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System reliability analysis of slope stability using multiple Bayesian compressive sensing-based response surface method and sparse sampling data
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DOI：10.1007/s11440-025-02824-3.png)
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摘要
En 中文
对于采用极限平衡法（LEM）进行多层边坡系统可靠性分析，大量高度非线性的潜在滑动面（PSSs）和计算密集型的确定性模型在准确高效地估计失效概率方面带来了显著挑战。尽管基于贝叶斯压缩感知（BCS）的响应面法（RSM）已证明能够为高度非线性问题构建高精度响应面，但直接在临界滑动面对应的最小安全系数（FSs）与输入变量之间构建响应面仍需大量采样数据以保证构建精度。为具体解决此问题，本研究开发了一种高效的基于多重BCS（MBCS）的RSM，以利用稀疏采样数据提升基于LEM的多层边坡稳定性计算效率。在所提出的MBCS-RSM中，从PSSs中识别出少数代表性滑动面（RSSs）作为边坡系统的关键失效模式，并为每个RSS构建唯一的BCS响应面，从而规避了在最小FSs与输入变量间构建代理模型时的高非线性挑战。此外，开发了一种基于切片逆回归的BCS-RSM，以解决采用随机场模型表示土参数空间变异性时产生的高维系统可靠性分析问题。三个多层边坡可靠性分析问题的研究表明，所提出的MBCS-RSM表现出色。
Keyword:
Bayesian compressive sensing
Limit equilibrium method
Multi-layered slope system
Multiple response surface method
System reliability analysis
期刊
IF:
5.7
论文数:
3.0K
被引数:
1.3W
机构
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