地球科学|彭宗桓,叶祖洋等:基于改进PSO-RBF神经网络的三维边坡可靠度分析

学术   科学   2024-07-08 00:02   湖北  

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三维边坡模型能真实反映边坡空间效应,提升边坡可靠度计算精度,然而由于三维边坡模型计算量庞大且安全系数缺少显示表达,边坡可靠度分析主要以二维简化模型为主,针对三维边坡可靠度分析的研究仍存在不足.提出一种基于Spencer方法、自适应变异粒子群优化算法(PSO)和径向基函数神经网络(RBF)的三维边坡可靠度分析方法.通过对传统PSO算法引入变异算子,改善了其搜索精度较低、后期迭代效率不高等缺点.以三维Spencer方法为基础,结合改进PSO算法与RBF神经网络构建三维边坡安全系数的计算模型进行可靠度分析,实现三维边坡功能函数的显示化,通过标椎椭球滑体可靠度分析,验证了该方法相较于传统方法计算精度和效率的提升;进一步研究了卡基娃左岸边坡减载开挖过程稳定性及可靠度的变化规律,结果表明:削坡减载作用后有效提升了边坡的稳定性,边坡失效概率减小了近2个数量级.本文得出以下结论:
(1)本文提出改进PSO-RBF神经网络建立边坡土体参数与安全系数的映射,解决了三维边坡功能函数无法显示表达的问题,同时改进了PSO算法,将自适应变异思想与传统PSO算法结合,提高了对RBF网络基函数中心值c、宽度σ以及隐含层至输出层的连接权值w的参数寻优能力,克服了传统RBF神经网络易陷入局部最优等弊端.通过标准椭球滑体可靠度分析验证了其计算效率及精度,同时发现其在输入参数取值范围边缘预测结果误差较大,当取值分布于取值范围边缘时,建议仍采用稳定性分析方法计算安全系数.
(2)通过对标准椭球滑体土坡的稳定可靠度分析表明,相较于传统神经网络,改进PSO-RBF神经网络收敛速度快且安全系数预测精度更高.基于改进PSO-RBF神经网络的失效概率计算误差约为传统PSO-RBF网络的1/36,RBF网络的1/130计算精度提升显著.通过卡基娃左岸边坡减载开挖过程可靠度分析,表明在开挖减载后边坡失效概率减小了约100倍,为实际工程提供了一定的参考价值.
1 三维边坡稳定可靠度分析流程
 卡基娃边坡削坡减载开挖布置


文章刊登在《地球科学》第49卷第5期

彭宗桓, 盛建龙, 叶祖洋, 袁乾峰, 2024. 基于改进PSO-RBF神经网络的三维边坡可靠度分析. 地球科学, 49(5): 1706-1721. doi: 10.3799/dqkx.2022.341

Peng Zonghuan, Sheng Jianlong, Ye Zuyang, Yuan Qianfeng, 2024. 3D Slope Reliability Analysis Based on Improved PSO-RBF Neural Network. Earth Science, 49(5): 1706-1721. doi: 10.3799/dqkx.2022.341

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