基于最大熵原理加筋土挡墙可靠性的分析论文

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1、重庆交通大学硕士学位论文基于最大熵原理的加筋土挡墙可靠性分析姓名:翟正娟申请学位级别:硕士专业:港口、海岸及近海工程指导教师:何光春20120610摘要本文根据信息熵的概念和最大熵原理,结合可靠度的相关理论,建立了加筋土挡墙的失效概率模型,并对该数学模型的求解过程进行了理论推导。文中结合长江鱼洞段河岸综合整治工程,对加筋土挡墙不同失效模式进行了可靠性分析,且将该法应用于不同高度、不同结构断面形式的加筋土挡墙,并探讨了筋带分布对加筋土挡墙可靠性的影响,获得了较理想的结果。获得的主要结论如下:(1)可以直接求得功能函数Z的概率密度函数。由计算结果可知,功能函数Z的概率密度曲线并不完全服从正态分

2、布,而当失效概率只<10-5时,将功能函数Z的分布类型采用正态分布时,对失效概率P,的计算结果影响较大,因此与传统的JC方法相比,最大熵法的失效概率计算更为合理;(2)规避了JC法当量正态化处理的缺陷。在加筋土挡墙的可靠性分析中,随机变量分布较为复杂,极限状态方程多为非线性,而基于最大熵原理的加筋土挡墙可靠度计算方法,对随机变量的概型没有特殊要求,在计算时除了用到JC法常用的均值、方差等数字特征外,还考虑了与偏态、峰度有关的三阶中心矩和四阶中心矩,从理论上讲,是一种具有较高精度的计算方法,为加筋土挡墙的可靠性分析研究提供了一种新的思路;(3)可以为随机变量提供较高精度的概率模型。传统的基于

3、概率论与数理统计的参数假设检验的方法为随机变量披上了特定的“外农",而利用最大熵原理可求得符合随机变量样本本身所遵循的特定分布规律。在今后的加筋土挡墙可靠性分析计算中应加大参数统计的研究,充分发挥基于最大熵原理的可靠性分析方法的自身优势,使可靠度指标的计算更加合理和精确。关键词:加筋土挡墙,可靠度,概率密度函数,最大熵原理AbstractBasedontheinformationofentropyconcept,principleofmaximumentropyandtherelatedreliabilitytheory,ithasbeenbuildupthelimitstateequat

4、ionwithvariousfailuremodeofreinforcedsiolretainingwallandmadeatheoreticalderivationaboutthemathematicalmodel.CombinedwimtheYangzeRiverbankprotectioninYudong,thereliabilityanalysisoftheretainingwallwasalsostudiedunderdifferentfailuremodesinthispaper.TllismethodWasappliedtothereliabilitycalculationo

5、ftheretainingwall、航tlldifferentheightanddifferentsectionstructureform,anditWasanalysedtheinfluenceoftheinteriorreliabilityindex、Ⅳitllthedistributionoftiebar,achievedadesirableoutcome.硼1emainconclusionsincludethefollowingaspects:(1)ItcouldbegettheprobabilitydensityfunctionZdirectly.ItCanbeconcluded

6、thattheprobabilitydensityfunctionZdoesn'tquitefitthenormaldistribution.Whenthefailureprobability只islessthanle-5,theprobabilitymodeloffuncfionZusednormaldistribution,greatlyaffectsthefailureprobabilityPf。ThereforethemaximumentropymethodismorereasonablecomparedwithJCmethod.(2)Itcouldbehidenthedefect

7、ofequivalentnormalizationofJCmethod.Inthereliabilityanalysisoftheretainingwall,thejointdistributionofrandomvariableswascomplexandlimitstateequationWasnon-linear.Usingthismethodbasedontheprinciplemaximumentropy,it

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