本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶趶较蚧瘮?shù)RBF的邊坡系統(tǒng)失效概率計(jì)算方法,提出強(qiáng)度折減法SRM方法對(duì)穩(wěn)定性系數(shù)進(jìn)行評(píng)估,并采用初始采樣策略和主動(dòng)學(xué)習(xí)函數(shù),構(gòu)建了原始極限狀態(tài)函數(shù)LSF的主動(dòng)學(xué)習(xí)徑向基函數(shù)ARBF代理模型,將蒙特卡羅模擬MCS和ARBF代理模型相結(jié)合來(lái)評(píng)估邊坡系統(tǒng)的失效概率,可以量化隨機(jī)變量及其相關(guān)參數(shù)對(duì)邊坡穩(wěn)定性的影響,大大減少了初始樣本點(diǎn)數(shù),有效提高了計(jì)算效率,可自動(dòng)識(shí)別土質(zhì)邊坡中任意形狀的滑動(dòng)面,在對(duì)具有復(fù)雜幾何形狀的層狀邊坡進(jìn)行可靠度分析時(shí)更為方便。
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