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基于克里金代理模型与子集模拟的边坡高效可靠度分析
引用本文:雷世平,李京泽,刘磊磊,李云青.基于克里金代理模型与子集模拟的边坡高效可靠度分析[J].探矿工程,2021,48(12):107-113.
作者姓名:雷世平  李京泽  刘磊磊  李云青
作者单位:湖南省有色地质勘查局一总队,湖南 郴州423099,有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室(中南大学),湖南 长沙 410083;湖南省有色资源与地质灾害探查湖南省重点实验室,湖南长沙 410083;中南大学地球科学与信息物理学院,湖南 长沙 410083,有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室(中南大学),湖南 长沙 410083;湖南省有色资源与地质灾害探查湖南省重点实验室,湖南长沙 410083;中南大学地球科学与信息物理学院,湖南 长沙 410083,湖南省有色地质勘查局一总队,湖南 郴州423099
基金项目:国家自然科学基金青年项目“基于有限勘察数据的边坡稳定可靠度分析与失稳机制研究”(编号:41902291);湖南省自然科学基金青年项目“考虑地层边界不确定性和参数空间变异性的边坡稳定可靠度分析与失稳机制研究”(编号:2020JJ5704)
摘    要:作为一种高效且准确的代理模型,克里金方法近年来被广泛用于边坡高效可靠度分析。然而,传统方法一般直接将克里金模型与蒙特卡洛模拟耦合进行可靠度分析,导致其在高维小失效概率的边坡可靠度计算中容易出现内存占用过大甚至溢出而无法求解的问题。为此,提出一种基于克里金代理模型的子集模拟方法,以高效解决小概率水平的边坡可靠度分析问题。该方法首先采用一定数量的样本校准克里金模型并进行精度验证,然后基于构建的模型开展子集模拟边坡可靠度计算。最后,采用一个单层粘性土坡与一个工程实例土坡验证所提方法的有效性,并研究回归模型、相关函数模型以及训练样本对该方法精度的影响。结果表明:(1)该方法可以有效计算边坡的失效概率,并且比传统方法更高效;(2)构建克里金模型时,采用10倍随机变量数的训练样本即可得到满足计算精度需求的模型,而额外增加训练样本对计算结果影响较小。

关 键 词:边坡稳定性  可靠度分析  克里金  代理模型  子集模拟
收稿时间:2021/4/6 0:00:00
修稿时间:2021/7/3 0:00:00

Slope reliability analysis using Kriging-based Subset simulation
LEI Shiping,LI Jingze,LIU Leilei and LI Yunqing.Slope reliability analysis using Kriging-based Subset simulation[J].Exploration Engineering(Drilling & Tunneling),2021,48(12):107-113.
Authors:LEI Shiping  LI Jingze  LIU Leilei and LI Yunqing
Institution:First Team of Hunan Nonferrous Metals Geological Exploration Bureau, Chenzhou Hunan 423099, China,Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metals and Geological Environment Monitoring,Ministry of Education, Central South University, Changsha Hunan 410083, China;Hunan Key Laboratory of Nonferrous Resources and Geological Hazards Exploration,Changsha Hunan 410083, China;School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha Hunan 410083, China,Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metals and Geological Environment Monitoring,Ministry of Education, Central South University, Changsha Hunan 410083, China;Hunan Key Laboratory of Nonferrous Resources and Geological Hazards Exploration,Changsha Hunan 410083, China;School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha Hunan 410083, China,First Team of Hunan Nonferrous Metals Geological Exploration Bureau, Chenzhou Hunan 423099, China
Abstract:
Keywords:slope stability  reliability analysis  surrogate model  Kriging  Subset simulation
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