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边坡系统可靠度分析智能响应面法框架
  • ISSN号:1671-8844
  • 期刊名称:《武汉大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:TV31[水利工程—水工结构工程]
  • 作者机构:[1]大连理工大学水利工程学院,辽宁大连116024, [2]大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁大连116024, [3]中国水利水电科学研究院,北京100048
  • 相关基金:国家重点研发计划资助项目(编号:2016YFC0401600);国家自然科学基金项目(编号:51109028);工业装备结构分析国家重点实验室开放基金(编号:GZ15207);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(编号:DUT15LK11);中国水科院科研专项青年专项(编号:GE0145B112016).
中文摘要:

多失效模式情况下,边坡体系可靠性分析较为复杂.提出了基于计算机试验结合机器学习理论建立边坡系统(体系)可靠度分析智能响应面法的一般框架.边坡体系可靠性分析智能响应面法步骤包括:样本生成、模型参数优化、智能响应面建立、蒙特卡罗模拟计算失效概率.对支持向量机、高斯过程等多种智能机器学习理论用于建立智能响应面的性能进行了对比分析.通过典型边坡的体系可靠度分析,验证了小样本情况下智能响应面法在边坡体系可靠性分析中的可行性和优越性.

英文摘要:

System reliability analysis of soil slopes is a quite complex task under the multiple failure modes situation. This study proposes a general framework of intelligent response surface methods, which com- bine computer experimental methods with machine learning theories, for slope system reliability analysis. The main steps of the proposed method include, samples generation, model parameters optimization, intel- ligent response surface establishment and Monte Carlo simulation for calculating the failure probability. Performance of several intelligent response surfaces established by support vector machines(SVM) and Gaussian process regression are compared. The proposed methods are tested on three typical slope exam- ples with obvious system effect. The results show that the intelligent response surface methods with small samples are effective for slope system reliability analysis.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:李晓红
  • 地址:武汉市 珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:ejwhu@whu.edu.cn
  • 电话:027-68755516 68752082
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8844
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1675/T
  • 邮发代号:38-18
  • 获奖情况:
  • 水利工程类核心期刊,全国优秀高校自然科学学报,湖北省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11402