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1.
基于国内103个水利水电工程1 174组岩基抗剪强度试验数据,采用Copula函数研究岩基抗剪强度参数联合分布模型,探讨水利水电工程中岩基抗剪强度参数联合分布模型构建方法。利用最小二乘法求出岩基抗剪强度参数试验数据的相关统计参数,基于AIC准则识别出岩基抗剪强度参数边缘分布。选择4种Copula函数构造岩基抗剪强度参数二维分布模型,探讨了基于Copula函数的岩基抗剪强度参数二维分布模型的优越性。结果表明：水利水电工程岩基抗剪强度参数存在明显的统计负相关性。Copula方法能够构造具有任意边缘分布和任意相关结构的岩基抗剪强度参数联合分布模型,它为构造抗剪强度参数联合分布模型提供了一种简便的工具。已知岩基抗剪强度参数的边缘分布函数和相关系数不能唯一确定岩基抗剪强度参数的联合概率分布模型,在抗剪强度参数边缘分布函数和相关系数完全相同的前提下,不同Copula函数建立的抗剪强度参数联合概率分布模型差异显著。与常用的抗剪强度参数二维正态分布模型相比,基于Copula函数的抗剪强度参数二维分布模型具有较强的灵活性,它能更好地拟合原始观测数据。水利水电工程中惯用小值平均法确定标准值,当摩擦系数取较小值时,不同Copula函数构造的黏聚力的条件累积分布函数差异显著,这将对抗剪强度参数标准值的选取以及相应的设计方案具有明显的影响。 相似文献
2.
《岩土力学》2017,(12):3555-3564
某一特定岩土场地的试验数据、监测资料和观测信息等通常十分有限,然而贝叶斯方法却可充分利用有限的场地信息克服试验数据样本量较小的不足。为有效估计有限样本条件下参数统计特征,提出了基于结构可靠度方法和贝叶斯更新(BUS)的边坡可靠度更新方法,通过融入直剪试验数据更新无限长边坡可靠度验证了提出方法的有效性,并系统探讨了岩土体参数先验信息如试验样本量、概率分布和似然函数模型对边坡可靠度更新的影响规律。结果表明:BUS方法能够考虑岩土体参数概率分布和似然函数模型的影响,融入有限的场地信息准确地估计参数统计特征和更新边坡可靠度,为解决有限样本条件下边坡可靠度更新问题提供了一条有效的途径。土体参数概率分布对边坡可靠度更新结果(参数后验均值、标准差以及更新的失效概率)具有重要的影响,基于常用的正态和对数正态分布的边坡可靠度更新结果偏于保守,相比之下,似然函数模型对边坡可靠度更新结果的影响相对较小。此外,岩土体参数不确定性和更新的边坡失效概率均随着试验样本量的增大而减小,但当样本量增大到一定程度时它们的变化不大。 相似文献
3.
基于Copula函数的基桩荷载-位移双曲线概率分析 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了基于Copula函数的基桩荷载-位移双曲线概率分析方法。首先将基桩标准化荷载-位移双曲线模型不确定性转化为双曲线参数不确定性,然后在Copula理论框架下建立了双曲线参数的联合分布函数。最后以钻孔现浇灌注桩试验数据为例证明了所提方法的有效性,并进行了基桩正常使用极限状态可靠度分析。结果表明：Copula函数是构造基桩标准化荷载-位移双曲线参数联合分布函数一种有效的方法,它能够更加准确地实现基桩荷载-位移双曲线的随机模拟,从而得到更为合理的可靠度结果。钻孔现浇灌注桩双曲线模型中两个参数间具有较强的负相关关系,忽略了这种负相关性将会高估基桩的失效概率。此外,常用的Gaussian Copula函数并不是拟合双曲线模型中两个参数间相关结构最优的Copula函数,采用Gaussian Copula函数将会明显低估基桩的失效概率。 相似文献
4.
