本申請?zhí)峁┝嘶诳死锝餕riging的邊坡系統(tǒng)失效概率計算方法,提出強度折減法SRM對穩(wěn)定性系數(shù)進行評估,并采用初始采樣點策略和主動學習函數(shù),構建了原始極限狀態(tài)函數(shù)LSF的主動學習克里金AK代理模型,將蒙特卡羅模擬MCS和AK代理模型相結合來評估邊坡系統(tǒng)的失效概率,可以量化隨機變量及其相關參數(shù)對邊坡穩(wěn)定性的影響,大大減少了初始樣本點數(shù),有效提高了計算效率,可自動識別土質(zhì)邊坡中任意形狀的滑動面,在對具有復雜幾何形狀的層狀邊坡進行可靠度分析時更為方便。
聲明:
“基于克里金Kriging的邊坡系統(tǒng)失效概率計算方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)