考虑地层变异性和土体参数变异性的边坡可靠度分析

现有边坡可靠度分析大多数只考虑土体参数的固有变异性,而忽略了地层变异性的影响。为此,提出了同时考虑地层变异性和土体参数固有变异性的边坡可靠度分析方法,利用耦合马尔可夫链模拟地层分布,采用基于乔列斯基分解的中点法离散土体参数随机场,采用有限元强度折减法计算边坡安全系数,通过蒙特卡洛法模拟进行边坡可靠度分析。利用澳大利亚珀斯市钻孔资料,以边坡可靠度问题为例阐明了同时考虑地层变异性和土体参数固有变异性的重要性,研究了钻孔布置方案对边坡可靠度的影响规律,结果表明:提出的方法能够有效地反映地层变异性和土体参数固有变异性对边坡可靠度的影响。当钻孔数目较少时,模拟的边坡土体类型分布与真实边坡土体类型分布相差较大,此时忽略地层变异性将导致边坡可靠度不精确的估计结果。钻孔布置方案对边坡失效概率和安全系数有明显的影响,钻孔应尽可能多的布置在边坡关键影响区域。边坡失效概率和安全系数统计量与钻孔数目并不呈单调关系,但是随着钻孔数目的增加,边坡失效概率和安全系数统计量逐渐收敛至"精确解"。     

考虑参数空间变异性的边坡可靠度分析非侵入式 随机有限元法

提出了考虑土体参数空间变异性的边坡可靠度分析的非侵入式随机有限元法。采用Karhunen-Loeve级数展开方法表征土体抗剪强度参数空间变异性,其中通过wavelet-Galerkin技术求解Fredholm积分方程得到相关函数的特征解。基于有限元滑面应力法计算边坡安全系数,采用随机多项式展开将隐式函数表达的安全系数替换为显式函数表达的安全系数,并编写了计算程序NISFEM。研究了所提方法在考虑土体参数空间变异性的边坡稳定可靠度分析中的应用。结果表明：提出的非侵入式随机有限元法极大地提高了考虑土体参数空间变异性的边坡可靠度分析的计算效率,为解决复杂边坡稳定可靠度问题提供了一条有效的途径。考虑抗剪强度参数空间变异性的边坡可靠度分析存在临界变异系数,其随边坡安全系数的增加而增大。当抗剪强度参数的变异系数小于临界变异系数时,忽略土体参数空间变异性将会高估边坡失效概率。当边坡安全系数小于1时,边坡失效概率并不总是随着抗剪强度变异系数的增加而增大。此外,土体黏聚力和内摩擦角随机场间相关性对边坡失效概率具有十分明显的影响。     

考虑参数空间变异性的无限长边坡可靠度分析

目前有关土体参数空间变异性对边坡稳定性影响的研究没有考虑抗剪强度参数随深度变化的影响。为此,提出了考虑土体抗剪强度参数均值随深度变化的无限长边坡稳定性概率分析方法。采用Karhunen-Loeve展开建立了表征土体空间变异性的随机场模型。探讨了考虑土体抗剪强度参数空间变异性时边坡失效概率和最危险滑动面的变化规律。最后,以无限长边坡稳定性概率分析问题为例验证了所提方法的有效性。结果表明：土体抗剪强度参数的空间变异性对无限长边坡失效概率有明显的影响,边坡失效概率随土体抗剪强度参数相关距离的增加而减小。对于不排水黏性边坡来说,边坡不排水抗剪强度随深度变化越明显,边坡失效概率越小。边坡最危险滑动面大部分都位于边坡底部。对于摩擦/黏性边坡来说,随着边坡抗剪强度随深度变化的增强,边坡失效概率有先减后增的趋势。抗剪强度参数随深度变化不同趋势对最危险滑动面分布规律有明显的影响。不考虑抗剪强度参数均值随深度变化将会导致最危险滑动面最可能出现在边坡底部。     

考虑土体空间变异性的边坡最危险滑动面随机分析方法

现有边坡可靠度研究均未考虑土体空间变异性对边坡最危险滑面的影响。为此，提出了考虑土体空间变异性的边坡最危险滑动面随机分析方法。首先，采用谱表现法建立了表征土体空间变异性的随机场模型。在此基础上，提出了基于SIGMA/W和SLOPE/W的自动定位搜索最危险滑动面方法。其次，采用非侵入式随机分析方法研究了抗剪强度参数空间变异性对边坡最危险滑动面空间分布的影响。最后，采用算例验证了所提方法的有效性。结果表明：提出的边坡最危险滑动面随机分析方法能够有效地确定边坡最危险滑动面空间分布特征。土体抗剪强度参数的空间变异性对边坡最危险滑动面的空间分布特征有重要的影响，它直接决定了边坡最危险滑动面的位置和滑体规模。土体抗剪强度参数波动范围越大，最危险滑动面的空间分布范围越大。随着土体抗剪强度参数水平向和竖直向波动范围比值的增大，边坡上部发生局部滑动的可能性增大。抗剪强度参数的变异系数越大，最危险滑动面的空间分布范围越大，边坡发生小规模局部滑动的可能性越大。     

