考虑多失效模式相关的岩质边坡体系可靠度分析

 岩质边坡稳定的可靠度分析中包含多个相关的失效模式,传统的岩质边坡体系可靠度分析方法不能有效地考虑多失效模式相关的体系可靠度问题。为此,提出考虑多失效模式相关的岩质边坡平面滑动的体系可靠度分析方法。建立考虑多失效模式相关的岩质边坡平面滑动体系可靠度分析的概率故障树模型。采用b分布描述岩质边坡稳定分析中张裂缝的位置、岩体的黏聚力和内摩擦角。张裂缝中充水深度用截尾指数分布来描述。采用自适应重要抽样方法计算岩质边坡平面滑动的体系可靠度,并进行随机变量分布参数的敏感性分析。算例结果表明,概率故障树模型能够有效地分析岩质边坡多失效模式相关的体系可靠度问题,如果不考虑失效模式间的相关性对边坡体系可靠度的影响,岩质边坡的体系可靠度将会被低估。岩质边坡2个块体之间不发生相互作用的可能性明显地比2个块体之间发生相互作用的可能性要高。建议在进行岩质边坡体系可靠度分析时将张裂缝中充水深度系数取为区间[0.0,1.0]内的截尾指数分布。此外,变量的均值敏感性因子和标准差敏感性因子都表明,张裂缝中充水深度和张裂缝位置对边坡的体系可靠度影响最大,因此设置良好的边坡排水系统以及进行详细的地质勘测工作是提高边坡稳定性的有效措施。变量的均值和标准差敏感性因子之间是高度相关的,它们都可以用来识别最敏感的随机变量。     

基于广义子集模拟样本加权法的边坡多失效模式可靠度分析

边坡通常包含多个潜在的破坏模式,边坡多失效模式系统可靠度计算的蒙特卡洛模拟方法在求解小失效概率问题时计算效率较低。为此,提出基于广义子集模拟样本加权法的边坡多失效模式可靠度分析方法,推导了多失效模式对应于不同失效阈值时的失效概率计算公式。采用概率故障树模型构建边坡多失效模式系统可靠度分析模型,通过耦合系统模式的广义子集模拟驱动变量划分整体样本空间,基于广义子集模拟执行过程中的样本子空间概率权来估计相应空间中样本权系数,通过样本权系数计算失效模式在不同失效阈值下的失效概率。以岩质边坡楔形体稳定问题为例阐明所提方法的有效性。结果表明:提出的广义子集模拟样本加权方法极大地提高了边坡系统可靠度及其分量失效模式可靠度的计算效率。该方法不仅能够通过一次模拟实现多模式可靠度的求解,避免针对不同失效模式进行重复模拟的问题,而且能够显著地提高估计低概率水平失效模式可靠度的计算效率。此外,提出的广义子集模拟样本加权方法不仅能够高效地估计临界失效阈值对应的失效概率,也能够同时计算多模式在任一失效阈值时的失效概率。     

基于可靠度的CRTSⅡ型无砟轨道板在列车荷载作用下的失效研究

利用多重叠合梁模型对CRTSⅡ型无砟轨道板进行分析,确定了纵向失效和横向开裂失效2种失效模式的极限状态方程,建立了考虑多失效模式的CRTSⅡ型无砟轨道板结构可靠性的概率故障树分析模型,并采用蒙特卡罗抽样模拟求解。将轨道板混凝土弹性模量、弹性地基系数、轮载作为随机变量,分别计算了2种失效模式下的失效概率,并通过敏感性分析,得到随机变量的敏感性。结果表明:可靠度指标可以作为定量化的指标来反映无砟轨道结构失效概率,实现对各失效模式的路径识别,利用可靠度理论得出无砟轨道板在荷载作用下纵向失效会先于横向失效发生;通过因素敏感性分析,获得不同因素对CRTSⅡ型轨道板综合失效概率的影响,各因素影响程度从大到小依次为:弹性地基系数、轮载、混凝土弹性模量。     

