含相关非正态变量边坡可靠度分析的认知聚类分区方法.pdfVIP

第 33卷 第 6期 岩 土 工 程 学 报 Vo1．33 No．6 2011缸 6月 ChineseJournalofGeotechnicalEngineering June 2011 含相关非正态变量边坡可靠度分析的认知聚类分区方法 李典庆 ～，唐小松 ～，周创兵 ’ (1．水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北 武汉 430072；2．水工岩石力学教育部重点实验室，湖北 武汉 430072 3．武汉大学水利水电学院，湖北 武汉 430072) 摘 要：提出了分析相关非正态变量可靠度 问题一种新的全局优化方法——认知聚类分区方法。首先采用等概率变换 原则将非正态变量等效为标准正态变量。然后采用Nataf变换方法成功地解决了输入变量相关时认知聚类分区方法的抽 样问题。针对二分认知聚类分区方法和等步长认知聚类分区方法的缺点，提出了变步长认知聚类分区方法，并给出了 该方法 的计算流程 图，编写了基于 C语言的计算程序 KCPREL。最后 ，以锦屏一级水 电站左岸边坡稳定可靠度 问题为 例证明了所提方法的有效性。结果表明：提出的认知聚类分区方法能够有效地分析含有相关非正态变量的边坡可靠度 问题。认知聚类分区方法能够获得全局最优解，其计算精度和蒙特卡洛模拟方法相当，计算效率远远高于传统的蒙特 卡洛模拟方法。变步长认知聚类分区方法能够在计算精度和计算效率之间达到一种最佳平衡状态。研究成果极大地拓 展了认知聚类分区方法在边坡可靠度分析中的应用。 关键词：边坡；可靠度；认知聚类分区方法；Nataf变换；相关非正态变量 中图分类号：TU47 文献标识码：A 文章编号：1000—4548(2011)06—0875—08 作者简介：李典庆(1975一)，男，湖北竹溪人，博士后，教授，博士生导师，主要从事岩土工程可靠度和风险调控方 法，高坝大库系统寿命预测理论及风险分析方面的研究。E—mail：dianqing@whu．edu．cn。 Reliabilityanalysisofslopestabilityinvolvingcorrelatednon-normalvariables usingknowledge·basedclusteredpartitioningmethod LIDian．qing，一，TANG Xiao—song，一，ZHOU Chuang．bing’，3 (1．StateKeyLaboratoryofWaterResourcesandHydropowerEngineeringScience，Wuhan430072，China；2KeyLaboratoryofRock M echanicsinHydraulicS~ucmralEngineering．MinistryofEducation，W uhan430072，China；3．CollegeofW aterResourcesand HyrdoelectricEngineering，WuhanUniversity，Wuhna 430072，China) Abstract：Anewglobaloptimizationreliabilitymethod，knowledge—basedclusteredpartitioningmethod(KCP)forreliability problemsinvolvingcorrelatednon—normalrandom variables，isproposed．Firstly，theisoprobabilistictransfomr ationisadopted totransform htenon—normalvariablesintohtestnadardnorma