考虑多参数空间变异性的降雨入渗边坡失稳机理及可靠度分析

降雨入渗边坡稳定可靠度研究大多只考虑了土体饱和渗透系数空间变异性的影响,而忽略了土体抗剪强度参数空间变异性的影响。以无限长边坡模型为例,发展了可确定不同降雨历时边坡土体含水率分布和湿润锋深度的修正Green-Ampt入渗模型,探讨了土体多参数(饱和渗透系数和抗剪强度参数)空间变异性与降雨入渗相互作用下的边坡失稳机理,进而比较了不同降雨历时下的边坡失效概率。结果表明:考虑土体饱和渗透系数变异性时,降雨初期较小的饱和渗透系数变异系数对应较小的边坡失效概率,但随着降雨历时的增加,较小的饱和渗透系数变异系数反而对应更大的边坡失效概率。此外,降雨初期土体抗剪强度参数空间变异性引起的滑动面位置不确定性是影响边坡稳定性的关键因素。边坡除了会沿湿润锋附近和不透水层处失稳,还可能沿因抗剪强度参数空间变异性引起的软弱带处失稳,故考虑抗剪强度参数空间变异性对应的边坡失效概率更大。相比之下,降雨后期湿润锋的推进是影响边坡稳定性的关键因素,此时不管是否考虑了抗剪强度参数空间变异性边坡都主要沿湿润锋附近失稳,获得的边坡失效概率相近。     

考虑参数空间变异性的失稳边坡参数概率反分析

概率反分析能够有效地考虑岩土体参数不确定性并融合现场监测数据和观测信息等更新岩土体参数统计特征,进而使得边坡稳定性评价更为符合客观工程实际,然而目前参数概率反分析几乎没有考虑参数固有空间变异性的影响。结合多重响应面和子集模拟提出了考虑岩土体参数空间变异性的边坡参数概率反分析方法,并以芝加哥国会街切坡为例,融合边坡失稳和滑动面入滑点与出滑点的大致位置这两个现场观测信息,概率反分析得到边坡不排水抗剪强度参数的后验统计特征。结果表明:本文提出方法可以有效地解决考虑参数空间变异性的低概率水平边坡参数概率反分析问题,具有较高的计算效率。子集模拟中每层随机样本数目对计算结果具有重要的影响,常用的500组样本点难以获得满意的计算结果。此外,土体参数空间变异性对概率反分析计算结果具有重要的影响,考虑参数空间变异性边坡参数由平稳随机场更新为非平稳随机场,与工程实际相符,然而忽略参数空间变异性更新后的参数仍服从平稳分布。     

土体抗剪强度指标变异水平对边坡稳定安全系数取值的影响

针对传统的边坡稳定极限平衡方法不能考虑土体抗剪强度指标变异性影响的问题,基于极限状态的概率分析原理,采用 Monte-Carlo 法对均质路堤边坡的稳定性开展了可靠度计算,讨论了稳定安全系数一定的条件下边坡失效概率随土体抗剪强度指标变异水平的变化规律,分析了安全系数与边坡可靠指标的对应关系及其随土体抗剪强度指标变异水平的变化特征。研究表明：边坡可靠度受土体抗剪强度指标变异性影响显著,呈现出随土体抗剪强度指标变异水平提高而急剧减小的趋势;为保证边坡具有相同的可靠性,安全系数的取值应与土体抗剪强度指标的变异性相适应,据此提出了基于可靠指标和土体抗剪强度指标变异水平的安全系数取值原则及其对应的三参数函数关系式。     

考虑地质成因的土坡可靠度分析

 不同地质成因的边坡在土体参数统计变异性相同的情况下,由于空间变异性不同,其稳定状态并不一定相同,传统的边坡稳定性确定性分析和基于随机变量模型的边坡可靠度分析方法无法考虑坡体的特定地质成因。由地质成因估计土体参数的波动范围,从而通过土体参数波动范围这一指标把地质成因纳入边坡稳定性分析框架,提出考虑地质成因的边坡可靠度分析方法,介绍具体的分析流程,采用一维随机场模拟和验算点法完成边坡可靠度分析。算例计算结果显示岩土参数空间变异性对边坡稳定性的影响很大,由地质成因估计土体参数的波动范围,为在边坡可靠度分析中合理考虑土体参数空间变异性提供一条现实的解决途径,值得在工程应用中推广。     

