【摘 要】
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采用传统极限平衡法进行边坡可靠度分析时,不可避免会遇到一个问题,即边坡功能函数形式的高度非线性以及隐含性.对于隐式功能函数,传统的求解方法是通过对功能函数进行多次迭
【机 构】
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湖南铁道职业技术学院轨道交通智能控制分院,湖南株洲412001
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采用传统极限平衡法进行边坡可靠度分析时,不可避免会遇到一个问题,即边坡功能函数形式的高度非线性以及隐含性.对于隐式功能函数,传统的求解方法是通过对功能函数进行多次迭代,从而得到安全系数值.但是由于功能函数的形式较为复杂,导致迭代计算的过程变得尤为繁琐且效率低下.鉴于传统边坡可靠度分析中存在的安全系数计算繁琐耗时的问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的自动采样Kriging代理模型方法,该方法可以代替功能函数的作用进行安全系数的求解.首先用拉丁超立方抽样方法(LHS)选取少量土体参数组,并通过极限平衡法求出对应的安全系数,将土体参数组和安全系数作为初始样本建立Kriging模型;其次由粒子群优化算法将最有期望改善模型拟合精度的样本点添加到样本集合中,以逐步迭代提升Kriging模型的计算精度;最后集合经典蒙特卡洛模拟(MCS)获得边坡的破坏概率.通过一个双层的土质边坡算例分析,证明了该方法可以实现准确高效的安全系数计算,尤其是在安全系数计算量十分庞大的情况下可以大大节省计算时间,是一种有效的边坡工程稳定可靠度分析方法.
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