【摘要】：巖土參數(shù)的隨機性會直接影響邊坡穩(wěn)定性評價結果的精度。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)的隨機樣本,用有限元強度折減法求解各組樣本對應的邊坡安全系數(shù)。再考慮土性參數(shù)的空間變異性,在二維隨機場模型下將蒙特卡羅模擬和有限元強度折減法相結合求解各組樣本對應的邊坡失效概率。然后,利用樣本數(shù)據(jù)及其安全系數(shù)和失效概率對徑向基函數(shù)(RBF)神經網(wǎng)絡進行訓練和測試,從而建立邊坡安全系數(shù)和失效概率的預測模型。算例表明,二維隨機場模型能相對精確地考慮參數(shù)的空間變異性;在此基礎上建立的神經網(wǎng)絡模型對邊坡的安全系數(shù)和失效概率具有較高的預測精度,且能極大地節(jié)省邊坡穩(wěn)定性分析的時間。
[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】： 華中科技大學土木工程與力學學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(No.51278217)
【分類號】：TU43

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本文編號：2407575