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    基于中心復(fù)合設(shè)計(jì)的RSM邊坡可靠度研究

    2018-07-20 05:16:58孫開(kāi)暢尹志偉
    水力發(fā)電 2018年4期
    關(guān)鍵詞:計(jì)算結(jié)果邊坡樣本

    孫開(kāi)暢,尹志偉,李 權(quán)

    (三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院,湖北宜昌443002)

    0 引 言

    邊坡穩(wěn)定是巖土工程研究的重點(diǎn)內(nèi)容。邊坡穩(wěn)定性分析一般采用安全系數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo),傳統(tǒng)安全系數(shù)法未能考慮對(duì)坡體穩(wěn)定有影響的因素的不確定性[1- 2],如巖土體參數(shù)本身的變異性、計(jì)算模型及滑動(dòng)面的確定是否合理、勘探取樣和試驗(yàn)方法造成的誤差等,得到的結(jié)果可能與實(shí)際情況存在偏差[3- 4],不能真實(shí)反映邊坡安全程度?;诟怕式y(tǒng)計(jì)理論的可靠度分析[5- 6]將邊坡穩(wěn)定性影響因素(巖土特性參數(shù)、滲透系數(shù)、地震荷載、結(jié)構(gòu)荷載等)視為隨機(jī)變量,能有效地考慮邊坡系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)際存在的不確定性和相關(guān)性。邊坡可靠度分析計(jì)算方法主要有Monte Carlo(MC)法、一次二階矩法、隨機(jī)有限元法(Stochastic Finite Element Method,SFEM)、響應(yīng)面法(Reponse Surface Method,RSM)等。桂勇、羅文強(qiáng)[7- 8]提出建立安全系數(shù)與可靠性相耦合的二元評(píng)價(jià)體系。吳振君[9]介紹了一種優(yōu)化算法。MC法受問(wèn)題限制小,得到的結(jié)果相對(duì)準(zhǔn)確,但計(jì)算量大,需要樣本數(shù)巨大,收斂速度較慢。RSM是一種高效的邊坡可靠度計(jì)算方法,迭代效率受響應(yīng)面函數(shù)的形狀和試驗(yàn)點(diǎn)的選取的影響較大。

    本文基于RSM的基本思想,在響應(yīng)面函數(shù)形狀上采用不含交叉項(xiàng)的二次多項(xiàng)式,在試驗(yàn)樣本點(diǎn)的選取上對(duì)比了拉丁超立方抽樣(LHS)和中心復(fù)合設(shè)計(jì)(CCD)這2種試驗(yàn)設(shè)計(jì),邊坡不確定性上主要考慮土體強(qiáng)度參數(shù)c、φ的不確定性,同時(shí)考慮邊坡穩(wěn)定計(jì)算模型的不確定性,編寫(xiě)了相應(yīng)的可靠求解的Matlab程序,與MC基準(zhǔn)解對(duì)比,并在托巴110 kV施工變電站邊坡工程中進(jìn)行了驗(yàn)算。

    1 邊坡穩(wěn)定和響應(yīng)面

    1.1 邊坡穩(wěn)定性分析方法

    3種穩(wěn)定模型(Bishop、Spencer、Morgenstern-Price)安全系數(shù)Fs的求解理論見(jiàn)參考文獻(xiàn)[1]。由邊坡穩(wěn)定安全系數(shù)建立邊坡功能函數(shù)Z=Fs-1,Z<0表示邊坡失效,Z>0表示邊坡穩(wěn)定,Z=0表示邊坡處于極限狀態(tài)。Fs、Z均屬于非線性的隱式函數(shù),采用傳統(tǒng)方法無(wú)法直接計(jì)算其可靠度。

    1.2 RSM函數(shù)

    RSM是統(tǒng)計(jì)學(xué)的綜合試驗(yàn)技術(shù),用于處理復(fù)雜系統(tǒng)的輸入(基本變量)和輸出(系統(tǒng)響應(yīng))之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。是用近似的功能函數(shù)來(lái)代替真實(shí)的功能函數(shù)。為兼顧效率與精度,研究認(rèn)為[10- 11],響應(yīng)面函數(shù)表達(dá)式采用二次多項(xiàng)式比較合適。對(duì)比二次多項(xiàng)式中帶交叉項(xiàng)的和不帶交叉項(xiàng)的,二者的精度有一些差異但很小。因此,在一般情況下,響應(yīng)面函數(shù)采用不帶交叉項(xiàng)的二次多項(xiàng)式,既有靈活性,又滿足計(jì)算精度要求。