《岩土力学》2019,(12)
斜坡岩土体抗剪强度参数的空间变异性具有一定的结构性。为研究岩土体参数空间变异结构对边坡失效概率的影响,依据变异函数的内涵推导出变程与相关距离的数学变换关系,并在此基础上提出了结构化交叉约束随机场模拟方法,用以模拟具有互相关性的参数随机场。建立了结构化交叉约束随机场计算模型,研究不同空间变异结构的抗剪强度参数对边坡失效概率的影响。研究结果表明:结构化交叉约束随机场可用于生成模拟具有复杂各向异性空间变异结构的参数随机场,由于考虑了随机偏差、条件数据和空间变异结构,能较为真实地反映地层实际参数,数据波动较条件参数插值场小。可靠性分析结果表明:不考虑抗剪强度参数空间结构分析易高估边坡的失效概率;考虑c′和φ′互相关性时,失效概率随着相关系数的增加而增加,当参数间呈负相关性时更容易高估边坡的失效概率。 相似文献
5.
基于Bootstrap抽样技术提出了有限数据条件下边坡可靠度分析方法。简要介绍了传统的边坡可靠度分析方法。采用Bootstrap方法模拟了抗剪强度参数概率分布函数的统计不确定性。以无限边坡为例研究了抗剪强度分布参数和分布类型不确定性对边坡可靠度的影响规律。结果表明：基于有限数据估计的样本均值、样本标准差和AIC值具有较大的变异性,这种变异性进一步导致了抗剪强度参数概率分布函数存在明显的统计不确定性。在考虑抗剪强度参数概率分布函数的统计不确定性时,边坡可靠度指标应为具有一定置信度水平的置信区间,而不是传统可靠度分析中的固定值。边坡可靠度指标的置信区间变化范围随安全系数的增加而增大,同时考虑分布参数和分布类型不确定性计算的可靠度指标具有更大的变异性和更宽的置信区间变化范围。Bootstrap方法为有限数据条件下抗剪强度参数概率分布函数统计不确定性的模拟以及边坡可靠度的评估提供了一条有效的途径。 相似文献
6.
《岩土力学》2016,(Z2):578-588
提出基于贝叶斯理论的抗剪强度参数最优Copula函数识别方法,首先简要介绍了基于Copula函数的岩土体抗剪强度参数相关结构表征方法,给出常用的识别最优Copula函数的最小平方欧氏距离法和AIC(akaike information criterion)准则。其次,采用蒙特卡洛模拟方法验证了贝叶斯理论识别最优Copula函数的有效性,比较了3种方法的最优Copula函数识别能力,并分析了影响贝叶斯理论识别精度的主要因素。最后,收集了实际工程共23组抗剪强度参数试验数据,研究了贝叶斯理论在抗剪强度参数最优Copula函数识别中的应用。结果表明,贝叶斯理论能够有效地识别表征抗剪强度参数间相关结构的最优Copula函数,且能有效考虑先验信息对识别结果的影响;与传统的最小平方欧氏距离法和AIC准则相比,贝叶斯理论的识别能力和识别精度都更高;抗剪强度参数的样本数目、相关性大小、真实Copula函数类型以及先验信息都对贝叶斯理论的识别精度具有重要的影响。此外,常用的Gaussian Copula函数并不总是表征抗剪强度参数间相关结构的最优Copula函数。 相似文献
7.
降雨诱发斜坡失稳机理及可靠度分析通常忽略了现场观测信息的影响,包括斜坡在天然条件下保持稳定或经历历史降雨后保持稳定等观测信息.以无限长斜坡模型为例,采用贝叶斯更新方法基于“斜坡经历某次历史降雨后仍保持稳定”这一现场观测信息概率反分析空间变异水力和抗剪强度参数,基于蒙特卡洛模拟方法计算不同降雨历时下斜坡失效概率,对比分析忽略观测信息对斜坡失效概率估计所造成的影响.结果表明：概率反分析通过融合历史降雨下斜坡稳定性观测信息,可有效排除因抗剪强度参数空间变异性导致斜坡沿软弱层发生失稳的可能性,为客观评价降雨诱发的空间变异斜坡失效概率奠定了基础.如果忽略“斜坡经历某次历史降雨后仍保持稳定”这一观测信息会明显高估斜坡失效概率,尤其在降雨初期.本研究成果为揭示降雨诱发斜坡失稳机制提供新的视角. 相似文献
8.
