Monte—Carlo法在地下工程可靠性分析中的应用研究

为了加速地下工程可靠性分析中Monte-Carlo法的收敛速度,根据NTM的均匀散布理论,将NT－net引入到Monte-Carlo方法的可靠性分析中,编制了相应的计算程序,通过对一具体工程实例的可靠性分析,将本文方法与普通的Monte-Carlo法进行了对比,本文方法显示了很好的优越性。     

基于Monte Carlo的砂土地震液化危害概率分析方法

针对砂土地震液化危害具有随机性和不确定性,提出了砂土地震液化危害的概率分析方法,即用概率表示不液化、轻微液化、中等液化和严重液化,并给出了采用Monte Carlo法(蒙托卡罗法)计算液化危害概率的表达式。采用该方法对一算例进行了分析,认为概率分析方法能较清楚地反映液化危害程度。     

结构可靠度分析中Monte Carlo法的研究

结构可靠度作为一种预测结构破坏的量化形式,现已得到广泛运用.根据实际工程的需要,采用合适的可靠度计算方法非常重要.论文通过对结构可靠度的MonteCarlo法的具体方法,如直接抽样法、重要抽样法、方向抽样法和基于神经网络的MonteCarlo法进行了分析,得出了各种计算方法的特点.     

基于Monte Carlo方法的极值风速估计误差分析及其应用

采用有限实测风速样本估计重现期极值风速存在较大不确定性。为此,针对目前应用最为广泛的极大似然法估计广义极值分布,提出了基于Monte Carlo方法的极值风速估计误差分析算法,建立了依赖概型参数、样本容量和重现期的极值风速标准差广义数学表达式。结果表明：标准差随形状参数、尺度参数和重现期的增大而增大;随样本容量的增大而减小。结合我国4个气象站点(北京、喀什、福州、上海)实测风速数据,在进行数据地形修正、台风数据剔除的基础上,分析计算了各站点的重现期极值风速及其标准差,并与既有规范对比,当考虑抽样误差对极值风速预测的影响时,建议以一倍标准差作为量化标准更为合理。     

基于可靠性的腐蚀海底管道溢油概率评估

针对海底管道腐蚀的问题,基于可靠性方法,给出了一套评估腐蚀海底管道溢油概率的方法。采用蒙特卡洛算法,通过Matlab程序,实现了对一条示例管道的溢油概率的定量评估,并对评估结果进行分析,给出了有益于工程实践的建议。     

信用风险计量的Copula和Monte Carlo改进

Credit Metrics模型是一个以VAR方法为基础的风险计量模型,但风险收益服从正态分布是其前提条件,而事实上具有"厚尾"现象。研究主要贡献是通过Copula函数和Monte Carlo模拟解决了"厚尾"和"线性相关"问题,是在理论层面和实践层面,深化了Copula函数在计量信贷资产组合整体信用风险中的研究和应用,结合Monte Carlo模拟提出了理论与实际相结合的信用风险计量框架,为计量信贷资产组合的信用风险提供了一种新的研究工具,具有一定的创新价值。     

基于Monte Carlo法的工程分包商选择研究

分包商选择是承包商有效实施工程的重要保障,是承包商避免分包商形成违法分包的预控措施。将分包商选择指标分为强制性指标和选择性指标之后,利用德尔菲法获取了选择性指标。根据选择性指标的特点,选择Monte Carlo法作为选择实现方法,结合评价人员的特点,选择Excel作为Monte Carlo法的具体实现方法,最后结合工程实例展示Monte Carlo法在工程分包商选择中的应用。     

Monte Carlo模拟法确定房地产报酬率

Monte Carlo模拟法要求估价师根据各种影响报酬率因素的历史数据,确定影响因素的变动范围和变动趋势,利用概率密度函数和科学的迭代过程,合理判断出报酬率。应用Crystal Ball软件分析收集到的实际数据,检验Monte Carlo模拟法用于确定房地产报酬率的可行性,认为Monte Carlo模拟法可以作为确定收益报酬率的重要方法。     

基于Monte Carlo方法的淡化海砂混凝土离子侵蚀耐久寿命预测

近年来,沿海地区的建筑用砂逐步转向淡化海砂,而最受瞩目的是氯离子对混凝土耐久性能的影响.为了考虑影响氯离子侵蚀因素的随机性,分析了其概率分布特征,基于Monte Carlo方法,将可靠指标作为氯离子侵蚀耐久寿命终结的标志,进而对淡化海砂混凝土的氯离子侵蚀耐久寿命进行预测,完善了氯离子侵蚀环境下淡化海砂混凝土结构耐久寿命的预测方法.     