    (1)

    式中,λ0,λi,λii(i=1,2,…,n)為待定系數(shù),總計(jì)2n+1個(gè)。

    1.3 可靠度求解流程

    由RSM得到邊坡的近似功能函數(shù)后,還需結(jié)合一定的可靠度分析方法。本文采用可靠度計(jì)算的一次二階矩法,計(jì)算流程見(jiàn)圖1。借助Matlab強(qiáng)大的數(shù)學(xué)功能以提高迭代求解效率,編寫(xiě)相應(yīng)程序得到可靠指標(biāo)和驗(yàn)算點(diǎn)。

    圖1 可靠度計(jì)算流程

    2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    2.1 拉丁超立方抽樣(LHS)

    LHS是由McKay等于1980年專門為仿真試驗(yàn)提出的一種試驗(yàn)設(shè)計(jì)類型,是一種使輸入組合相對(duì)均勻地填滿整個(gè)試驗(yàn)區(qū)間的設(shè)計(jì),每個(gè)試驗(yàn)變量使用水平只使用1次。與均勻、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)相比,LHS抽樣對(duì)均值和方差的估計(jì)在效果上有顯著改善[12]。

    2.2 中心復(fù)合設(shè)計(jì)(CCD)

    CCD具有序貫、高效、靈活的特點(diǎn)[13]。在二水平因子設(shè)計(jì)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,通過(guò)增加軸向點(diǎn)和中心點(diǎn)來(lái)完善響應(yīng)面的模擬。在2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布自變量下,中心復(fù)合設(shè)計(jì)取樣點(diǎn)包括二水平因子點(diǎn)(1,1)、(1,-1)、(-1,1)、(-1,-1)以及中心點(diǎn)(0,0)和軸向點(diǎn)(0,α)、(0,-α)、(α,0)、(-α,0)(見(jiàn)圖2)。對(duì)于含有q個(gè)自變量的q維向量空間,使用二水平因子設(shè)計(jì)點(diǎn)+中心點(diǎn)+軸向點(diǎn)時(shí),取樣點(diǎn)數(shù)量為2q+2q+1個(gè)。

    圖2 CCD樣本點(diǎn)

    取樣點(diǎn)數(shù)量和軸向點(diǎn)到設(shè)計(jì)中心點(diǎn)距離α是CCD試驗(yàn)設(shè)計(jì)的2個(gè)重要參數(shù)??紤]到二次響應(yīng)面法僅在中心點(diǎn)附近具有較好的近似,試驗(yàn)點(diǎn)應(yīng)位于自變量附近。軸向點(diǎn)反映了模擬區(qū)域大小,中心復(fù)合設(shè)計(jì)的沿Xi軸的軸向取樣點(diǎn)應(yīng)為xi=μXi±ασXi,其中,μXi、σXi分別表示自變量均值和標(biāo)準(zhǔn)差。α的取值取決于設(shè)計(jì)要求和包含因素的數(shù)量,若α的取值太大,在真實(shí)設(shè)計(jì)點(diǎn)附近的局部精度可能得不到滿足;若取太小,在真實(shí)設(shè)計(jì)點(diǎn)附近的大范圍近似程度得不到滿足。一般|α|>1。α的取值可采用α=2q/4計(jì)算[14]。其中,q為自變量個(gè)數(shù)。

    3 算例分析

    3.1 基本二層土坡可靠度分析

    非均質(zhì)二層土坡剖面幾何形狀見(jiàn)圖3。各土層的粘聚力c及內(nèi)摩擦角φ均為相互獨(dú)立的正態(tài)隨機(jī)變量,上、下2層土的重度均為19 kN/m3,不考慮其變異性。土體強(qiáng)度參數(shù)及統(tǒng)計(jì)特性見(jiàn)表1。

    圖3 非均質(zhì)二層土坡剖面(單位:m)

    表1 土體強(qiáng)度參數(shù)及統(tǒng)計(jì)特征

    首先,采用LHS和CCD分別獲取15組初始樣本,借助巖土極限平衡Slide程序獲取Bishop、Spencer、Morgenstern-Price等3種穩(wěn)定模型的樣本功能函數(shù),得出樣本及對(duì)應(yīng)功能函數(shù)的響應(yīng)值,見(jiàn)表2,3。根據(jù)響應(yīng)面函數(shù),構(gòu)建邊坡功能函數(shù)顯式表達(dá)式,編寫(xiě)相應(yīng)的Matlab程序。