锦屏一级水电站左岸坝肩边坡施工期高效三维可靠度分析

 基于可靠度理论的边坡稳定性分析是一个重要的发展趋势,然而目前国内外关于复杂三维高边坡可靠度方面的研究几乎还是空白。以锦屏一级水电站左岸坝肩边坡为例,研究了施工阶段三维边坡可靠度问题。由于三维边坡稳定性分析有限差分强度折减法计算量较大,并且安全系数没有显式表达式,通过参数敏感性分析减少随机变量数目,提出三维边坡可靠度分析的非侵入式随机有限差分法。探讨了预应力锚索和深层混凝土抗剪洞2种主要加固措施失效对边坡变形、稳定及其可靠度的影响规律。研究了施工阶段边坡横河向位移、安全系数以及失效概率的变化规律。结果表明：参数敏感性分析可以有效地识别敏感性较大的随机变量,从而提高边坡可靠度计算效率。非侵入式随机有限差分法实现了概率分析与通用商业软件如FLAC3D的有机结合,极大地简化了可靠度分析过程,而且能充分利用参数敏感性分析中边坡稳定性计算结果,为解决三维高边坡可靠度问题提供一种有效的工具。此外,锦屏一级水电站左岸坝肩边坡所采取的预应力锚索和深层混凝土抗剪洞联合加固措施能够有效地控制边坡变形和确保边坡稳定性。施工阶段边坡开挖扰动作用对边坡稳定可靠度有着重要的影响。     

随机钢结构的相关性与敏感性研究

参数敏感性和失效相关性对于钢结构可靠度设计、优化和评定等具有重要的价值。本文以一简单函数为例来验证相关性和敏感性计算的正确性与高效性,紧接着以1个11-弦杆的桁架结构为例,重点研究了此种结构的参数敏感性和失效相关性,分析了变形能力极限状态下可靠度的重要性量度,将α、γ、δ和η作为4种重要性量度,分别研究了各随机变量对极限状态方程的敏感性和失效概率对随机变量均值和标准差的敏感性,并研究了基于变形能力的失效模式之间的相关性;将Polak-He和SQP算法引入到了桁架结构的可靠度与敏感性计算当中。主要得出如下结论:在此类桁架结构的可靠度计算中,节点坐标的变异性的影响不容忽略,有时甚至影响很大;4种重要性量度的变化趋势大体一致;SQP法和经过合适选取缩放系数的Polak-He法具有很高的验算点搜索效率。     

基于蒙特卡罗模拟的填方边坡可靠度分析

在工程实践中,边坡稳定的可靠度分析相比传统的确定性分析方法更具有一定的指导意义。首先简要介绍可靠度分析原理,然后运用Geo-Slope软件基于蒙特卡罗(Montecarlo)模拟法对填筑体90区(压实度为90%区域)和93区(压实度为93%区域)的抗剪强度指标粘聚力c和内摩擦角φ两个参数作为随机变量对填方边坡进行可靠度评价和敏感性分析。最后得出结论内摩擦角敏感性粘聚力敏感性。根据《滑坡防治工程设计与施工技术规范》中规定的安全系数,暴雨状况下填方边坡失效概率为37.10%。根据稳定性分级标准划为中等危险,需对其采取一定防治措施。     

重力式挡土墙稳定性的结构体系可靠度分析

重力式挡土墙结构最主要的失稳模式是倾覆失稳和滑移失稳。为了计算重力式挡土墙稳定性的结构体系失效概率,首先分别建立重力式挡土墙结构抗倾覆稳定性和抗滑移稳定性的功能函数,然后引入结构可靠度分析一次二阶矩法中的验算点法(JC法)分别对两种失效模式进行计算,得出两个相应的可靠度指标。将两种失稳模式视为串联系统,由逐步等效平面法计算结构体系可靠度指标,最后由结构体系可靠度指标计算出该挡土墙稳定性的结构体系失效概率。根据上述方法,利用MATLAB程序计算了某挡土墙,得出了结构体系可靠度指标和结构体系失效概率。     

随机变量相关性对钢框架结构体系可靠度的影响

采用β约界法计算钢框架结构系统可靠度时,通常在分析系统失效模式时并没有考虑随机变量相关性的影响。通过分析其框架结构实例,研究随机变量相关性对系统失效模式的影响,进而得出影响规律。分析表明：随机变量相关性的改变将改变系统中单元的可靠度,从而影响结构系统的失效路径。     

