边坡工程可靠度分析方法研究毕业论文

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1、边坡工程可靠度分析方法研究摘要：此文以可靠度理论为基础，考虑土体材料的随机特性，提出了应用于边坡工程可靠度分析的蒙特卡罗法的基本思路，岩土工程中基本变量大多数都为互相关，通常土性参数、之间存在负相关性，因此在计算边坡稳定失效概率时要考虑其相关性。Monte-Carlo模拟法是求解失效概率和可靠度指标较为精确的方法。此文用Monte-Carlo求解相关空间中失效概率和可靠度指标的计算模拟方法，并编制了相应的程序。关键词：边坡工程；可靠度指标；相关变量；蒙特卡罗方法Abstract：Basedonthetheoryofrel

2、iabilityandtheconsiderationofstochasticpropertiesofsoil,thebasicideaabouttheMonte-Carlomethodusedtoanalyzethereliabilityofslopeengineeringispresentedinthisdissertation.Thefoundamentalvariablesingeo-engineeringarecorrelated.Itisnecessarytotaketheircorrelationintoc

3、onsiderationwhichcalculatingthereliabilityindex.Monte-Carlosimulationisanaccuratetechniqueforestimatingfailureprobabilityandreliabilityindexoftheslopestability.Inthisdissertation,Monte-Carlomethodisappliedtocalculateandfromaspaceofcorrelatedvariables.Theappliedpr

4、ogramisdevelopedtocalculatethecorrespondingreliabilityindex.Keywords：slopeengineering；reliabilityindex；correlatedvariable；Monte-Carlomethod目录一、绪论31.1边坡工程可靠度分析的必要性[1]31.2边坡工程可靠度分析研究现状7二、基本理论102.1边坡工程可靠度分析的基本方法102.2用瑞典法建立极限状态方程132.4产生给定随机变量分布类型的随机数162.5相关变量条件下蒙特卡罗模

5、拟法17三、工程实例21四、结语与展望23附录26参考资料30一、绪论1.1边坡工程可靠度分析的必要性[1]边坡工程可靠度分析是上世纪六十年末代发展起来的评价边坡工程状态的新方法。它把边坡岩体性质、荷载、地下水、破坏模式、计算模型等作为不确定性量(图1-1)，借鉴结构工程可靠度理论方法，结合边坡工程的具体情况，用可靠指标或破坏概率(或可靠概率)描述边坡工程状态的理论体系。与传统的确定性理论比较，它能更好地反映边坡工程的实际状态，正确合理地解释许多用确定性理论无法解释的工程问题，因此引起国内外有关人广泛关注。边坡工程可靠度

6、分析之所以能够产生和发展并逐渐为广大工程技术人员所接受，是由于工程设计和分析中不可避免地要涉及到大量的不确定性因素，如岩体性质、荷载、破坏机理等。这些不确定性因素按其成因大致可以分为四大类：物理不确定性、统计不确定性、模型不确定性和人为过失造成的不确定性等。在具体的边坡工程分析中，可以概述如下：（一）岩层(土层)剖面与边界条件的不确定性在边坡分析中，首先要知道边坡中包含的各岩层及其厚度变化等情况，从理论上讲，如果有足够多的测点或钻孔信息是可以精确地描述它们的。事实上，由于岩层出露条件和钻孔工作量的局限，人们是很难精确描述

7、它们的，必然会加入一些人为的判断因素，在有限个测点之间，进行主观推断，给出各岩层的边界。图1-2是某坝基C5构造剪切带17.0～40.0m段的厚度变化情况，可见同一剪切带的厚度变化是不规律的。岩层剖面和边界的不确定性必然导致破坏模式和计算模型等的不确定性。（二）岩土性质的固有变异性岩体和土体都是非均质的各向异性体，各点间的性质往往有较大的差异，由于试验样品不足及其它各种因素的影响，其变化程度也表现出随机性，同一组试样在相间试验条件下测定其强度，结果也表现出一定的离散性，其中摩擦角的值可能离散，粘聚力值可能离散，给定正应力

8、下的抗剪强度值变化约为。国内某露天煤矿北帮风化岩的抗剪切试验表明，粘聚力、内摩擦系数均服从正态分布．粘聚力的变异系数(变异系数＝标推差／均值)为0.18～0.54，内摩擦系数()的变异系数为0.19～0.86。人们在进行岩土性质的变异性研究时往往不注重取样的空间位置，只要是同一岩层的试样，对其试验结果进行笼统的统计分