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为有效求解边坡可靠度,采用拉丁超立方(LHS)抽样提出了基于响应面法(RSM)数据表的边坡可靠度计算模型。考虑影响边坡稳定性的主要强度参数c,φ的不确定性,采用LHS抽样构建RSM随机样本点,借助岩土工程极限平衡的Slide程序获取样本响应值;通过将数据表法与RSM结合求解边坡可靠指标及失效概率。以Monte Carlo法计算结果作为可靠性分析的基准解,并与基本2层土坡模型和托巴110 kV施工变电站边坡计算结果进行对比分析,结果表明此方法不仅精度满足要求,且计算量较小、效率高,对实际工程边坡可靠度分析具有一定指导意义。 相似文献
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针对边坡稳定性分析中土体力学参数存在空间变异性的问题,提出了计算堤坝边坡安全系数分布的随机有限元方法,以及求解边坡可靠度的蒙特卡罗(MC)强度折减联合法与MC直接法。以各向同性二维边坡为例,首先抽样得到相应的材料特性随机场,随后求得边坡位移、应力及塑性区;然后在对随机场进行NMC次抽样的基础上采用以下方法得到边坡的失效概率并对可靠度指标进行求解分析:(1)联合法(M1),通过强度折减法得到各样本条件下的折减系数及其分布;(2)MC直接法(M2),利用黏塑性方法直接求解并判断边坡的失稳情况,对所有样本条件下的失稳情况进行统计。结果表明:考虑材料特性随机场的边坡稳定分析,通过边坡安全系数的均值、方差、分布及可靠度指标对边坡安全进行综合评价,能够得到可靠的边坡稳定分析结果。 相似文献
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工程中较为常用的是Hasofer和Lind提出的不变二阶矩可靠度指标,可采用正交变换法、MonteCarlo法、优化等方法求解β值。使用优化方法求解Hasofer-Lind可靠度指标,避免了相关变量的独立变换以及求极限状态函数对基本变量的偏导数这两个问题。本文明确了Hasofer-Lind可靠度指标的物理意义,提出了Hasofer-Lind可靠度指标在Fortran语言中的优化求解方法,通过与Excel规划求解器计算结果对比,表明本方法计算结果可靠,多变量情况下可靠度指标能够迅速收敛。该方法直接在基本变量空间求解,与已有的利用Fortran语言编制的边坡稳定程序无缝连接,除了可以用于求解边坡稳定分析中c和φ相关问题之外,还可以计算考虑土工参数空间变异情况下的土坡可靠度指标。 相似文献
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何秉顺 《中国水利水电科学研究院学报》2009,(Z1)
工程中较为常用的是Hasofer和Lind提出的不变二阶矩可靠度指标,可采用正交变换法、MonteCarlo法、优化等方法求解β值。使用优化方法求解Hasofer-Lind可靠度指标,避免了相关变量的独立变换以及求极限状态函数对基本变量的偏导数这两个问题,多采用Excel规划求解器求解。本文明确了Hasofer-Lind可靠度指标的物理意义,提出了Hasofer-Lind可靠度指标在Fortran语言中的优化求解方法,通过与Excel规划求解器计算结果对比,证明了本方法计算结果可靠,多变量情况下可靠度指标能够迅速收敛。该方法直接在基本变量空间求解,与已有的利用Fortran语言编制的边坡稳定程序无缝连接,除了可以用于求解边坡稳定分析中c和φ相关问题之外,还可以计算考虑土工参数空间变异情况下的土坡可靠度指标。 相似文献
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《南昌工程学院学报》2019,(6)
提高土质边坡稳定可靠度计算的精度和效率对工程设计具有重要的意义,为此提出了基于改进Kriging代理模型的土质边坡稳定可靠度分析方法。首先采用基于模拟退火的粒子群算法优化Kriging模型相关参数,并以一典型算例验证了该模型的良好函数拟合能力。接着将改进的Kriging模型作为边坡极限状态函数的代理,通过拉丁超立方抽样获得样本点,并由有限差分强度折减法计算样本点对应的响应值,利用基于熵理论的学习函数逐步更新代理模型,直至达到精度要求,进而基于该模型通过蒙特卡洛模拟评估边坡失效概率。最后,以一双层土质边坡问题为例,研究了所提方法的有效性。结果表明:所提方法不仅能够逐步提高计算精度,且极大地降低了计算量,为复杂边坡稳定可靠度问题提供了一种高效的评估方法。 相似文献
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传统的极限平衡方法常将边坡中力学参数取为定值,通过求解安全系数来衡量边坡稳定性。忽略了实际工程边坡力学参数取值的不确定性。本文以巢湖流域派河段典型河道边坡为例通过河道边坡饱和状态下对应的简化Bishop安全系数公式积分形式,并基于可靠度理论建立考虑土体力学参数不确定性的简化Bishop安全系数积分形式的功能函数,利用改进响应面法及改进的一次二阶矩法研究不同坡度条件下边坡可靠度指标。研究结果表明,今后应从综合考虑满足安全系数标准与边坡可靠度指标两个方面,对河道边坡工程进行安全性设计。 相似文献
