粒子群优化协同克里金法在确定山地斜坡土层厚度中的应用

克里金法是广泛应用的空间插值方法,但仅考虑单一因素的普通克里金法在确定山地斜坡土层厚度中存在较大误差。针对普通克里金法中的不足之处,提出了一种确定土层厚度的基于粒子群优化的协同克里金法。该方法首先用粒子群优化算法拟合半变异函数,然后将该函数用于以高程值作为辅助变量的协同克里金法中,并根据均方根误差来评价土层厚度的不确定性。将该方法应用于重庆万盛某边坡土层厚度的确定,通过交叉验证,结果表明:与普通克里金插值法相比较,考虑高程的协同克里金法插值的均方根误差降低了39.32%;基于粒子群优化的普通克里金法和协同克里金法的均方根误差分别降低了28.79%和48.45%。基于粒子群优化的协同克里金插值法对提高土层厚度的插值精度有较大作用。

边坡失效概率分布特性影响因素研究

受诸多因素的影响,边坡失效概率不是定值,实际上是具有一定置信度水平的置信区间分布的.以无限边坡为例,借助Bootstrap法判定抗剪强度参数最优边缘分布函数,采用Copula函数描述抗剪强度参数间互相关性,构建抗剪强度参数的联合分布函数,并从分布特性的角度研究了抗剪强度参数联合分布函数、边坡稳定性设计控制标准及参数变异水平对边坡失效概率的影响.研究表明:针对本算例,五类联合分布函数所得失效概率相近,其中No.16函数所得失效概率相对较大,Gaussian函数所得结果相对较小,Copula加权组合函数所得失效概率精确度相对较高;随着边坡设计控制标准的提高,则边坡稳定安全系数取值不断增加,边坡失效概率逐渐减小且趋近于0;边坡失效概率均随δφ的增加而增加,随δc的增加呈“增加减小增加”的趋势,并且边坡失效概率对内摩擦角φ的变异水平较黏聚力c更为敏感.