边坡稳定性联合评价方法

借助MATLAB优化工具箱,考虑土性参数变异性影响,采用二次多项式序列响应面法求解边坡可靠指标和对应的安全系数,并用可靠指标对应的失效概率对安全系数进行折减计算,采用可靠指标与折减概率安全系数联合评价方法对边坡稳定性进行综合评价,将计算结果和滑裂面图示与传统定值方法和二元指标方法的中值安全系数折减法进行对比分析。对比结果表明:在土性参数变异性较大时,即便传统定值方法计算出的安全系数明显大于1,也会存在较大失稳风险;但该方法利用失效概率对安全系数进行折减的过程,实质是提取安全系数中可信部分的过程,剔除了其中由于忽略不确定性因素而放大边坡稳定性的成分,从而保证了评价结论的可靠性。     

基于多分辨率分析的区间类型2模糊系统

为了更有效地表达和处理系统的不确定性,提出了基于多分辨率分析的区间类型2(简称多分辨率区间类型2)模糊系统,构造了多分辨率区间类型2隶属度函数,并给出了基于尺度函数分解的结构和参数学习算法.多分辨率区间类型2模糊系统的前件是多分辨率隶属度函数,后件是输入的线性函数,因此系统可以自适应地划分输入论域空间,优化系统结构.将多分辨率区间类型2模糊系统应用于带有噪声的时间序列预测,预测结果的复杂度较小,均方根误差为0.105 2.     

高铁引线绩效多层次模糊综合评价方法

提出了高铁引线绩效评价的指标体系,构造了多层次模糊综合评价模型.对模糊因素进行了量化,对指标权值进行了合理分配,建立了指标的隶属度函数与模糊关系矩阵,并对判断矩阵进行了一致性检验,运用最大隶属度有效原则进行项目有效性评价.评价结果表明:方案A的综合评价值最大,为11.214,表明方案A最优,符合实际,因此,评价模型可靠...     

考虑土性参数空间变异性的地基承载力可靠性分析

根据Vanmarcke提出的随机场理论描述土性参数的空间变异性，并通过实例采用改进的Monte—carlo方法计算地基承载力可靠性指标，在该过程中考虑土性参数的空间变异性以及土性参数间的互相关性，将计算结果与直接Monte—carlo法及JC法进行了比较，得出了一些有价值的结论．     

挡土墙抗滑稳定分析中分项系数的确定与对比

从可靠性原理出发，主要探讨了换算内摩擦角Ψφ的不同换算方法和土性参数的变异性对挡土墙抗滑稳定分析中分项系数的影响以及分项系数与安全系数、可靠指标的相互关系，此外，还对墙高和墙重的影响进行了简单探讨，并与现行规范的规定进行了对比。     

基于不确定AHP的桥梁加固方案模糊综合评价

为了使桥梁加固方案的模糊评价更为可靠,针对已有评价方法中评价指标模糊处理过于简化以及层次分析法（AHP）确定指标权重主观性强的问题,确立了新的评价指标体系、评价等级与评价指标分级标准;根据模糊数学理论,构建了指标的隶属函数和桥梁加固方案二级模糊综合评价模型;运用群组决策思想,建立了基于专家可信度的不确定型AHP法来计算指标的权重区间,并引入相对优势度分析法将指标的权重区间转换为数字权重,进而对指标进行赋权;结合模糊综合评判法,建立出基于不确定型AHP法的模糊综合评价模型,并运用于工程实例的计算与分析.研究结果表明:方法适用于桥梁加固方案的模糊评价,与工程实际相吻合,具有较高的可行性与合理性.      

机械系统可靠性指标的模糊决策

在模糊综合评判方法的基础上，提出了二级模糊决策模型，该模型物理意义明确、简单实用为设计者确定系统的可靠性指标提供了科学依据，并就模型的建立、隶属函数和隶属度的确定方法进行了重点论述，给出了应用实例。     

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针对具有模糊因数的多目标交通问题,提出了一种优先模糊目标规划方法。本文首先建立了模糊目标的隶属度函数,其次,将隶属度函数的最高度作为期望水平并引入了偏差变量,从而将隶属度函数转化为隶属度目标。通过最小化负偏差变量得到最满意解。对模糊目标不同优先级结构下的解进行了敏感性分析,并用欧氏距离函数确定了最佳的目标优先级结构,通过最小化后悔值达到决策区域理想点决策值,得到决策单元最满意解。最后,应用实例对本文方法进行分析验证。     

土性相关距离的计算方法

土性指标具有空间变异性,描述这种空间变异性较好的方法是Vanmarcke提出的随机场理论。相关距离是随机场理论应用于实际工程可靠度分析的一个重要参数。根据一维平稳高斯随机场理论对土性参数相关距离的计算方法进行了研究和归纳,提出了利用Grubbs方法对在土层相关距离的计算结果中出现的与均值偏离很大的可疑数据进行取舍,从而提高了计算出的相关距离数据的可靠性,保证了在岩土工程应用随机场理论计算可靠度时的结果更加精确。     

基于组合隶属度的快速模糊聚类算法

为了改善模糊C-均值聚类算法(FCM)对噪声图像的分割效果,Stelios等提出了鲁棒性的模糊局部C-均值聚类算法(FLICM),通过引入模糊因子,充分利用邻域像素的灰度信息和空间信息,提高了算法对噪声的鲁棒性,但因每次迭代必须计算邻域像素到聚类中心的距离,导致耗时高、效率低.针对该问题,提出了基于组合隶属度的快速模糊聚类算法,通过构造组合隶属度函数,对迭代中的隶属度矩阵直接进行滤波处理,避免了计算邻域信息耗时较高的缺点,组合隶属度函数不仅考虑了隶属度的局部信息,而且考虑了隶属度的空间信息,在确保算法对图像分割精度的前提下,降低了算法的时间复杂度.实验表明,基于组合隶属度的快速模糊聚类算法可在较短时间内完成高精度的图像分割.     

