【摘要】：巖土參數(shù)的隨機(jī)性會(huì)直接影響邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)結(jié)果的精度。首先,依據(jù)邊坡參數(shù)的常用分布特征,利用拉丁超立方抽樣法生成若干組邊坡土性參數(shù)和幾何參數(shù)的隨機(jī)樣本,用有限元強(qiáng)度折減法求解各組樣本對(duì)應(yīng)的邊坡安全系數(shù)。再考慮土性參數(shù)的空間變異性,在二維隨機(jī)場(chǎng)模型下將蒙特卡羅模擬和有限元強(qiáng)度折減法相結(jié)合求解各組樣本對(duì)應(yīng)的邊坡失效概率。然后,利用樣本數(shù)據(jù)及其安全系數(shù)和失效概率對(duì)徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,從而建立邊坡安全系數(shù)和失效概率的預(yù)測(cè)模型。算例表明,二維隨機(jī)場(chǎng)模型能相對(duì)精確地考慮參數(shù)的空間變異性;在此基礎(chǔ)上建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)邊坡的安全系數(shù)和失效概率具有較高的預(yù)測(cè)精度,且能極大地節(jié)省邊坡穩(wěn)定性分析的時(shí)間。
[Abstract]:The randomness of geotechnical parameters will directly affect the accuracy of slope stability evaluation results. Firstly, according to the common distribution characteristics of slope parameters, the Latin hypercube sampling method is used to generate some random samples of slope soil parameters and geometric parameters, and the slope safety factor corresponding to each sample is solved by using the finite element strength reduction method. Considering the spatial variability of soil parameters, the Monte Carlo simulation and the finite element strength reduction method are combined to solve the slope failure probability of each group of samples under the two-dimensional random field model. Then, the radial basis function (RBF) (RBF) neural network is trained and tested by using the sample data, its safety factor and failure probability, and the prediction model of slope safety factor and failure probability is established. The numerical examples show that the two-dimensional random field model can consider the spatial variability of the parameters relatively accurately. The neural network model established on this basis has high prediction accuracy for slope safety factor and failure probability, and can greatly save the time of slope stability analysis.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.51278217)
【分類號(hào)】：TU43

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 尹晶;王旭東;;隨機(jī)場(chǎng)離散的影響因素總結(jié)及算例[J];黑龍江科技信息;2009年07期

2 何桂寒;;徑流隨機(jī)場(chǎng)與長(zhǎng)觀泉推算地下水開采資源[J];工程勘察;1984年02期

3 丁萬(wàn)鼎;;有限隨機(jī)場(chǎng)的一個(gè)隨機(jī)動(dòng)力模型[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1980年01期

4 胡迪鶴;關(guān)于度量空間上的隨機(jī)場(chǎng)的模型[J];數(shù)學(xué)雜志;1981年02期

5 蘇淳;m相依隨機(jī)場(chǎng)漸近正態(tài)的一致收斂速度[J];科學(xué)通報(bào);1983年12期

6 蘇淳;m相依隨機(jī)場(chǎng)漸近正態(tài)一致收斂速度的進(jìn)一步估計(jì)[J];工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào);1985年01期

7 蘇淳;m-相依隨機(jī)場(chǎng)漸近正態(tài)的一致收斂速度[J];數(shù)學(xué)年刊A輯(中文版);1985年01期

8 江澤培;關(guān)于平穩(wěn)隨機(jī)場(chǎng)的強(qiáng)正則性[J];科學(xué)通報(bào);1985年03期

9 蘇淳;;m-相依隨機(jī)場(chǎng)漸近正態(tài)的一致收斂速度[J];Chinese Annals of Mathematics;1985年01期

10 江澤培;;關(guān)于平穩(wěn)隨機(jī)場(chǎng)的強(qiáng)正則性[J];應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì);1985年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 彭大鵬;;齊次隨機(jī)場(chǎng)在分析土性指標(biāo)中的應(yīng)用[A];工程結(jié)構(gòu)可靠性——中國(guó)土木工程學(xué)會(huì)橋梁及結(jié)構(gòu)工程學(xué)會(huì)結(jié)構(gòu)可靠度委員會(huì)全國(guó)第二屆學(xué)術(shù)交流會(huì)議論文集[C];1989年

