均匀设计在岩土工程概率分析中的应用
本文在基于神经网络的响应面蒙特卡罗方法中,通过引入均匀设计来安排RBF神经网络的训练样本集,将均匀设计和RBF网络的优势有机地结合起来:一方面尽量减少训练样本点的数量;另一方面,训练样本点均匀地充满参数空间,有利于提高具有较强局部逼近能力的RBF网络的预测精度.应用该方法进行挡土墙结构抗滑移稳定性的概率分析,结果表明:该方法与直接蒙特卡罗模拟的结果相当吻合,能够满足实际工程的精度要求.分析还表明:随机因素对挡土墙结构抗滑移稳定性的影响程度由大到小依次为基底摩擦系数f、填土摩擦角ψ、填土重度γ和填土对挡土墙墙背的摩擦角δ.
均匀设计 蒙特卡罗模拟 RBF神经网络 挡土墙 稳定性
黄靓 易伟建 汪优
湖南大学土木工程学院,湖南,长沙,410082
国内会议
昆明
中文
1050-1052
2006-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）