›› 2009, Vol. 30 ›› Issue (2): 526-530.

• 基础理论与实验研究 • 上一篇    下一篇

SVM在地下工程可靠性分析中的应用

赵洪波,茹忠亮,张士科   

  1. 河南理工大学 土木工程学院,河南 焦作 454003
  • 收稿日期:2007-05-15 出版日期:2009-02-10 发布日期:2011-01-27
  • 作者简介:赵洪波,男,1971年生,博士,副教授,现主要从事边坡稳定性分析与优化以及岩土力学智能分析方法等方面的教学和研究工作。
  • 基金资助:

    河南理工大学博士基金资助(No.648197)。

Application of support vector machine to reliability analysis of underground engineering

ZHAO Hong-bo, RU Zhong-liang, ZHANG Shi-ke   

  1. School of Civil Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China
  • Received:2007-05-15 Online:2009-02-10 Published:2011-01-27

摘要:

将支持向量机应用到地下工程可靠性分析中,通过将支持向量机分别与一阶二次矩和蒙特卡洛结合,提出了基于支持向量机的可靠性分析方法,利用数值模拟构造学习样本,通过支持向量机学习,建立变形与随机变量之间映射关系的支持向量机表达,进而实现隧道极限状态函数及其偏导数的显式表达,从而计算隧道的可靠性指标。该方法避免了传统可靠性分析的缺点。算例分析结果表明,该方法计算效率高、结果可靠,对含有大量随机变量的复杂岩土工程可靠性分析具有很大的潜力,具有广泛的应用前景和工程价值。

关键词: 地下工程, 可靠性分析, 支持向量机, 蒙特卡洛模拟

Abstract:

The support vector machine (SVM)is applied to reliability analysis of underground engineering. A new method of tunnel reliability analysis is proposed by combining the SVM, numerical simulation, first order second moment (FORM) and Monte Carlo simulation. The learning samples are built by numerical simulation; then the relationship between displacement of tunnel and the random variables is built. The performance function and its derivatives in tunnel reliability analysis were approximated by SVM. The statistical moments calculated from the performance function values and the corresponding gradients using SVM were then used in the calculation of the reliability index in tunnel reliability analysis. An example is given for illustrating the applicability of the proposed approach. The new method is effective in tunnel reliability analysis. And it has potential application to other reliability problems of complicated engineering structure with a considerably large number of random variables.

Key words: underground engineering, reliability analysis, support vector machine, Monte Carlo simulation

中图分类号: 

  • TB 114.3
[1] 阮永芬, 高春钦, 刘克文, 贾荣谷, 丁海涛, . 基于粒子群算法优化小波支持向量机的 岩土力学参数反演[J]. 岩土力学, 2019, 40(9): 3662-3669.
[2] 胡帅伟, 陈士海, . 爆破振动下围岩支护锚杆动力响应解析解[J]. 岩土力学, 2019, 40(1): 281-287.
[3] 董志宏, 钮新强, 丁秀丽, 翁永红, 黄书岭, 裴启涛, 张 练, . 乌东德左岸地下厂房洞室群施工期 围岩变形特征及反馈分析[J]. 岩土力学, 2018, 39(S2): 326-336.
[4] 王昌硕,王亮清,葛云峰,梁 烨,孙自豪,董曼曼,张 楠. 基于统计参数的二维节理粗糙度系数非线性确定方法[J]. , 2017, 38(2): 565-573.
[5] 田 密,李典庆,曹子君,方国光,王 宇,. 基于贝叶斯理论的土性参数空间变异性量化方法[J]. , 2017, 38(11): 3355-3362.
[6] 王志丰 ,沈水龙,谢永利,. 水平旋喷桩施工引起周围土体变形分析[J]. , 2016, 37(4): 1083-1088.
[7] 裴启涛,丁秀丽,卢 波,黄书岭,付 敬,韩晓玉. 考虑地应力分布形式的坝址区初始应力场二次反演方法[J]. , 2016, 37(10): 2961-2970.
[8] 王迎超 ,靖洪文 ,张 强 ,蔚立元 ,徐智敏,. 基于正态云模型的深埋地下工程岩爆烈度分级预测研究[J]. , 2015, 36(4): 1189-1194.
[9] 伍国军 ,陈卫忠 ,谭贤君 ,杨典森,. 基于拉丁超立方抽样的有限元可靠度程序开发及应用[J]. , 2015, 36(2): 550-554.
[10] 李 宁 ,王李管 ,贾明涛 ,陈建宏 ,谭正华,. 改进遗传算法和支持向量机的岩体结构面聚类分析[J]. , 2014, 35(S2): 405-411.
[11] 乔丽苹 ,刘 杰 ,李术才 ,王者超 ,姜彦彦 ,王子豪,. 地下工程开挖面空间效应特征研究及应用[J]. , 2014, 35(S2): 481-487.
[12] 刘登学,张友良,谭 飞,张礼仁. 六面体覆盖的高阶数值流形方法的探讨[J]. , 2014, 35(S2): 662-666.
[13] 俞文生 ,李 鹏 ,张 霄 ,王 倩,. 可变倾角单裂隙动水注浆模型试验研究[J]. , 2014, 35(8): 2137-2143.
[14] 肖国峰 ,杨俊波 ,陈从新,. 一种激光收敛测量方法及其精度评估[J]. , 2014, 35(3): 896-900.
[15] 姜谙男 ,沙权贤 ,宋战平 ,李 鹏 ,吴 彪,. 桥基隧道明挖施工多元信息集成智能方法与应用[J]. , 2014, 299(2): 490-496.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
[1] 孙 勇. 滑坡面下双排抗滑结构的计算方法研究[J]. , 2009, 30(10): 2971 -2977 .
[2] 王川婴,胡培良,孙卫春. 基于钻孔摄像技术的岩体完整性评价方法[J]. , 2010, 31(4): 1326 -1330 .
[3] 李华明,蒋关鲁,刘先峰. CFG桩加固饱和粉土地基的动力特性试验研究[J]. , 2010, 31(5): 1550 -1554 .
[4] 谈云志,孔令伟,郭爱国,万 智. 压实红黏土水分传输的毛细效应与数值模拟[J]. , 2010, 31(7): 2289 -2294 .
[5] 王生新,陆勇翔,尹亚雄,郭定一. 碎石土湿陷性试验研究[J]. , 2010, 31(8): 2373 -2377 .
[6] 王云岗,熊 凯,凌道盛. 基于平动加转动运动场的边坡稳定上限分析[J]. , 2010, 31(8): 2619 -2624 .
[7] 龙 照,赵明华,张恩祥,刘峻龙. 锚杆临界锚固长度简化计算方法[J]. , 2010, 31(9): 2991 -2994 .
[8] 徐志军,郑俊杰,张 军,马 强. 聚类分析和因子分析在黄土湿陷性评价中的应用[J]. , 2010, 31(S2): 407 -411 .
[9] 史旦达,周 健,贾敏才,杨永香. 考虑蠕变性状的港区软土地基参数反演和长期沉降预测[J]. , 2009, 30(3): 746 -750 .
[10] 李 健 ,谭忠盛 ,喻 渝 ,倪鲁肃. 下穿高速公路浅埋大跨度黄土隧道施工措施研究[J]. , 2011, 32(9): 2803 -2809 .