基于静力触探的土层自动划分方法与不确定性表征

提出了一种基于I_c数据自动划分土层的贝叶斯方法,所提方法不仅能够在考虑I_c的空间变异性的条件下自动划分土层,识别最可能的土层界面,而且能够定量地表征土层界面的不确定性,为制定下一步勘探方案和岩土工程设计提供参考依据。本文采用基于子集模拟的贝叶斯更新方法(CBUS)求解贝叶斯方程,产生土层厚度的后验分布样本,并计算每个可能的土层数目对应的模型证据,确定最可能土层数和最可能的土层界面深度,计算界面深度的标准差作为土层界面不确定性的量化指标。最后,通过上海市轨道交通10号线伊犁站基坑开挖现场的I_c数据和模拟I_c数据说明了所提方法的有效性和正确性。结果表明:所提方法划分的土层合理地反映了不同土层I_c的统计特性。相邻土层I_c的统计特性差异越大,界面深度的标准差越小,识别出的土层界面越可靠,反之亦然。     

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。