    以MC 106次直接模擬的計(jì)算結(jié)果2.20作為近似精確解,可靠度計(jì)算結(jié)果與MC法對(duì)比見(jiàn)表4。從表4可知,Bishop、Spencer、Morgenstern-Price這3種穩(wěn)定分析模型下,相對(duì)于LHS,CCD求解得到的可靠度指標(biāo)更為接近MC基準(zhǔn)解。以Morgenstern-Price穩(wěn)定模型為例,LHS求解得到的可靠指標(biāo)為2.021 8,相對(duì)誤差為8.1%,CCD求解得到的可靠指標(biāo)為2.181 9,相對(duì)誤差僅為0.82%。分析原因,LHS和CCD驗(yàn)算點(diǎn)相近,但CCD更接近真實(shí)驗(yàn)算點(diǎn)。

    表2 LHS的15組樣本及功能函數(shù)

    表3 CCD的15組樣本及功能函數(shù)

    3.2 托巴邊坡可靠度分析

    托巴110 kV施工變電站邊坡位于云南迪慶州維西縣瀾滄江托巴水電站左岸,起止樁號(hào)為K1+385~K1+480,高程1 748 m。邊坡地層巖性主要由塊石、碎石及粉質(zhì)粘土組成,片理產(chǎn)狀N30°~45°W,NE∠72°~85°。邊坡實(shí)際斷面見(jiàn)圖4。

    表4 可靠度計(jì)算結(jié)果對(duì)比

    圖4 邊坡實(shí)際斷面

    邊坡共2階。上土層坡度1∶1,坡高20 m,土體重度γ1=21 kN/m3;下層坡度1∶1.25,坡高25 m,土體重度γ2=23.5 kN/m3。對(duì)試驗(yàn)原始數(shù)據(jù)采用適用于小樣本數(shù)據(jù)的K-S檢驗(yàn)法進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證[15],確定參數(shù)變量的分布類型,克服傳統(tǒng)意義上人為假設(shè)其分布的誤差。土層物理力學(xué)參數(shù)見(jiàn)表5。邊坡地質(zhì)坡面典型斷面模型均值狀態(tài)下Slope/W穩(wěn)定性計(jì)算結(jié)果為1.38。LHS和CCD分別得到的初始樣本數(shù)據(jù)及其相應(yīng)的功能函數(shù)值見(jiàn)表6、7。依據(jù)響應(yīng)面思想,采用編寫(xiě)的Matlab程序求解可靠指標(biāo),以MC 106次直接模擬的計(jì)算結(jié)果2.075作為近似精確解,不同方法計(jì)算結(jié)果對(duì)比見(jiàn)表8。

    表5 土層物理力學(xué)參數(shù)

    從表8可知,3種穩(wěn)定分析模型下,CCD都較LHS可靠度指標(biāo)計(jì)算結(jié)果更為接近MC基準(zhǔn)解。以Morgenstern-Price穩(wěn)定模型為例,LHS求解得到的可靠指標(biāo)為1.88,相對(duì)誤差為9.32%,CCD求解得到的可靠指標(biāo)為1.963 8,相對(duì)誤差僅為5.36%。對(duì)托巴110 kV施工變電站邊坡,采用RSM的2種不同試驗(yàn)設(shè)計(jì)的結(jié)果均滿足精度要求。相對(duì)傳統(tǒng)的MC法,CCD更為精確,可大大提高計(jì)算效率,更加滿足工程需求。

    表6 LHS的30組樣本及功能函數(shù)值

    4 結(jié) 語(yǔ)

    本文基于RSM的思想,在響應(yīng)面函數(shù)形狀上采用不含交叉項(xiàng)的二次多項(xiàng)式,兼顧效率與精度,樣本數(shù)據(jù)選取LHS與CCD這2種試驗(yàn)設(shè)計(jì)。與MC基準(zhǔn)解相比,Bishop、Spencer、Morgenstern-Price等3種穩(wěn)定模型下,CCD可靠指標(biāo)計(jì)算結(jié)果都較LHS更為準(zhǔn)確,排除了穩(wěn)定分析模型的影響。需要指出,本文邊坡穩(wěn)定分析模型僅考慮了物理力學(xué)參數(shù)c、φ的不確定性,對(duì)復(fù)雜邊坡體穩(wěn)定性分析,還需全面考慮邊坡穩(wěn)定性控制的相關(guān)因素,構(gòu)建更為準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型。

    表7 CCD的25組樣本及功能函數(shù)值

    表8 可靠度計(jì)算結(jié)果對(duì)比

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