AbstractLimit equilibrium methods (LEMs) and finite element methods (F的简体中文翻译

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AbstractLimit equilibrium methods (LEMs) and finite element methods (FEMs) of slope stability analysis can be used in computer-based probabilistic simulation approaches (e.g., direct Monte Carlo Simulation (MCS) and Subset Simulation (SS)) to evaluate the slope failure probability (Pf). For a given slope problem, the computational effort for the LEM is generally much less than that required for the FEM, but the FEM tends to give a more realistic prediction of slope failure mechanism and its associated factor of safety. To make use of the advantages of both the LEM (e.g., computationally more efficient) and FEM (e.g., theoretically more realistic and rigorous in terms of slope failure mechanisms), a new probabilistic simulation method is developed in the paper. The proposed approach combines both a simple LEM (i.e., Ordinary Method of Slices considering a limited number of potential slip surfaces) and FEM with the response conditioning method to efficiently calculate Pf of slope stability and to give an estimate of Pf consistent with that obtained from directly performing MCS and SS based on the FEM. It is illustrated through two soil slope examples. Results show that the proposed approach calculates the Pf properly at small probability levels (e.g., Pf < 0.001). More importantly, it significantly reduces the number of finite element analyses needed in the calculation, and therefore improves the computational efficiency at small probability levels that are of great interest in slope design practice. In addition, the proposed approach opens up the possibility that makes use of the information obtained using a simple model (e.g., LEM) to guide the reliability analysis based on a relatively sophisticated model (e.g., FEM).1. IntroductionDuring the past few decades, several probabilistic simulation methods have been developed to evaluate the reliability (or failure probability, Pf) of slope stability, such as direct Monte Carlo Simulation (direct MCS) (e.g., [1–4]), importance sampling (e.g., [5]), and Subset Simulation (SS) (e.g., [6–8]). These methods involve repeatedly evaluating the safety margin of slope stability using a prescribed deterministic analysis method during the simulation, such as limit equilibrium methods (LEMs) (e.g.,[1,5,6,9,10]) and finite element methods (FEMs) (e.g., [2,3,11,12])LEMs (e.g., Ordinary Method of Slices (OMS), simplified Bishop’s method, and Spencer’s method) are widely used in slope engineering practice [13]. Compared with FEMs, LEMs are conceptually simple and require much less computational effort for slope stability analysis, particularly when OMS that has an explicit performance function is applied. However, as