| 博士生自认为的论文创新点 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第16-36页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 现有岩土体参数不确定性建模方法 | 第17-26页 |
| 1.2.1 单参数分析 | 第18-20页 |
| 1.2.2 参数分析 | 第20-23页 |
| 1.2.3 多参数分析 | 第23-26页 |
| 1.3 Copula理论在水利水电岩土工程中的应用现状 | 第26-29页 |
| 1.4 水利水电岩土工程中常用可靠度计算方法 | 第29-33页 |
| 1.4.1 直接积分方法 | 第29-30页 |
| 1.4.2 一次二阶矩方法 | 第30-32页 |
| 1.4.3 蒙特卡洛模拟方法 | 第32-33页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第33-36页 |
| 第2章 Copula基本理论 | 第36-57页 |
| 2.1 Copula函数的定义 | 第36-38页 |
| 2.2 相关性度量指标 | 第38-41页 |
| 2.2.1 Pearson线性相关系数 | 第38-39页 |
| 2.2.2 Kendall秩相关系数 | 第39-40页 |
| 2.2.3 尾部相关系数 | 第40-41页 |
| 2.3 常用二维Copula函数 | 第41-49页 |
| 2.3.1 椭圆Copula函数 | 第41-44页 |
| 2.3.2 Plackett Copula函数 | 第44-45页 |
| 2.3.3 阿基米德Copula函数 | 第45-49页 |
| 2.4 最优Copula函数的识别 | 第49页 |
| 2.5 二维Copula函数的模拟方法 | 第49-51页 |
| 2.6 多维Copula函数简介 | 第51-57页 |
| 2.6.1 多维椭圆Copula函数 | 第51-52页 |
| 2.6.2 阿基米德Copula函数 | 第52-54页 |
| 2.6.3 相关参数的极大似然估计 | 第54-55页 |
| 2.6.4 多维Copula函数的模拟 | 第55-57页 |
| 第3章 表征参数间相关性的Copula函数对可靠度的影响分析 | 第57-89页 |
| 3.1 引言 | 第57-58页 |
| 3.2 基于Copula函数的参数联合分布函数构造方法 | 第58-60页 |
| 3.3 构件可靠度分析 | 第60-70页 |
| 3.3.1 构件可靠度模型及失效概率计算方法 | 第61-64页 |
| 3.3.2 构件失效概率结果分析 | 第64-69页 |
| 3.3.3 讨论 | 第69-70页 |
| 3.4 并联系统可靠度分析 | 第70-79页 |
| 3.4.1 并联系统可靠度模型及失效概率计算方法 | 第70-73页 |
| 3.4.2 并联系统失效概率结果分析 | 第73-78页 |
| 3.4.3 讨论 | 第78-79页 |
| 3.5 串联系统可靠度分析 | 第79-87页 |
| 3.5.1 串联系统可靠度模型及失效概率计算方法 | 第79-82页 |
| 3.5.2 串联系统失效概率结果分析 | 第82-87页 |
| 3.5.3 讨论 | 第87页 |
| 3.6 本章小结 | 第87-89页 |
| 第4章 基于Copula函数的基桩荷载-位移双曲线参数二维联合分布模型 | 第89-111页 |
| 4.1 引言 | 第89-90页 |
| 4.2 基桩荷载-位移概率双曲线模型 | 第90-94页 |
| 4.2.1 基桩标准化荷载-位移双曲线模型 | 第90-91页 |
| 4.2.2 双曲线参数现场试验数据 | 第91-93页 |
| 4.2.3 基于Copula函数的双曲线参数联合分布函数构造方法 | 第93-94页 |
| 4.3 Gaussian Copula函数构造方法 | 第94-99页 |
| 4.3.1 两种Gaussian Copula函数构造方法 | 第94-96页 |
| 4.3.2 双曲线参数联合概率分布函数的确定 | 第96-97页 |
| 4.3.3 双曲线参数联合概率分布函数的模拟 | 第97-99页 |
| 4.4 基于Copula函数的荷载-位移曲线随机模拟方法 | 第99-107页 |
| 4.4.1 Copula函数的识别及联合概率分布函数的构造 | 第99-100页 |
| 4.4.2 联合概率分布函数及荷载-位移曲线的模拟 | 第100-103页 |
| 4.4.3 不同Copula函数的比较 | 第103-107页 |
| 4.5 基桩正常使用极限状态可靠度分析 | 第107-110页 |
| 4.5.1 可靠度分析的功能函数 | 第107页 |
| 4.5.2 失效概率计算的直接积分方法 | 第107-108页 |
| 4.5.3 失效概率结果分析 | 第108-110页 |
| 4.6 本章小结 | 第110-111页 |
| 第5章 不完备概率信息条件下边坡可靠度分析方法 | 第111-132页 |
| 5.1 引言 | 第111-112页 |
| 5.2 表征抗剪强度参数间相关性的Copula函数方法 | 第112-117页 |
| 5.2.1 基于Copula函数的抗剪强度参数联合概率分布函数构造方法 | 第113-114页 |
| 5.2.2 表征抗剪强度参数间相关性的最优Copula函数的识别 | 第114-117页 |
| 5.3 Copula函数的选取对边坡可靠度的影响 | 第117-126页 |
| 5.3.1 无限边坡稳定分析模型 | 第117-118页 |