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针对可靠度指标β数学优化模型的理论不足,以及常规数学优化方法易陷入于局部最优解的问题,提出了基于杂交粒子群响应面的边坡可靠性算法。新方法以β的几何意义为基础,在对正值物理量、非正态、非独立随机变量预处理的基础上,补齐了附加约束条件,完整地给出了可靠性求解的数学优化模型,并澄清了β的正负取值问题。采用二次响应面法构造极限状态方程,并基于杂交粒子群算法搜索β的全局最优解。3个代表性案例结果证明:完善后的可靠性数学优化模型理论正确,对从数学优化角度求解可靠性问题进行了有效补充;基于杂交粒子群响应面的可靠性算法具有较好的全局搜索能力和较高的精度,与蒙特卡洛法的计算结果接近,但迭代次数明显减少,计算效率更高。 相似文献
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采用圆弧滑动稳定分析方法 ,按实用的优化方法计算碎石桩复合地基承载力的可靠度指标 ,并讨论了建立在可靠度基础上的复合地基置换率的设计问题 .所用的可靠度计算公式直接在基本变量空间中求解 ,避免了繁琐的求偏导数和正交变换工作 .并且在分析中考虑了模型不确定性的影响 .由于在稳定分析时 ,最危险滑弧事先并不知道 ,所以用优化方法求可靠度指标有巨大的优越性 .本文利用 Microsoft Excel97中的“规划求解器”来求解安全系数和可靠度指标 .最后用一个算例说明了求解过程 相似文献
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《水利水电技术》2021,(7)
土石坝坝坡稳定分析中通常采用的单一安全系数方法忽略了实际工程材料的变异性和不确定性,从而导致土石坝工程坝坡的安全水平不清楚,无法提供工程安全度的合理的评价指标。为此,需将可靠度分析引入土石坝坝坡稳定性安全评价体系。通过一个均质坝坡算例和工程实例的应用,利用蒙特卡洛法研究了影响坝坡稳定性可靠度指标的主要因素,包括随机变量的概率分布和相关性、土体参数的均值和变异性,进而将确定性方法得到的单一安全系数与基于可靠度分析方法得到的坝坡稳定分析评价结果进行比较。分析结果表明:当求解安全系数中包含较大的不确定性时,确定性方法往往无法正确反映边坡的实际安全状况,而可靠性分析可估计不确定性因素的总体影响,区分随机变量的不确定性量级,有利于设计人员更准确地评估土石坝边坡的安全等级,为坝坡设计和加固措施的制定提供科学依据。 相似文献
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边坡工程模糊随机可靠度分析 总被引:2,自引:1,他引:2
将模糊随机理论应用于边坡可靠性评价当中,为了考虑随机变量的模糊随机性,引入稳定系数的隶属函数对边坡的实际工作状态进行模糊可靠评价。提出模糊随机极限状态方程的二次构造思想,即将模糊随机理论和响应面法相结合,首先利用响应面法进行一次构造,得到可靠度响应面函数,在此基础上借助隶属函数的补函数作为辅助,进行二次构造极限状态方程来计算边坡的模糊随机可靠度。结果表明,该方法计算简便、收敛速度快,克服了对模糊概率密度函数直接积分求解时过程复杂、耗费机时的缺点,具有较高的计算精度和广泛的工程实用性。计算所得到的可靠性指标更加能够真实地反映边坡的稳定状态,为边坡工程可靠性研究提供了一种新的方法。 相似文献
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运用可靠度理论,考虑大气温度和关键混凝土参数的不确定性对拱坝温度场、应力场的影响,并将其作为随机变量,以控制拱坝施工期坝体最高温度为例构建坝体最高温度控制功能函数,采用响应面法解决功能函数无法显式表达的问题,从而建立拱坝施工期坝体温控失效概率和可靠度指标求解新模式。计算结果显示,与蒙特卡罗法计算结果的相对差别不超过8.36%。新方法在解决实际工程问题时可避免大规模的数值计算,在保证计算精度的前提下大幅提高了计算效率。 相似文献
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边坡稳定性计算中蒙特卡洛法的运用 总被引:2,自引:0,他引:2
采用非确定性的蒙特卡洛数值模拟法,用MATLAB编制了边坡工程可靠度求解程序,对绵遂高速沿线某边坡进行了可靠性分析,并将其计算结果与定量的传递系数法和数值法进行对比研究。 相似文献
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为分析重力坝双斜面深层抗滑稳定可靠度,依据刚体极限平衡等安全系数法建立的极限状态方程为隐式且非线性程度较高,传统验算点法难以直接应用,采用基于差分原理的二次二阶矩(SORM)可靠度方法有效解决了该问题并计算出单一双斜面滑移通道的可靠指标;当重力坝基岩地质条件复杂、存在多条滑移通道,且滑移通道间存在共结构面的关联性,则基岩整体构成一个失稳的串联系统,在前述方法的基础上采用体系可靠度宽窄界限法,提出了重力坝基岩整体抗滑稳定可靠度计算方法。结合重力坝典型工程案例,应用该方法研究了坝基深层各单一滑移通道的可靠度以及基岩整体稳定可靠度,并采用蒙特卡罗法(MC)验证了该方法的精度和适用性。 相似文献
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基于稳定分析法的碎石桩复合地基承载力的可靠度 总被引:1,自引:0,他引:1
采用圆绵滑动稳定分析方法,按实用的优化方法计算碎石桩复合地基承载力的可靠度指标,并讨论了建立在可靠度基础上的复合地基置换率的设计问题。所用的可靠度计算公式直接在基本变量空间中求解,避免了繁琐的求偏导数和正交变换工作,并且在分析中考虑了模型不确定性的影响,由于在稳定分析时,最危险滑绵事先并不知道,所以用优化方法求可靠度指标有巨大的优越性。本文利用Microsoft Excel97中的”规划求解器”来 相似文献