考虑概率分布影响的低概率水平边坡可靠度分析

目前考虑土体参数空间变异性的边坡可靠度分析所研究的边坡几何尺寸相对较小。为有效地分析考虑参数空间变异性的几何尺寸相对较大的边坡可靠度问题,提出了基于多重响应面与子集模拟的边坡可靠度分析方法。以一个坡高为24 m的两层非均质黏土边坡为例验证了提出方法的有效性,并探讨了正态、对数正态、极值I型、Gamma和Beta这5种概率分布类型对边坡可靠度的影响。结果表明,提出方法具有以下优势:1可以有效地计算考虑多参数空间变异性的低概率水平边坡可靠度;2可以较好地解决几何尺寸相对较大的边坡可靠度问题;3有较高的参数敏感性分析计算效率,可为调查概率分布类型和波动范围等参数统计特征对边坡可靠度的影响提供技术支持。此外,参数概率分布类型对边坡可靠度具有重要的影响,常用的正态和对数正态分布分别用于表征参数概率分布特征时,可能会分别高估和低估边坡失效概率。     

基于极限平衡法的边坡稳定性可靠度分析

传统方法对边坡稳定性进行分析时,不能定量考虑土体参数随机性、变异性的影响。为更好地对边坡稳定性进行评价,本文基于传统边坡稳定性计算方法,同时考虑参数的变异性和分布类型的差异,利用蒙特卡洛模拟技术,编制了相应程序。针对某匀质边坡,利用Fellenius法、Bishop法、Janbu法和Morgenstern-Price法进行破坏概率计算。结果表明,安全系数大于1时,边坡仍有破坏的可能,边坡稳定性对参数变异性的敏感度不同,参数变量分布类型也会对边坡稳定性评价结果产生影响。利用可靠度方法得到的可靠度指标、破坏概率等指标,能够定量地描述各参数变异性对边坡稳定性的影响。因此,可以将可靠度的方法和确定性的方法相结合,对边坡的稳定性进行描述,为滑坡风险的评估提供参考依据。     

Reliability approach to slope stability analysis with spatially correlated soilproperties

A reliability approach to a slope stability analysis, considering spatially correlated soil properties, is used to systematically evaluate the various sources of uncertainty that arise in these types of problems. Measurement errors and bias that often occur during soil investigations are now incorporated into the probabilistic model of soil properties in addition to the spatial variability and the effects of spatial averaging. The results of the analysis show that the unconditional approach, which considers spatial variability, but does not account for measurement-related uncertainties, can yield unconservative results because of an unrealistically large variance reduction. In contrast, the results obtained from the unconditional approach, which does consider spatial variability and measurement-related uncertainties, as well as those from the conditional approach, lead to significantly lower probabilities of failure that are much less sensitive to the scales of fluctuation.     

基于子集模拟的边坡可靠度分析方法研究

边坡稳定受到诸多不确定性因素的影响,比如土体性质的空间变异性以及地层情况的不确定性。这些不确定性因素的影响可以通过蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation, MCS)进行定量地分析。MCS概念简单并具有广泛的适用性。但是,在小概率失效区域内,MCS计算效率很低,需要庞大的随机样本量来保证一定的计算精度。本文提出了一种实用的边坡可靠度分析方法。通过采用一种高级的MCS方法(Subset Simulation, 子集模拟)来提高小概率区域内的计算效率以及计算精度,并以EXCEL的表单环境为平台,联合使用Visual Basic Application(VBA)编写计算程序。在该程序中,子集模拟、边坡稳定的确定性分析和不确定性分析分别由三个相对独立的计算模块实现。最后,本文以James Bay 土坝为例,简明地说明了所提出方法的有效性,并探索了临界滑动面的不确定性对边坡可靠度分析的影响。     

Probabilistic engineering analysis using the NESSUS software

The development of reliability-based design methods requires the use of general-purpose engineering analysis tools that predict the uncertainty in a response due to uncertainties in the model formulation and input parameters. Barriers that have prevented the full acceptance of probabilistic analysis methods in the engineering design community include availability of tools, ease of use, robust and accurate probabilistic analysis methods, and the ability to perform probabilistic analyses for large-scale problems. The goal of the reported work has been to develop a software tool that fully addresses these three aspects (availability, robustness and efficiency) to enable the designer to efficiently and accurately account for uncertainties as they might affect structural reliability and risk assessment. The paper discusses the NESSUS probabilistic engineering analysis software with specific sections on the reliability modeling and analysis process in NESSUS, the robust and accurate solution strategies incorporated in the available probabilistic analysis methods, and several application examples to demonstrate the applicability of probabilistic analysis to large-scale engineering problems.     