土坡稳定性可靠度分析

结构的可靠度指的是结构或构件在规定的时间内,在规定的条件下具备规定功能的概率.JC法是目前一种主要的计算可靠度的方法,它适用于随机变量为任意分布下结构可靠指标的求解.介绍了结构可靠度计算的JC法的具体方法、迭代计算过程及其在土坡稳定性计算中的应用.建立了土坡稳定性可靠度分析的基本模型,并附以工程实例,用Excel进行迭代计算,验证了结构可靠度JC法在土坡稳定性分析中的可靠性及高精度.     

降雨入渗下软岩边坡可靠度分析及其加固措施

针对边坡稳定性分析,考虑了边坡开挖、加固措施影响、地下水作用及降雨渗流的影响,以此作为评价边坡在各种可能情况下安全稳定性的基础.结合边坡可靠度遗传算法,对依托工程路堑边坡稳定性进行了分析.计算结果表明：原设计方案中锚杆格梁将对边坡稳定性有所提高,但锚杆格梁位置不合理,其考虑降雨入渗后的边坡安全系数仅为1.176,可靠度指标Pf为9.81%;优化加固方案后,边坡在降雨入渗条件下的安全系数提高到1.320,可靠度指标Pf为1.23%,加固后的边坡稳定性较好,其计算思路将对类似的降雨条件下强风化岩质边坡的稳定性分析及加固措施的优化有一定指导作用.     

缺损钢筋混凝土梁桥模糊可靠性评价模型

结合模糊评价理论、层次分析法以及概率可靠度方法,建立了钢筋混凝土梁桥缺损状况模糊可靠性评价模型。通过建立模糊评价集,确定项目层、指标层模糊评价因素集和模糊评价因素权重集,构造概率型判断矩阵,经加权平均值法计算,得到梁桥缺损状况模糊评判得分,以目标可靠指标和最低可靠指标为界,将模糊评判得分转换为模糊可靠指标,实现在役梁桥缺损状况的模糊可靠性评价。采用该方法对一座使用25年的多跨简支钢筋混凝土梁桥进行评价,得到模糊可靠指标为3．769,满足最低可靠指标要求,与桥梁实际状况相符,表明该方法可行。     

基于模糊理论的车辆变刚度弹簧组可靠性优化设计

为提高变刚度弹簧组的设计质量,在传统优化设计方法的基础上,应用模糊设计理论和可靠性设计理论,建立了当弹簧应力和强度分别为随机变量和模糊变量时,综合考虑静强度、疲劳强度、稳定性、质量等因素的变刚度弹簧组的模糊可靠性优化设计模型.以货车某新型变刚度弹簧组为研究对象,利用建立的模型对其进行了优化设计分析,计算结果显示,空重车静挠度分别比原设计方案提高了5.4和3.2 mm,同时还使其总质量降低了约15.8%,表明所建立的模糊可靠性优化设计模型能满足设计要求.      

软土地基条件下公路路基边坡稳定的非概率可靠性分析研究

通过对采用不同计算方法的边坡稳定案例进行分析,阐明了非概率可靠性分析方法的适用性,可供同行借鉴。     

FUZZY RELIABILITY ANALYSIS OF STRUCTURE

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓａｎｄａｍｂｉｇｕｉｔｉｅｓｉｎｖｏｌｖｅｄｉｎｓｔｒｕｃ－ｔｕｒａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｈａｖｅｂｅｅｎｔｒｅａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｕｓｅｏｆｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｔｈｅｏｒｙ．Ｉｔｉｓ，ｈｏｗｅ...     

工程模糊集理论在边坡稳定性评价中的应用

为了准确地评价公路边坡的稳定性,通过分析有关的模糊因素,建立模糊判断矩阵,结合层次分析法确定各评价指标的目标权重,用工程模糊集理论对边坡进行综合评价,并应用该模型对某高速公路典型边坡的稳定性进行综合评价。实践表明,本方法考虑因素全面、计算结果合理。     

工程模糊集理论在边坡稳定性评价中的应用

为了准确地评价公路边坡的稳定性,通过分析有关的模糊因素,建立模糊判断矩阵,结合层次分析法确定各评价指标的目标权重,用工程模糊集理论对边坡进行综合评价,并应用该模型对某高速公路典型边坡的稳定性进行综合评价。实践表明,本方法考虑因素全面、计算结果合理。     

工作时间具有模糊性时的可靠性分析方法

本文应用模糊数学的基本概念和方法,将清晰工作时间拓广到模糊工作时间,将普通 事件拓广到模糊事件,将普通可靠性拓广到模糊可靠性,导出了模糊可靠性常用指标 的计算公式,建立了不可修复系统的模糊可靠性数学模型。      

可靠性分析在边坡灰色聚类问题中的应用

选取了“过程降雨量”与“最大地震震级”作为可靠性分析的目标因素,将其可靠度引入到传统BP神经网络预测边坡灰色聚类问题的方法中,将5个典型边坡中的3个作为预测样本,对其余2个进行分析,得到了2个目标因素单独作用于边坡时边坡的可靠度以及在选取的9个因素共同作用下较精确的预测结果.