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土性参数概率模型的贝叶斯表征方法和边坡可靠度分析

摘要第8-11页
ABSTRACT第11-15页
第1章 绪论第16-35页
    1.1 选题依据和研究意义第16-19页
    1.2 国内外研究现状第19-26页
        1.2.1 场地勘察第19-20页
        1.2.2 土性参数不确定性来源第20-21页
        1.2.3 土性参数表征和不确定性量化第21-23页
        1.2.4 考虑土性参数变异性的结构物行为预测第23-24页
        1.2.5 考虑土性参数变异性的边坡可靠度分析第24-26页
    1.3 本文研究内容和研究思路第26-33页
        1.3.1 研究目标第26-28页
        1.3.2 研究内容第28-29页
        1.3.3 技术路线第29-33页
    1.4 本文主要研究工作第33-35页
第2章 土性参数概率模型、贝叶斯原理和概率分析基本理论第35-56页
    2.1 前言第35页
    2.2 土性参数概率模型第35-43页
        2.2.1 随机变量模型第35-37页
        2.2.2 静态随机场模型第37-41页
        2.2.3 基于Kriging的条件随机场第41-43页
    2.3 贝叶斯原理及MCMC算法第43-50页
        2.3.1 先验信息第44-45页
        2.3.2 似然函数第45-46页
        2.3.3 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法第46-50页
    2.4 水电岩土结构安全性的概率分析法第50-54页
        2.4.1 传统概率分析方法第50-52页
        2.4.2 基于响应面的代理模型第52-53页
        2.4.3 概率网络评估技术第53-54页
        2.4.4 系统失效概率第54页
    2.5 本章小结第54-56页
第3章 融合多源勘察信息的土性参数二维随机场模型表征法第56-84页
    3.1 前言第56-58页
    3.2 基于随机场理论的传统概率方法第58-59页
    3.3 融合多源勘察信息的随机场模型更新及土性参数剖面表征第59-64页
        3.3.1 随机场降维、模型参数化和先验信息第61-62页
        3.3.2 考虑模型转换误差的似然函数第62-64页
        3.3.3 MCMC抽样和所提方法的应用价值第64页
    3.4 方法验证第64-71页
        3.4.1 随机场模型参数化及基于先验信息的土体剖面第68-70页
        3.4.2 融合CPTU-2和MASW更新的土体剖面第70-71页
    3.5 基于Ballina场地勘察数据的应用第71-83页
        3.5.1 由Robertson图鉴定的土体分层情况第72-74页
        3.5.2 基于先验信息的土体剖面第74-76页
        3.5.3 融合CPT和MASW数据更新得到的土体剖面第76-78页
        3.5.4 随机场模型关键参数对更新后土体剖面的影响第78-81页
        3.5.5 关于转换模型的讨论第81-83页
    3.6 本章小结第83-84页
第4章 融合勘察和监测信息的土性参数随机变量模型表征法及路堤预测第84-106页
    4.1 前言第84-86页
    4.2 土性参数随机变量模型的贝叶斯更新第86-89页
        4.2.1 似然函数第86-87页
        4.2.2 分析路堤固结沉降的有限元计算模型第87-89页
        4.2.3 获取土性参数后验分布的MCMC模拟第89页
    4.3 Ballina路堤及基于先验信息的预测第89-93页
        4.3.1 基于先验信息的土体剖面第90-92页
        4.3.2 基于先验信息的行为预测第92-93页
    4.4 基于更新后土体剖面的Ballina路堤行为预测第93-102页
        4.4.1 使用单源监测数据预测沉降第93-96页
        4.4.2 使用单源监测数据预测孔隙水压力第96-99页
        4.4.3 基于多源监测数据的行为预测第99-101页
        4.4.4 更新后的Ballina场地土性参数分布对比第101-102页