《岩土力学》2017,(5)
针对边坡失效概率计算中功能函数难以确定、多重积分计算不便等问题,提出了Copula理论下基于g-line失效域的边坡可靠性分析方法。首先简要介绍了Copula理论,给出了基于Copula理论的边坡可靠性分析步骤,进而探讨了一般均质边坡的g-line曲线拟合形状及表征边坡失效域的抗剪强度参数范围,结果表明,二次多项式能很好拟合g-line曲线,内摩擦角和黏聚力可表征g-line曲线下的边坡失效域。以一均质边坡为例,通过在g-line失效域内积分,得出了3种Copula函数下边坡的失效概率,均与FORM及MCS法得出的结果比较接近,从而验证了Copula理论下基于g-line失效域的边坡可靠性分析方法的合理性。最后,讨论了不同Copula函数下失效概率计算结果的差异性随安全系数变化的特点,认为在低失效概率(高安全系数)时,可靠性分析结果对Copula函数类型比较敏感,应重视不同Copula函数类型引起的计算结果差异性及最优化问题的研究。 相似文献
9.
小样本容量岩土体参数最优联合概率分布模型的识别是一个富有挑战性的问题。基于Bootstrap提出了小样本容量岩土体参数最优边缘分布函数和最优Copula函数识别方法。简要介绍了岩土体参数联合概率分布函数构造的Copula方法,采用AIC准则识别最优的边缘分布函数和Copula函数。将识别结果表示为不同备选边缘分布函数和Copula函数为最优边缘分布和最优Copula的权重系数集合,以基桩荷载-位移双曲线参数试验数据为例证明了所提方法的有效性。结果表明：基于小样本容量岩土体参数试验数据估计的样本均值、标准差和相关系数具有较大的离散性,这种离散性进一步导致了统计量AIC值存在较大变异性。提出的基于Bootstrap的最优边缘分布函数和最优Copula函数识别方法不仅可以有效地考虑统计量AIC值的变异性,而且能够综合地反映不同备选边缘分布函数和Copula函数为最优边缘分布和最优Copula函数的概率,为小样本容量岩土体参数最优边缘分布函数和最优Copula函数的识别提供了一条有效的途径。 相似文献
10.
受工程勘察成本及试验场地限制,可获得的试验数据通常有限,基于有限的试验数据难以准确估计岩土参数统计特征和边坡可靠度。贝叶斯方法可以融合有限的场地信息降低对岩土参数不确定性的估计进而提高边坡可靠度水平。但是,目前的贝叶斯更新研究大多假定参数先验概率分布为正态、对数正态和均匀分布,似然函数为多维正态分布,这种做法的合理性有待进一步验证。总结了岩土工程贝叶斯分析常用的参数先验概率分布及似然函数模型,以一个不排水黏土边坡为例,采用自适应贝叶斯更新方法系统探讨了参数先验概率分布和似然函数对空间变异边坡参数后验概率分布推断及可靠度更新的影响。计算结果表明：参数先验概率分布对空间变异边坡参数后验概率分布推断及可靠度更新均有一定的影响,选用对数正态和极值I型分布作为先验概率分布推断的参数后验概率分布离散性较小。选用Beta分布和极值I型分布获得的边坡可靠度计算结果分别偏于保守和危险,选用对数正态分布获得的边坡可靠度计算结果居中。相比之下,似然函数的影响更加显著。与其他类型似然函数相比,由多维联合正态分布构建的似然函数可在降低对岩土参数不确定性估计的同时,获得与场地信息更为吻合的计算结果。另外,构建似然函数时不同位置处测量误差之间的自相关性对边坡后验失效概率也具有一定的影响。 相似文献