基于极限学习机的边坡可靠度分析

被引：8

作者：

宋永东 ^{[1
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苏立君 ^{[1
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张崇磊 ^{[1
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孙长宁 ^{[1
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屈新 ^{[1
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机构：

[1] 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所山地灾害与地表过程重点实验室

[2] 中国科学院大学

[3] 中国科学院青藏高原地球科学卓越创新中心

来源：

长江科学院院报 | 2018年 / 35卷 / 08期

关键词：

边坡可靠度; 极限学习机(ELM); 响应面功能函数; 强度折减法; 蒙特卡罗模拟; 失效概率;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU43 [土力学];

学科分类号：

0801 ; 080104 ; 0815 ;

摘要：

对于边坡极限状态函数无法显式表达的情况,传统可靠度分析方法存在求解困难或计算量大的弊端。提出了一种基于FLAC3D和极限学习机的边坡可靠度分析方法。利用均匀试验设计构造随机变量样本,基于FLAC3D强度折减法计算随机变量样本对应的安全系数;通过极限学习机强大的数据拟合能力映射出安全系数与随机变量之间的关系,构造响应面功能函数;将蒙特卡罗模拟生成的大量随机数代入响应面获得安全系数,在此基础上,计算边坡的失效概率与可靠度指标。通过具体算例分析,并与其他方法对比,发现本文方法结果可靠、易于实现,为边坡可靠度分析提供了一种新途径,具有广泛的应用前景。

引用

页码：78 / 83

页数：6

共 18 条

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基于神经网络的边坡稳定可靠度分析方法研究.[D].冯敏杰.合肥工业大学.2008, 11

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