基于智能算法的水工隧洞围岩稳定可靠度分析

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在实际工程和理论研究中常将围岩的变形（或应变）作为判定其是否稳定的重要指标[1]。在考虑岩土力学参数不确定性的基础上，以水工隧洞围岩的变形（或应变）建立可靠度计算功能函数并进行可靠度分析，可为水工隧洞围岩的安全稳定评判提供重要依据。

收敛约束法是考虑围岩与支护相互作用下计算隧洞围岩变形的实用设计方法之一[2]。但该方法中围岩的变形隐含在关于岩土力学参数的非线性方程组中，这使得以隧洞围岩的变形（或应变）建立的可靠度计算功能函数为隐式非线性函数。传统的可靠度计算方法在处理隐式非线性功能函数时，或表现为计算效率低下（如蒙特卡洛法），或因无法求解关于随机变量的偏导数而不适用（如一次二阶矩法），或计算精度不高（如以二次多项式构建响应面的传统响应面法），因而需探索更高效准确的可靠度计算方法。

可靠指标是衡量可靠性的数量指标，根据其几何含义，可靠度计算问题可转化为约束优化问题进行求解[3]。对于实际工程往往需要建立数值模型来求解可靠度计算的功能函数，而一次数值模型的计算将耗费大量的计算机时。为此，大量元模型方法被引人到可靠度分析领域[4]，这些方法以少量的真实样本建立训练集并构造元模型，以替代原本复杂的可靠度计算功能函数，从而减少真实功能函数的调用次数。高斯过程回归[5]是一种监督学习算法，因其具有建模过程易实现、超参数可自适应获得等优点，已被广泛应用于可靠度分析领域[6]。……