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基于勒让德多项式逼近法的M-C强度参数概率分布推断
  • ISSN号:1000-7857
  • 期刊名称:《科技导报》
  • 时间:0
  • 分类:TU452[建筑科学—岩土工程;建筑科学—土工工程]
  • 作者机构:[1]中南大学资源与安全工程学院,长沙410083
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2010CB732004); 国家自然科学基金项目(41272304)
中文摘要:

在岩土工程可靠度分析中,M-C强度参数概率分布类型研究是一项基础性工作,为此提出了岩土抗剪强度参数概率分布函数的勒让德多项式推断法。以岩石常规三轴试验数据为原始信息,根据组合理论和线性回归分析方法,构建了内摩擦角φ、摩擦系数f和黏聚力c的小样本信息库,对样本数据的概率分布类型进行假设检验,通过有限比较法得到M-C强度参数的最优经典概率分布类型为正态分布。基于勒让德正交多项式逼近法得到了φ、f和c的概率分布函数,并利用K-S检验法与正态分布进行计算精度比较。结果表明,勒让德多项式推断得到的概率分布函数的K-S检验值比正态分布的小,更符合样本实际观测数据的分布规律。

英文摘要:

It is a fundamental and important topic to study the probability distribution of M-C strength parameters in reliability analysis of geoteehnical engineering. The Legendre polynomial is introduced to infer the probability distribution functions of geotechnical shear strength parameters. With the conventional triaxial test data as the original information, an information basis of internal friction angle , friction coefficient f and cohesion c is constructed based on combination theory and linear regression analysis method. Subsequently, hypothesis testing of the probability distribution functions of sample data is conducted. The optional classical probability distribution types of M-C strength parameters are normal distribution, as verified by limited comparison method. The probability distribution functions of internal friction angle, friction coefficient and cohesion are deduced by Legendre orthogonal polynomial numerical approximation method. The K-S test method is used to compare the results of the presented method and normal distribution. It is shown that the K-S test results of probability distribution functions of M-C shear strength parameters deduced by Legendre polynomial are smaller than those of the normal distribution and can be more close to the actual probability distribution.

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期刊信息
  • 《科技导报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术协会
  • 主编:项昌乐
  • 地址:北京市海淀区学院南路86号科技导报社
  • 邮编:100081
  • 邮箱:kjdbbjb@cast.org.cn
  • 电话:010-62138113
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7857
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1421/N
  • 邮发代号:2-872
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国乌利希期刊指南,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(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24858