基于WUS概率密度权重法的边坡稳定系统可靠度分析

复杂边坡工程中由于边坡土体分层或土体参数的不确定性等因素,边坡失稳往往会发生在多个潜在失稳滑面,因此,采用单一临界确定性滑面或临界概率滑面对边坡系统可靠度进行分析会极大低估其失效概率。运用WUS(WeightedUniformSimulation)方法对边坡系统可靠度进行了概率分析,运用4个多层边坡算例演示WUS对于边坡系统可靠度分析的良好适用性。分析结果表明,该方法对高维、隐式极限状态方程下的多层土边坡问题分析精度较高的同时,可极大减少边坡模型计算样本数,例如,对于边坡可靠度分析MCS通常需要104以上的样本量,而WUS仅需500组左右即可满足精度要求。通过对原始WUS算法的修正,在样本量足够的情况下,修正WUS法能更加高效计算得到复杂边坡系统失效概率,并且可以自动摒弃冗余失效模式而得到较为准确的多失效模式所对应的多组可靠度参数设计点,即MPP(Most Probable Failure Point),进而高效识别出多层土复杂边坡的代表性滑动面,为边坡安全及失稳灾害防治提供重要的参考价值。     

黄土抗剪强度参数均值与方差的Bayes估计及其应用

为解决黄土强度参数估计问题,从工程勘察项目中共收集统计了3 384组Q₁、Q₂、Q₃黄土强度参数黏聚力c、内摩擦角φ值的测试数据,不考虑二者的相关性,将参数均值和方差都作为随机变量,建立起黄土强度参数c、φ的正态-逆伽马先验分布。基于Bayes理论,利用共轭先验法推导了参数后验分布和后验概率密度函数的期望值求解公式,确定了估计的误差。以陕西泾阳黄土边坡为例,利用所建立的先验分布和边坡土层测试强度指标,求取参数的后验分布,进一步估计了边坡失效概率的概率分布和稳定系数均值的概率分布。结果表明：在95%的置信度下,按稳定系数评价,边坡均处于基本稳定状态,且稳定系数置信区间小;按失效概率评价,边坡接近稳定状态,但失效概率的置信区间较大,黄土强度参数的方差控制着边坡失效概率的置信区间,将方差作为随机变量,考虑方差变异性,能更科学地评估黄土工程的可靠度。     

一种新的边坡稳定性因素敏感性分析方法——可靠度分析方法

传统的边坡稳定性因素敏感性分析方法基于确定性计算,仅能得到边坡稳定性对各变量的敏感性大小,无法获得边坡稳定性对不同滑面位置上的同一岩土参数的敏感性。在可靠度分析基础上提出一种新的边坡稳定性因素敏感性分析方法——可靠度分析方法,该方法采用随机场模型来描述边坡滑面上岩土参数的空间变异性,通过验算点法优化求解实现,分析结果可得到边坡的最小可靠指标、概率临界滑面、参数敏感性因子在临界滑面上的分布曲线。研究结果表明,敏感性因子分布曲线随边坡尺度和岩土参数波动范围的相对大小变化而变化,根据边坡可靠度指标在临界滑面上的不同位置上的敏感性因子,可对边坡加固位置提出设计改进,将有限的加固措施加于敏感性因子较高的位置,能够更有效地提高边坡的稳定性,较之传统的边坡稳定性因素敏感性分析方法具有明显的优越性。     

Probabilistic assessment of the stability of rock slopes

The performance functions for several, two dimensional failure modes are presented. Most of the parameters of the performance function have to be considered as statistically dispersive. Therefore, prior to a reliability analysis, the statistics of the parameters are discussed. Subsequently, probabilistic sensitivity studies, using the First Order Second Moment Approach, are carried out. Furthermore, design factors are derived, which provide a certain probability of failure. This study may help to minimize both the risk of failure and the costs of reinforcing rock slopes.     

Prediction of the combination of failure modes for an arch bridge system

An innovative prediction method for the combination of failure modes of an arch bridge is proposed for its probabilistic risk assessment and is compared with the conventional system reliability analysis method. The suggested method reveals various combinations of failure modes in significantly reduced time and efforts in comparison to the previous permutation method or the conventional system reliability analysis method. Additionally, the suggested method can be used for the verification of the system reliability with more specific predictions of the failure modes.Component reliabilities of girders have been evaluated by using response surfaces of the design variables at the selected critical sections, i.e. the maximum shear and negative moment locations. Response Surface Method (RSM) is successfully applied for the reliability analyses of complex structure with relatively small probability of failure. Previous methods such as Monte Carlo Simulations or First Order Second Moment method cannot easily calculate the derivative terms of implicit limit state functions. Hence, the target bridge system is modeled as a series-connection system for the analysis of its system reliability. The upper and lower bound of the probabilities of failure for the structural system have been evaluated and are compared with the suggested prediction method for all possible combination of failure modes.     