2 閆澍旺;朱紅霞;劉潤(rùn);;隨機(jī)場(chǎng)完全不相關(guān)距離方法及其應(yīng)用的研究[A];第一屆中國(guó)水利水電巖土力學(xué)與工程學(xué)術(shù)討論會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2006年

3 逯貴禎;王玲;;合成孔徑雷達(dá)圖像識(shí)別的馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)方法研究[A];圖像圖形技術(shù)研究與應(yīng)用2009——第四屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

4 錢博;;基于Markov隨機(jī)場(chǎng)和模擬退火算法的SAR圖像噪聲抑制[A];2009年通信理論與信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2009年

5 韓憲軍;武清璽;楊明珠;;巖石地基彈性模量隨機(jī)場(chǎng)建模方法研究[A];2007重大水利水電科技前沿院士論壇暨首屆中國(guó)水利博士論壇論文集[C];2007年

6 董耀星;王博;;隨機(jī)場(chǎng)中結(jié)構(gòu)分析的隨機(jī)特解邊界元法[A];第二屆全國(guó)青年巖石力學(xué)與工程學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];1993年

7 劉東燕;嚴(yán)春風(fēng);;彈塑性隨機(jī)場(chǎng)有限元及其在滑坡穩(wěn)定分析中的應(yīng)用[A];新世紀(jì)巖石力學(xué)與工程的開拓和發(fā)展——中國(guó)巖石力學(xué)與工程學(xué)會(huì)第六次學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2000年

8 夏均民;王媛;孔亮;;泛克立格法在滲透系數(shù)隨機(jī)場(chǎng)離散中的應(yīng)用及存在的問題[A];第九屆全國(guó)滲流力學(xué)學(xué)術(shù)討論會(huì)論文集（一）[C];2007年

9 郭懷志;;材料性能的隨機(jī)場(chǎng)特性參數(shù)的檢定方法[A];工程結(jié)構(gòu)可靠性——中國(guó)土木工程學(xué)會(huì)橋梁及結(jié)構(gòu)工程學(xué)會(huì)結(jié)構(gòu)可靠度委員會(huì)全國(guó)第三屆學(xué)術(shù)交流會(huì)議論文集[C];1992年

10 吳偉強(qiáng);;隨機(jī)有限元分析中的隨機(jī)場(chǎng)局部平均離散化[A];巖土力學(xué)數(shù)值方法的工程應(yīng)用——第二屆全國(guó)巖石力學(xué)數(shù)值計(jì)算與模型實(shí)驗(yàn)學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];1990年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 朱紅霞;隨機(jī)場(chǎng)理論在地基可靠度分析中的應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2008年

2 常興治;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法與隨機(jī)場(chǎng)圖像分割研究[D];東北大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 劉富勇;平穩(wěn)隨機(jī)場(chǎng)估計(jì)理論及應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2013年

2 李龍龍;道路場(chǎng)景中的馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)方法研究[D];南京理工大學(xué);2013年

3 祁亞斌;基于二維信息熵和馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

4 張鵬;Markov隨機(jī)場(chǎng)在圖像處理中應(yīng)用的研究[D];華中科技大學(xué);2005年

5 向?qū)W敏;基于Markov隨機(jī)場(chǎng)的視頻異常挖掘研究[D];南京航空航天大學(xué);2012年

6 楊愛蘭;基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的路標(biāo)識(shí)別算法研究[D];杭州電子科技大學(xué);2012年

7 司二玲;基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)理論的腦部磁共振圖像分割算法研究[D];中南大學(xué);2009年

8 張華;算子標(biāo)度隨機(jī)場(chǎng)[D];暨南大學(xué);2010年

9 王再尚;基于Markov隨機(jī)場(chǎng)的木材表面缺陷模式識(shí)別方法的研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2012年

10 唐沖;基于隨機(jī)場(chǎng)正交展開理論的隨機(jī)有限元法[D];廣西大學(xué);2007年

，

本文編號(hào)：2407575