次二阶矩法来分析斜坡的稳定性,同时采用新的、更适于计算机编程的求可靠指标解的迭代方法,对三峡库区赵家坡高切坡第二段稳定性分析标明：（1）潜在滑动面1可靠指标和破坏概率均满足允许风险水平,稳定性程度较高,只需进行表面防护即可;（2）潜在滑动面2可靠指标和破坏概率均不满足允许风险水平,需要进行整体加固并辅以坡面防护;（3）稳定性系数与可靠度分析结果有良好的一致性。     

水泥土支护体稳定的可靠度分析

以土层剪切强度指标为基本变量, 对水泥土支护体稳定性设计内容建立了可靠度分析方法, 依据上海软土地区 21 例地质资料, 利用一次二阶矩验算点法( JC 法)对有关的失效模式进行了可靠度指标的核算与分析, 探讨了基本变量的敏感性。     

Reversed mining and reversed-reversed mining: the irrational context of geological disposal of nuclear waste

Man does not only extract material from the Earth but increasingly uses the underground for storage and disposal purposes. One of the materials that might be disposed of this way is high-level nuclear waste. The development of safe disposal procedures, the choice of suitable host rocks, and the design of underground facilities have taken much time and money, but commissions in several countries have presented reports showing that — and how — safe geological disposal will be possible in such a way that definite isolation from the biosphere is achieved. Political views have changed in the past few years, however, and there is a strong tendency now to require that the high-level waste disposed of will be retrievable. Considering the underlying arguments for isolation from the biosphere, and also considering waste policy in general, this provides an irrational context. The development of new procedures and the design of new disposal facilities that allow retrieval will take much time again. A consequence may be that the high-active, heat-generating nuclear waste will be stored temporarily for a much longer time than objectively desirable. The delay in disposal and the counterproductive requirement of retrievability are partly due to the fact that earth-science organisations have failed to communicate in the way they should, possibly fearing public (and financial) reactions if taking a position that is (was?) considered as politically incorrect. Such an attitude should not be maintained in modern society, which has the right to be informed reliably by the scientific community.     

地下水资源评价结果的可靠性探讨

在地下水资源评价模型中往往存在着一些不确定性因素,而这些不确定性因素将直接影响着地下水资源评价结果的可靠性,而资源评价结果是指导合理开发利用地下水的基本依据,其可靠性对地下水资源管理是非常重要的。以某水源地为例,在简要阐述该水源地水文地质条件的基础上,对地下水资源评价结果的可靠性进行了定量分析。     

深埋隧道衬砌稳定可靠度的Kriging插值法与遗传算法协同优化求解法

首先利用遗传算法(GA)的全局优化能力,解决了Kriging插值预测算法中相关参数的精确求解问题。针对衬砌结构力学状态表征量与基本参数是高度非线性关系而无法明晰表达的难题,建立了基于Kriging插值预测法的状态表征量等代显式通用模型。以抗拉强度控制参量为例,提出了采用拉丁抽样等代显式通用模型的具体隧道工程衬砌结构力学状态方程构造程序。基于以状态方程为约束条件建立的可靠度指标计算模式,构建起Kriging与GA协同优化的隧道衬砌稳定可靠度求解方法。实例应用对比表明,该方法与精确解的相对误差为4.8%,计算工作量仅为其2.5%。与目前已有的同类方法相比,具有明显的优越性。     

黄土高原小流域重力侵蚀稳定可靠度分析

在应用有限差分FLAC3D软件对黄土高原小流域概化模型塑性屈服区分布规律进行数值模拟的基础上,采用基于FLAC3D的有限元强度折减法和简化一次二阶矩法相结合的方法研究了小流域概化模型重力侵蚀稳定可靠度和破坏概率。结果表明：小流域剪切塑性区域主要分布于坡面和沟坡大部分区域,张拉塑性区域主要分布于梁峁顶和梁峁坡上部;小流域边坡整体破坏概率达到28.6%,高于1%,表明流域重力侵蚀处于高破坏概率范畴之内,处于不可接受的风险水平,需采取适当的工程措施以提高其稳定性;采用安全系数法和可靠度相结合的二元指标评价体系分析和评价边坡稳定性,能获得更为合理、可靠的分析结果。相关数值模拟和稳定可靠度分析结果可应用于流域重力侵蚀研究中,为推动流域侵蚀产沙时空规律研究的深入发展和小流域水土流失综合治理提供科学依据。     

混凝土轴压方柱满足目标抗火可靠指标的建议截面

对混凝土轴压柱抗火计算所用荷载比与其常温设计荷载比的换算关系进行了推导和分析,分别针对耐火等级一级和二级情况下的柱耐火极限要求,给出了四面受火轴压方柱满足目标抗火可靠指标的最小截面取值。研究表明:①常温设计荷载比大致为抗火计算所用荷载比的2～5倍,一般混凝土柱可近似取2.5倍;②荷载比小于0.2时,现行规范给出的300mm×300mm截面柱,在抗火可靠指标不小于目标抗火可靠指标的情况下可以满足二级耐火要求;③荷载比和耐火等级是影响轴压柱最小截面取值的主要因素。