考虑时效特性的锚固岩质边坡变形可靠度分析

 提出基于非侵入式随机有限元法的岩质边坡变形可靠度分析方法。建立考虑腐蚀效应的锚杆锚固力随服役时间变化模型。给出边坡变形可靠度分析非侵入式随机有限元法的计算步骤。研究锚固边坡变形失效概率与最大允许变形值之间的关系,并基于参数敏感性分析提出边坡最大允许变形取值方法。以锚固岩质边坡为例,证明所提方法的有效性。结果表明：非侵入式随机有限元方法为考虑时效特性的边坡变形可靠度分析提供一条有效的途径。随着锚杆服役时间增加,锚杆腐蚀作用对锚固边坡变形可靠度的影响越明显。考虑时效特性的边坡变形失效概率常用对数 与边坡最大允许变形值间存在近似线性关系,而且随着边坡可靠度水平增加,该线性关系表现得越明显。     

SMW工法支护结构失效概率的模糊事故树分析

针对常规事故树不能考虑基本事件发生概率的不确定性这一现状,通过引入模糊集的概念,将常规事故树中基本事件的发生概率模糊化,用三角形模糊数代替确定性发生概率,应用模糊数截集方法,推导了模糊事故树的相关算法。采用模糊事故树方法得到深基坑工程SMW工法支护结构的模糊失效概率,并进行了敏感性分析,找出对顶事件发生概率影响较大的基本事件,确认减小SMW工法支护结构发生事故的相关措施。与常规事故树方法比较表明,模糊事故树方法不仅能达到常规方法的分析目的,而且可以得到深基坑支护工程失效可能性的分布规律。     

Reliability sensitivity method by line sampling

Reliability sensitivity refers to the derivative of the failure probability with respect to the distribution parameter of basic random variable. Conventionally, this requires repetitive evaluations of the failure probability for different distribution parameters, which is a direct but computationally expensive task. An efficient simulation algorithm is presented to perform reliability sensitivity analysis using the line sampling technique, which gives a good failure probability evaluation for high-dimensional problems and still presents a comparative one for low-dimensional problems. On the basis of the line sampling procedure for failure probability analysis, the concept and implementation are presented for reliability sensitivity. It is shown that the desired information about reliability sensitivity can be obtained by a very limited increase of computation effort based on the failure probability analysis by the line sampling technique. The presented reliability sensitivity algorithm is more efficient than the one based on the direct Monte Carlo technique, especially for cases where the failure probability is low and the number of random variables is large, which is illustrated by several examples. Additionally, limitations of the line sampling based reliability sensitivity method are demonstrated by a numerical example as well.     

不完备概率信息条件下边坡可靠度分析方法

不完备概率信息条件下边坡可靠度估计是一个富有挑战性的问题。基于Copula函数提出了不完备概率信息条件下边坡可靠度分析方法。首先,简要介绍了基于Copula函数的岩土体抗剪强度参数联合概率分布函数构造方法。其次,定义了边坡稳定分析的名义安全系数,提出了边坡失效概率波动范围分析方法。最后以无限边坡稳定可靠度问题为例证明了所提方法的有效性。结果表明：不完备概率信息条件下边坡失效概率是不唯一的。抗剪强度参数间Copula函数类型对边坡失效概率具有明显的影响,这种影响直接导致了不完备概率信息条件下边坡失效概率的波动范围较大。边坡失效概率波动范围随名义安全系数的增大或失效概率的减小而增大。所提3种方法能够有效地缩小边坡失效概率的波动范围,提高了边坡失效概率的估计精度,从而为不完备概率信息条件下边坡可靠度分析提供了一条有效的途径。     

钢桁梁体系的疲劳耐久性评估方法

结构的整体性、损伤的随机性和破坏的过程性是大型钢结构体系疲劳破坏的主要特征,现行的疲劳评估方法难以全面地考虑这些问题.本文在系统模块分解方法和结构系统可靠度理论的基础上,提出复杂钢桁梁体系疲劳耐久性评估的结构系统可靠度模块分析(SRBA)方法,并介绍了所开发的程序(FRAPSS)和评估算例.这种方法在工程应用中具有通用性和简单性.     

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.