An analytical method for quantifying the correlation among slope failure modes in spatially variable soils

An efficient analytical method for quantifying the correlation between performance functions of different slope failure modes in spatially variable soils is proposed, and its performance in slope system reliability analysis is investigated. First, a new correlation coefficient (NCC) is proposed to evaluate the correlation among slope failure modes considering spatial variability. For comparison and verification, the simulation-based correlation coefficient (SCC) is also presented. Second, appying these two types of correlation coefficients, the effects of soil spatial variability on the representative slip surfaces (RSSs) and the system probability of slope failure are investigated using different system reliability methods, including a probabilistic network evaluation technique, a risk aggregation approach, and a bimodal bounds method. A single-layered cohesive slope is investigated to illustrate the validity of the proposed NCC. The results indicate that the proposed NCC can efficiently and accurately quantify the correlation among slope failure modes considering soil spatial variability. The number of RSSs indicated by the NCC is in good agreement with the number obtained using the SCC. The system failure probabilities of slope stability obtained with the SCC and the NCC using a risk aggregation approach are generally comparable. Also, the system reliability bounds of slope stability obtained using the NCC are relatively close together and comparable to those obtained using the SCC. Thus, the NCC shows good performance when evaluating the correlation among slope failure modes, and was effectively applied to analyze a single-layered cohesive slope considering soil spatial variability.     

强度参数统计特性对边坡稳定可靠性的影响

由于对边坡强度参数统计特性考虑不全面,使得边坡可靠性指标计算值偏小,对应的失效概率偏大,常常超过10％,设计中难以采纳,造成地基可靠度规范的制定和执行进展缓慢。以某高速公路全风化花岗岩土质高边坡为工程背景,在分析土质参数统计特性的基础上,采用极限平衡理论和蒙特卡罗模拟法,系统地分析了土质强度参数的均值不定性、变异性、相关性、区间特性和空间变化性等对边坡稳定可靠性的影响。结果表明：土性参数的各种统计特性对边坡稳定可靠性均具有不同程度的影响。可靠性指标计算值随抽样距离的减小而增加,随 c 或φ均值的增大而增加,随c 和φ的变异系数的增大而减小,随 c 和φ相关系数绝对值的增大而增加,考虑区间性后可靠性指标计算值也明显变大。即变异性对边坡稳定不利,而相关性、区间性和空间变化性对边坡稳定有利。因此,准确而全面地考虑土质参数的统计特性,尤其是在参数变异性和相关性的基础上加以考虑土性参数空间变化性和区间性会更加符合工程实际,且计算结果趋于安全,有利于地基可靠度规范的推广运用和边坡工程的安全评价。     

考虑岩土参数空间变异性的盾构隧道地表沉降分析

现有随机场理论能够较好地描述单一岩土参数的天然随机性、空间结构性和局部奇异性。当前面临的挑战是如何考虑多个土层、多元及统计相关的岩土参数空间变异性对岩土工程的影响。考虑岩土参数如黏聚力、内摩擦角和压缩模量等具有明显的空间变异性,将随机场理论引入盾构隧道地表沉降可靠指标分析。主要研究工作包括:(1)采用局部均值方法将多个非平稳土层同一岩土参数转化为平稳各向异性随机场变量,并给出随机场的统计特征;(2)简化岩土参数的空间变异性为一般变异性,直接采用响应面方法计算盾构隧道地表沉降可靠指标;(3)提出协同序贯高斯离散算法,在空间网格上实现多元岩土参数随机场的同步离散化,并基于经典Monte-Carlo随机模拟原理和盾构隧道数值计算,直接统计地表沉降的可靠指标;(4)引入子集Monte-Carlo随机模拟加速算法。将以上方法应用于天津~#5、~#6地铁环湖西路站—宾馆西路站区间盾构隧道四线交叠工程,结果表明,采用经典随机理论描述岩土参数的变异性,所得到的盾构隧道地表沉降可靠指标小于基于随机场理论的对应值。该结论为复杂盾构隧道的施工控制与设计优化提供了理论依据。