    4.5 Ballina路堤行为预测敏感性分析第102-104页
        4.5.1 先验分布类型的影响第102页
        4.5.2 先验分布中变异系数的影响第102-103页
        4.5.3 监测误差的影响第103-104页
    4.6 本章小结第104-106页
第5章 考虑土性参数变异性的边坡可靠度分析代理模型选择第106-124页
    5.1 前言第106-108页
    5.2 土坡可靠度分析四类典型问题第108-110页
    5.3 土坡可靠度分析理论框架及代理模型选择标准第110-113页
        5.3.1 基于代理模型的MCS第110-111页
        5.3.2 单响应面第111-112页
        5.3.3 多重响应面第112-113页
        5.3.4 最优代理模型选择标准第113页
    5.4 黏性土坡中四类问题的分析第113-118页
        5.4.1 Ⅰ类:单层坡考虑随机变量模型第113-114页
        5.4.2 Ⅱ类:单层坡考虑随机场模型第114-115页
        5.4.3 Ⅲ类:多层坡考虑随机变量模型第115-116页
        5.4.4 Ⅳ类:多层坡考虑随机场模型第116-118页
    5.5 c-φ土坡中四类问题的分析第118-122页
        5.5.1 Ⅰ类:单层坡考虑随机变量模型第118-119页
        5.5.2 Ⅱ类:单层坡考虑随机场模型第119-120页
        5.5.3 Ⅲ类:考虑随机变量模型的多层芝加哥切坡第120-121页
        5.5.4 Ⅳ类:考虑随机场模型的多层芝加哥切坡第121-122页
    5.6 本章小结第122-124页
第6章 基于土性参数随机场模型的边坡高维可靠度问题降维法第124-138页
    6.1 前言第124-126页
    6.2 考虑土性参数随机场模型的二步降维法第126-129页
        6.2.1 Karhunen-Loeve展开第126-127页
        6.2.2 分段逆回归第127-129页
    6.3 基于降维法的边坡高效可靠度分析的步骤第129-130页
    6.4 考虑随机场模型的芝加哥议会街切坡可靠度分析第130-137页
        6.4.1 降维方案参数设置第131-133页
        6.4.2 SIR中信息损失对边坡安全性和风险的影响第133-134页
        6.4.3 FS_(min)估计值的准确性及其影响因素第134-136页
        6.4.4 基于二步降维法的可靠度分析第136-137页
    6.5 本章小结第137-138页
第7章 基于土性参数随机场模型的边坡代表性失效模式识别及可靠度分析第138-153页
    7.1 前言第138-140页
    7.2 土坡代表性失效模式识别和系统可靠度分析第140-144页
        7.2.1 代表性失效模式第140-141页
        7.2.2 边坡系统可靠度第141-142页
        7.2.3 考虑空间变异性时失效模式间相关性第142-144页
    7.3 边坡代表性失效模式识别及系统可靠度评估的步骤第144-146页
    7.4 单层黏性土坡的分析第146-149页
        7.4.1 失效模式间相关性第147-148页
        7.4.2 黏性土坡代表性失效模式第148页
        7.4.3 黏性边坡系统可靠度第148-149页
    7.5 双层c-φ边坡的分析第149-152页
        7.5.1 失效模式间相关性第150-151页
        7.5.2 c-φ土坡代表性失效模式第151页
        7.5.3 c-φ土坡系统可靠度第151-152页
    7.6 本章小结第152-153页
第8章 总结与展望第153-157页
    8.1 工作总结第153-156页
    8.2 研究展望第156-157页
附表1 岩土工程中常见土性参数统计量及分布类型第157-159页
附表2 附表1中参考的文献第159-160页
附表3 剪切波速与CPT锥尖阻力间的转换模型第160-162页
附表4 响应面法在土坡可靠度分析中的应用第162-164页
附表5 四类土坡可靠度问题及相应的响应面法第164-165页
参考文献第165-182页
攻博期间发表的学术论文及参加的科研项目第182-184页
致谢第184-186页

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