| 5.3.2 边坡名义安全系数的定义 | 第118-119页 |
| 5.3.3 边坡失效概率计算的直接积分方法 | 第119页 |
| 5.3.4 边坡失效概率结果分析 | 第119-122页 |
| 5.3.5 讨论 | 第122-126页 |
| 5.4 边坡失效概率波动范围分析 | 第126-128页 |
| 5.5 基于Copula函数的边坡可靠度估计方法 | 第128-131页 |
| 5.5.1 方法Ⅰ：选择使边坡失效概率波动范围最小的Copula函数 | 第129页 |
| 5.5.2 方法Ⅱ：将备选Copula函数加权平均后计算边坡失效概率 | 第129-130页 |
| 5.5.3 方法Ⅲ：以大样本数据间相关结构代替小样本数据间相关结构 | 第130-131页 |
| 5.6 本章小结 | 第131-132页 |
| 第6章 基于Bootstrap方法的岩土体参数联合分布模型识别 | 第132-159页 |
| 6.1 引言 | 第132-134页 |
| 6.2 基于Copula函数的岩土体参数联合分布函数构造方法 | 第134-135页 |
| 6.2.1 岩土体参数二维分布模型 | 第134页 |
| 6.2.2 基于AIC准则的最优边缘分布函数识别方法 | 第134-135页 |
| 6.2.3 基于AIC准则的最优Copula函数识别方法 | 第135页 |
| 6.3 样本数目对岩土体参数联合分布模型识别精度的影响 | 第135-145页 |
| 6.3.1 AIC值变异性模拟的蒙特卡洛模拟方法 | 第136-137页 |
| 6.3.2 样本数目对最优边缘分布函数识别影响分析 | 第137-141页 |
| 6.3.3 样本数目对最优Copula函数识别影响分析 | 第141-145页 |
| 6.4 岩土体参数联合分布模型识别的Bootstrap方法 | 第145-153页 |
| 6.4.1 Bootstrap方法基本原理 | 第145-146页 |
| 6.4.2 基桩荷载-位移双曲线参数试验数据 | 第146-148页 |
| 6.4.3 曲线参数最优边缘分布函数的识别 | 第148-151页 |
| 6.4.4 曲线参数最优Copula函数的识别 | 第151-153页 |
| 6.5 基桩正常使用极限状态可靠度分析 | 第153-157页 |
| 6.5.1 基桩可靠度分析的功能函数 | 第154页 |
| 6.5.2 传统基桩可靠度分析方法 | 第154-155页 |
| 6.5.3 基于Bootstrap方法的基桩可靠度分析 | 第155-157页 |
| 6.6 本章小结 | 第157-159页 |
| 第7章 基于Copula函数的多维岩土体参数联合分布模型构造方法 | 第159-187页 |
| 7.1 引言 | 第159-160页 |
| 7.2 岩土体参数多维联合概率分布模型 | 第160-164页 |
| 7.2.1 多维岩土体参数现场试验数据 | 第160-164页 |
| 7.2.2 基于Copula函数的岩土体参数多维联合分布模型构造方法 | 第164页 |
| 7.3 Gaussian Copula函数构造方法 | 第164-174页 |
| 7.3.1 两种多维Gaussian Copula函数构造方法 | 第165-166页 |
| 7.3.2 岩土体参数多维联合概率分布函数的确定 | 第166-167页 |
| 7.3.3 岩土体参数多维联合概率分布函数的模拟 | 第167-174页 |
| 7.4 基于椭圆Copula函数的联合概率分布函数构造方法 | 第174-181页 |
| 7.4.1 联合概率分布函数的构造 | 第174-175页 |
| 7.4.2 联合概率分布函数的模拟 | 第175-181页 |
| 7.4.3 两种椭圆Copula函数的比较 | 第181页 |
| 7.5 多维岩土体参数概率分布模型更新 | 第181-186页 |
| 7.5.1 多维岩土体参数的条件概率密度函数 | 第181-183页 |
| 7.5.2 多维岩土体参数一维分布模型更新 | 第183页 |
| 7.5.3 多维岩土体参数二维分布模型更新 | 第183-186页 |
| 7.6 本章小结 | 第186-187页 |
| 第8章 基于Gaussian Copula函数的边坡可靠度分析的认知聚类分区方法 | 第187-213页 |
| 8.1 引言 | 第187-188页 |
| 8.2 可靠指标的几何涵义 | 第188-191页 |
| 8.3 边坡可靠度分析的认知聚类分区方法 | 第191-194页 |
| 8.3.1 认知聚类分区技术 | 第191-192页 |
| 8.3.2 基于认知聚类分区方法的可靠度计算步骤 | 第192-194页 |
| 8.4 基于Gaussian Copula函数的相关非正态变量模拟方法 | 第194-196页 |
| 8.5 算例分析 | 第196-211页 |
| 8.5.1 安全系数为显式表达式边坡一：平面滑动岩质边坡 | 第196-198页 |
| 8.5.2 安全系数为显式表达式边坡二：香港秀茂坪边坡 | 第198-202页 |
| 8.5.3 安全系数为隐式表达式边坡一：大岗山水电站左岸边坡 | 第202-206页 |
| 8.5.4 安全系数为隐式表达式边坡二：锦屏一级水电站左岸边坡 | 第206-211页 |
| 8.6 本章小结 | 第211-213页 |
| 第9章 总结与展望 | 第213-218页 |
| 9.1 工作总结 | 第213-216页 |
| 9.2 研究展望 | 第216-218页 |
| 参考文献 | 第218-227页 |
| 攻博期间取得的科研成果 | 第227-230页 |
| 攻博期间参与的科研项目 | 第230-231页 |
| 致谢 | 第231页 |
