边坡稳定不确定性分析的Bayesian方法

发布时间：2018-10-11 10:11

【摘要】：由于边坡工程的复杂性和土质参数的变异性,造成边坡稳定性分析具有很大的不确定性。目前边坡稳定的常用方法-极限平衡法是基于确定性理论,极限平衡法很难准确地表达边坡的稳定性。因此本文基于贝叶斯理论分析边坡稳定性问题,试图为边坡稳定不确定性分析提供一条有效的途径。本文首先对边坡稳定性分析方法进行了介绍,然后在数值模拟的基础上,采用Bayesian方法对边坡模型不确定性进行了研究,主要研究内容为:(1)本文利用GEO-SLOPE软件对边坡稳定性模型进行了分析,分析了土质参数不同分布时对安全系数分布的影响,以及各土质参数对安全系数的敏感性影响。(2)Bayesian理论和WinBUGS软件的介绍,以及不确定性的表达形式。蒙特卡洛法和MCMC方法的核心思想。(3)利用MCMC方法解决后验积分问题的几种采样方法及步骤,比如Gibbs抽样法,M-H抽样法。(4)通过几个算例说明Bayesian方法和MCMC方法的基本应用和分析对比。
[Abstract]:Because of the complexity of slope engineering and the variability of soil parameters, slope stability analysis is uncertain. At present, the limit equilibrium method is based on the deterministic theory, and the limit equilibrium method is difficult to express the slope stability accurately. Therefore, this paper analyzes slope stability based on Bayesian theory and tries to provide an effective way for slope stability uncertainty analysis. In this paper, the method of slope stability analysis is introduced, and then the uncertainty of slope model is studied by using Bayesian method on the basis of numerical simulation. The main research contents are as follows: (1) in this paper, the slope stability model is analyzed by using GEO-SLOPE software, and the influence of different soil parameters on the safety factor distribution is analyzed. (2) the introduction of Bayesian theory and WinBUGS software, and the expression of uncertainty. The core idea of Monte Carlo method and MCMC method. (3) several sampling methods and steps to solve the problem of posteriori integral using MCMC method, such as Gibbs sampling method and M-H sampling method. (4) the basic application and comparison of Bayesian method and MCMC method are illustrated by several examples.
【学位授予单位】：河南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TU43

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本文编号：2263811