pointed out by Griffiths and Lane [14] and Griffiths et al. [2], LEMs need to assume the shape (e.g., circular) and location of slope failure surfaces in the analysis, which are rarely known prior to the analysis, particularly when spatial variability of soil properties is explicitly considered. Inappropriate assumptions on slope failure surfaces in LEMs might lead to negligence of the actual critical slope failure mechanism and, subsequently, result in the estimate of Pf inconsistent with that obtained using more rigorous slope stability analysis methods (e.g., FEMs) in simulation-based reliability analysis. FEMs provide a rigorous and versatile tool for slope stability analysis and alleviate assumptions on slope failure surfaces required in LEMs (e.g., [14,15]). However, FEM-based probabilistic simulation methods (e.g., random finite element method (RFEM)) are sometimes criticized for a lack of computational efficiency and requiring intensive computational power (e.g., [16–18]), particularly at small probability levels (e.g., Pf < 0.001). Then, an interesting question arises that how to make use of advantages of both LEMs (e.g., computationally more efficient) and FEMs (e.g., theoretically more realistic and rigorous in terms of the failure mechanism) in reliability analysis of slope stability so as to efficiently obtain consistent reliability estimates. Such a possibility has not been explored in geotechnical literature.Note that it is not uncommon that there exist different deterministic analysis models/methods (e.g., LEMs and FEMs) for the same geotechnical problem (e.g., slope stability analysis). These methods can be applied in different design stages. For example, at the preliminary design stage, site information (e.g., soil properties) might be too limited to
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抽象<br>边坡稳定性分析的极限平衡法(LEMs)和有限元法(FEMs)可用于基于计算机的概率模拟方法(例如,直接蒙特卡洛模拟(MCS)和子集模拟(SS))来评估边坡破坏概率(Pf)。对于给定的边坡问题,LEM的计算工作量通常比FEM所需的工作量少得多,但是FEM倾向于给出更实际的边坡破坏机理及其相关安全系数的预测。为了利用LEM(例如,计算效率更高)和FEM(例如,理论上在边坡破坏机制方面更现实,更严格)的优势,本文开发了一种新的概率模拟方法。提议的方法将简单的LEM(即 考虑有限数量的潜在滑动面的普通切片方法)和有限元分析,以及响应条件法,可以有效地计算边坡稳定性的Pf,并给出与基于FEM直接执行MCS和SS所获得的估计值一致的Pf估计值。通过两个土壤坡度示例进行说明。结果表明,所提出的方法可以在较小的概率水平(例如,Pf <0.001)下正确计算Pf。更重要的是,它显着减少了计算中所需的有限元分析次数,因此提高了在小概率水平上的计算效率,这在边坡设计实践中引起了极大的兴趣。另外,所提出的方法开辟了利用简单模型(例如,<br><br>1.引言<br>在过去的几十年中,已经开发了几种概率模拟方法来评估边坡稳定性的可靠性(或失效概率,Pf),例如直接蒙特卡洛模拟(直接MCS)(例如[1-4])。 ,重要性采样(例如[5])和子集模拟(SS)(例如[6-8])。这些方法涉及在仿真过程中使用规定的确定性分析方法(例如,极限平衡法(LEM)(例如,[1,5,6,9,10])和有限元法(FEM))反复评估边坡稳定性的安全裕度。 )(例如[2,3,11,12])<br>LEM(例如,普通切片法(OMS),简化的Bishop方法和Spencer方法)在边坡工程实践中被广泛使用[13]。与FEM相比,LEM在概念上很简单,并且对边坡稳定性分析的计算工作量要少得多,尤其是在应用具有明确性能函数的OMS时。然而,正如格里菲斯和莱恩[14]和格里菲斯等人所指出的。[2],LEM需要在分析中假设斜坡破坏面的形状(例如,圆形)和位置,这在分析之前鲜为人知,特别是在明确考虑土壤性质的空间变异性的情况下。LEM中对斜坡破坏面的不当假设可能导致对实际的临界斜坡破坏机制的疏忽,随后,结果导致Pf的估算值与基于模拟的可靠性分析中使用更严格的边坡稳定性分析方法(例如FEM)获得的估算值不一致。有限元分析为边坡稳定性分析提供了严格而通用的工具,并减轻了LEM中要求的关于边坡破坏面的假设(例如[14,15])。然而,基于FEM的概率模拟方法(例如,随机有限元方法(RFEM))有时会因缺乏计算效率而需要大量计算能力(例如,[16-18])而受到批评,尤其是在小概率水平下(例如, ,Pf <0.001)。然后,出现一个有趣的问题,即如何利用LEM(例如,计算效率更高)和FEM(例如,从理论上讲,在破坏机理方面更现实,更严格),以有效地获得一致的可靠度估算值。在岩土工程文献中尚未探讨这种可能性。<br>注意,对于同一个岩土问题(例如边坡稳定性分析)存在不同的确定性分析模型/方法(例如LEM和FEM)并不少见。这些方法可以应用于不同的设计阶段。例如,在初步设计阶段,站点信息(例如,土壤属性)可能太局限在