基于Monte Carlo技术的临界滑面搜索算法的实现及改进

搜索临界滑面是边坡稳定分析的一项重要工作。本文对Venanzlo R Greco提出的Monte Carlo搜索算法进行了改进,增加一条几何合理性条件(除了滑面两端点,滑面与坡面不能相交),增加了方向控制与变自由度机制,这些措施有效地减少了不满足几何合理性条件的试算滑面,保证了搜索过程的准确、高效、稳定。笔者还将此算法加入到自主研发的边坡稳定分析软件ZSlope中,它还可以实时显示整个搜索过程。     

改进的Monte Carlo法应用于基坑可靠性分析

随着深基坑在城市建设中的发展,越来越多的学者关注基坑工程的可靠度问题,其中Monte Carlo法常被用于基坑可靠性分析,但传统的Monte Carlo法难以考虑各失效模式间的相关关系,且无法考虑随机变量间的互相关性。引入Sklar提出的Copula理论,其特点在于可以将任意一个联合分布函数分解为一个边缘分布函数和一个Copula函数,以此来描述变量间的相关关系。本文首先通过引入Copula理论描述各失效模式的相关关系,通过对算例的分析证明该方法比传统的Monte Carlo法更稳定高效;进一步使用Copula理论描述土的抗剪强度指标c,φ之间的相关关系,生成有相关关系的随机变量代替传统Monte Carlo法中的独立变量,使可靠性分析结果更加准确,通过工程实例证明考虑c,φ相关关系的基坑失效概率大幅降低,说明变量间的相关关系对可靠度分析的影响很大。     

基于ANSYS中蒙特卡罗法的预应力渡槽可靠性分析

为分析某预应力渡槽在施工误差下结构运营的可靠性,运用ANSYS中概率设计模块(PDS)技术,将蒙特卡罗法与随机有限元法结合。得到了渡槽结构在正常运营期的可靠性概率。     

基于贝叶斯理论和蒙特卡洛模拟的桩基可靠度分析

介绍了一种基于贝叶斯理论和蒙特卡洛模拟的桩基可靠度分析设计方法。结合欧洲岩土设计规范Eurocode7设计过的一个桩基实例,进行了可靠度分析设计与结果比较,所得设计结果与Eurocode7结果是一致的。该方法给设计者提供了足够的主动性和灵活性,去调整目标失效概率或建立适当的假设或简化,且不需要增加任何附加工作量。最后阐述了土的有效内摩擦角φ和可变荷载Q的不确定性对可靠度设计的影响。     

An Adaptive Wavelet Frame Neural Network Method for Efficient Reliability Analysis

Artificial neural networks (ANNs) method is widely used in reliability analysis. However, the performance of ANNs cannot be guaranteed due to the fitting problems because there is no efficient constructive method for choosing the structure and the learning parameters of the network. To mitigate these difficulties, this article presents a new adaptive wavelet frame neural network method for reliability analysis of structures. The new method uses the single‐scaling multidimensional wavelet frame as the activation function in the network to deal with the multidimensional problems in reliability analysis. Because the wavelet frame is highly redundant, the time–frequency localization and matching pursuit algorithm are respectively utilized to eliminate the superfluous wavelets, thus the obtained wavelet frame neural network can be implemented efficiently. Five examples are given to demonstrate the application and effectiveness of the proposed method. Comparisons of the new method and the classical radial basis function network method are made.     

人工神经网络在埋地燃气管道腐蚀评价的应用

建立了埋地燃气管道腐蚀等级评价的人工神经网络模型,利用该模型对某埋地燃气管道腐蚀等级进行预测,取得了比较满意的效果。     

蒙特卡罗方法应用研究

介绍了蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,即随机模拟方法,提出了任意分布随机数的产生原理及方法,并用算例说明蒙特卡罗方法的使用过程,同时用2χ拟和优度法验证了其合理性.     

基于神经网络法的自锚式悬索桥可靠度研究

自锚式悬索桥造型美观,且不需要庞大的锚碇。其将主缆锚固于加劲梁上,受力发生了极大的变化。因此,研究自锚式悬索桥的可靠性十分必要。采用BP神经网络法拟合可靠度计算的极限状态函数,引入粒子群算法优化神经网络法的初始权值,实现函数拟合的双优化,新算法则利用MATLAB编程实现。极限状态函数显化后,结合蒙特卡洛法计算自锚式悬索桥在正常使用极限状态下的可靠度。     

基于RBF神经网络的边坡稳定可靠度分析

RBF神经网络具有网络训练速度快、可以避免局部极小等优点。文章基于RBF神经网络理论,采用蒙特卡罗模拟法来进行结构的可靠度分析,研究了样本点的生成方法及样本数对可靠度分析结果的影响,并将基于RBF神经网络的蒙特卡罗模拟法应用于边坡的可靠度分析。计算表明:基于RBF神经网络的蒙特卡罗模拟法具有较好的计算效率和计算精度;样本点的生成方法和样本数对计算结果影响较大。与随机取样法相比,均匀设计法生成的样本点分布更均匀,由此样本点集训练生成的神经网络能更好的代替原功能函数,在相同的样本数时具有更高的计算精度;当计算精度相同时,均匀设计法比随机取样法需要生成的样本点少,计算效率高。     

煤气管道堵塞物分析对策与管道腐蚀

文章记叙了对未知煤气管道堵塞物的分析探索,对某市煤气公司送来的样品进行了分析,并为该类似堵塞现象提出了对策。