基于多种Copula模型的地铁运营隧道结构可靠性分析

发布时间：2022-02-05 03:02

　　在地铁隧道结构运营管理中,精准评价运营隧道结构的安全性很有必要。本文考虑参数之间的关联性,提出了一种基于Copula理论的运营隧道可靠性评价方法。选用26种Copula函数,建立可靠度分析模型;分别通过局部优化算法和MCMC方法进行参数评估;利用最大似然法、赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）,识别出最优的Copula函数;通过蒙特卡罗模拟（MCS）计算出隧道结构的系统可靠性,并以武汉市地铁3号线的某段区间为案例进行分析。结果表明:不同Copula函数的拟合效果明显不同;在可靠性分析中采用传统Nataf模型或参数独立假设是不准确的;同时,现有评估Copula参数的研究中,广泛使用的局部优化算法的鲁棒性不足;有必要识别出最优Copula函数用于精确表征参数的相依关系。 

【文章来源】：土木工程与管理学报. 2020,37(04)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

后湖大道至市民之家(H-C)部分的左行沉降

本项目重点研究了后湖大道至市民之家H-C部分中的超大沉降区域(环号:510～580)，并研究了该段隧道结构的可靠性，采用了激光扫描点云技术，用于测量H-C段隧道的收敛变形量。具体操作流程:(1)根据环的位置和里程选择测量点和标靶位置;(2)通过扫描建立点云;(3)利用点云信息提取隧道轴线。操作过程如图2所示。3 隧道结构可靠性分析

特别地，在计算P13(Gumbel-Barnet),P14(BB1)和P32(Tawn)Copula函数的参数时，参数的最大似然值与参数边界几乎重合，这显然是不合理的。说明这三种Copula函数构建的相依性模型并不适合处理原始数据。此外，Roch-Alegre Copula的θ1的后验分布，t Copula的θ2的后验分布和Tawn Copula的θ3的后验分布类似于均匀分布，这表明通过原始数据(71个数据点)信息不足以计算出这三个Copula函数参数。3.2 Copula模型评估


本文编号：3614437