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抽象<br>斜率稳定性分析的极限平衡方法 (LEMs) 和有限元方法 (FEM) 可用于基于计算机的概率模拟方法(例如,直接蒙特卡罗模拟 (MCS) 和子集模拟 (SS))),以评估坡度失效概率 (Pf)。对于给定的坡度问题,LEM 的计算工作量通常比 FEM 所需的工作量少得多,但 FEM 倾向于对坡度失效机制及其相关的安全因素进行更真实的预测。为了利用LEM(例如,计算效率更高)和FEM(例如,在斜率失效机制方面理论上更现实、更严格)的优点,本文开发了一种新的概率模拟方法。建议的方法将简单的 LEM(即考虑有限数量的潜在滑移表面的普通切片方法)和 FEM 与响应调节方法相结合,以有效地计算坡度稳定性 Pf,并给出与基于 FEM 直接执行 MCS 和 SS 获得的 Pf 的估计值。通过两个土壤坡度示例进行说明。结果表明,建议的方法在小概率级别(例如,Pf = 0.001)正确计算Pf。更重要的是,它显著减少了计算所需的有限元分析数量,从而提高了在斜率设计实践中非常感兴趣的小概率级别的计算效率。此外,建议的方法还提供了利用使用简单模型(例如LEM)获得的信息来指导基于相对复杂的模型(例如FEM)的可靠性分析的可能性。<br><br>1. 介绍<br>在过去的几十年中,已经开发了几种概率模拟方法来评估坡度稳定性的可靠性(或失败概率,Pf),例如直接蒙特卡罗模拟(直接MCS)(例如,[1]4])、重要性采样(例如[5])和子集模拟(SS)(例如[6]8])。这些方法涉及在模拟过程中使用规定的确定性分析方法反复评估斜率稳定性的安全边际,例如极限平衡方法(例如,[1,5,6,9,10])和有限元方法(FEM)(例如[2,3,11,12])<br>LEM(例如,普通切片方法(OMS)、简化的主教法和斯宾塞法)在斜坡工程实践中被广泛使用[13]。与 FEM 相比, 莱姆在概念上很简单,在斜率稳定性分析方面需要的计算工作量要小得多,尤其是在应用了具有显式性能函数的 OMS 时。然而,正如格里菲斯和莱恩[14]和Griffiths等人指出的[2],LEM需要在分析中假设坡度失效表面的形状(例如圆形)和位置,在分析之前,特别是在明确考虑土壤属性的空间变异性时,这种形状和位置是鲜为人知的。伊纳
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摘要<br>边坡稳定性分析的极限平衡法(LEMs)和有限元法(FEMs)可用于基于计算机的概率模拟方法(如直接蒙特卡罗模拟(MCS)和子集模拟(SS))来评估边坡破坏概率(Pf)。对于给定的边坡问题,有限元法的计算量通常比有限元法所需的工作量小得多,但有限元法往往能更真实地预测边坡的破坏机理及其相关的安全系数。为了充分利用有限元法(LEM)和有限元法(FEM)在边坡破坏机理上更真实、更严格的优点,本文提出了一种新的概率模拟方法。该方法将简单的有限单元法(即考虑有限数量潜在滑动面的普通切片法)和有限元法与响应条件法相结合,有效地计算了边坡稳定性的Pf,并给出了一个与基于有限元法直接进行MCS和SS计算结果相一致的Pf估计值。通过两个实例说明了土坡。结果表明,该方法能在小概率水平(如Pf<0.001)下正确地计算Pf。更重要的是,它大大减少了计算所需的有限元分析次数,从而提高了边坡设计实践中在小概率水平下的计算效率。此外,该方法还提供了利用简单模型(如LEM)获得的信息来指导基于相对复杂模型(如FEM)的可靠性分析的可能性。<br>1介绍<br>在过去的几十年里,人们发展了多种概率模拟方法来评估边坡稳定性的可靠性(或失效概率Pf),如直接蒙特卡罗模拟(directmcs)(例如[1-4])、重要性抽样(例如[5])、子集模拟(SS)(例如[6-8])。这些方法包括在模拟过程中使用规定的确定性分析方法反复评估边坡稳定的安全裕度,例如极限平衡法(LEMs)(例如[1,5,6,9,10])和有限元法(FEMs)(例如[2,3,11,12])<br>LEMs(例如,普通切片法(OMS)、简化毕肖普法和斯宾塞法)广泛应用于边坡工程实践[13]。与有限单元法相比,有限单元法概念简单,计算量小,特别是当应用具有显式性能函数的OMS时。然而,正如格里菲斯和莱恩[14]和格里菲斯等人指出的那样。[2] ,LEMs需要在分析中假设边坡破坏面的形状(如圆形)和位置,这些在分析之前是很少知道的,特别是在明确考虑土壤性质的空间变异性时。LEMs中对边坡破坏面的不恰当假设可能会导致忽略实际的临界边坡破坏机理,从而导致预测结果与基于模拟的可靠性分析中使用更严格的边坡稳定性分析方法(如FEMs)得到的结果不一致。FEMs为边坡稳定性分析提供了一个严格且通用的工具,并减轻了LEMs(例如[14,15])中对边坡破坏面的假设。然而,基于有限元的概率模拟方法(如随机有限元法(RFEM))有时因缺乏计算效率和需要密集的计算能力而受到批评(例如[16-18]),尤其是在小概率水平(例如Pf<0.001)。因此,在边坡稳定可靠性分析中,如何充分利用有限元法(LEMs)和有限元法(FEM)的优点(即理论上更符合实际和更严格的破坏机理),从而有效地得到一致的可靠度估计。这种可能性在岩土工程文献中还没有被探讨过。<br>请注意,对于同一岩土工程问题(例如边坡稳定性分析),存在不同的确定性分析模型/方法(例如,LEMs和FEMs)并不少见。这些方法可以应用于不同的设计阶段。例如,在初步设计阶段,场地信息(如土壤性质)可能过于局限于<br>
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