土工试验数据可靠性分析方法探讨.pdf

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第22卷第10期
甘肃科技
Vol, 22 No 10
2006年10月
Gansu Science and Technology
Oct,2006
土工试验数据可靠性分析方法探讨
毛歆燕1,虎教力2
(甘肃煤田地质研究所,甘肃兰州730000
摘要:土エ试验数据由于各种主客观的不确定性因素的影响,而使其土性参數不是一个常數。本
文通过对造成土性参数影响原因的分析,对土工试验数据常用的几种可靠性分析方法进行了探讨,
结合试验数据讨论了土工试验数据在具体工程中的应用
关键词:形响原因;可靠性;分析方法
中图分类号:TU41
褒1各主土性参致的统计征
前言
土性参数分布特征变异系数?研究土性
岩土体内部物质成分、结构构造、强度特征、物
粒度
正态分布
粉砂或粘土
理力学状态以及环境荷载条件在水平和垂直方向上
孔隙比
正态分布
饱和粘土
都有明显的变化,并且难以对地基土及其环境的特
含水率
正态分布19.4~20.5?不饱和粘土和粉土
征进行全面地评价,这造成土性参数具有不确定偿容重
正态分布2.5~4.1不和帖土和土、填士
褐度
正态分布
粘土
和随机性。因而,在此条件下所进行的岩土工程勘侧限抗压强度正分布(深度方向18~40.9饱和粘土
察、设计、施工过程就必然受到主客观的不确定因素不排水剪强度正态分布深度方向)16~35
饱和粘土
的影响,土性参数就不能被视为常数,而应该是一组し抗剪强度正态分布5.3~15.3不他和质粘土、粉
随机变量,在实际土工计算时,应对试验观测到的土
凝聚力
正态分布9.3~48
不饱和土
性参数数据进行尽可能详细的统计分析,以充分利
摩擦系数
正态分布5.75~46」不饱和土
用有限的资料来得到更多规律性的认识,便于对土
压缩指数正态分布9~5326正常固结粘±
压缩比
正态分布9.6~38.4」正常固结粘土
性参数给出可靠的估计。
固结前的孔隙比正态分布5.5~28.3正常固结粘土
2原因
体积压缩系数对数正态分布2.27~25海底粘土
固结系数对数正态分布6~57.5海底粘土
造成土性参数试验结果产生离散或产生误差的
原因通常可归纳为:
分析方法
2.1土体性质
3.1统计矩法
在宏观上被视为均匀的土层,其物理和力学性
Rosenblueth于1975年提出了统计矩点估计
质却随位置上的不同而不是均匀的。此外,由于雨方法,简称统计矩法或 Rosenblueth法,并于20世
水、地下水位和气候的变化等环境因素也造成其性纪80年代初被引人边坡可靠性分析
质的不均匀性
现定义一函数关系Z=g(X1,X2,…°,Xn)
2.2技术原因
式中:Z=g(?)表示边坡的安全系数Fs或安
由于取样仪器的型号、取样技术、试验设备的精全储备Ms,称为状态函数;xi(i=1,2,…)表示边
度以及试验者的技术和试验方法等都会造成土工参坡稳定性的影响因素,如滑动面的抗剪强度参数C、
数的离散性,并且这些因素都是难以避免的,因此必p等,称为状态变量。状态函数Z实质上成为一个
须把土性参数的试验数据作为随机变量进行误差处
受状态变量影响的随机变量。
理,基本理论是应用概率理论、数理统计方法和误差
当各状态变量Xii=1,2,…,n)的分布未知时,
理论等。松尾稔曾对各主要土性参数的统计特征进只要利用各状态变量的统计均值和方差,就可以求
行过详细研究,其结果可归纳为表1
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第22卷
得状态函数Z分布的均值(一阶矩)2、方差(二阶x2",…,x,P的组合,然后以之代入系统的状态函
矩)西、偏度系数g1和峰度系数g2等反映其分布的数Z=(X,X1…,X。),就可以得到状态函数的
统计特征量,从而可以得到结构体系的可靠性指标个随机数z"2,采用同样的方法,就可以产生N组随
3,并且可以在假定状态函数Z值服从正态分布或对
机数的组合x19,x29,…,xn9(j=1,2,…,N),从
数正态分布的条件下求得其破坏概率Pr
而可以得到N个相互独立的状态函数的随机数z
由于统计矩法在数学上较为简单,应用起来较(j=1,2,…,N)。如果在这N个状态函数的随机数
为方便,目前在岩土工程领域中得到广泛应用,如用中有M个不大于1(当以安全系数为状态函数时)
于工程的风险评价中等。实践表明,该方法一般可或把大于0(当以安全储备为状态函数时),则当模
以满足工程精度的要求。
拟次数足够多时,即N足够大时,由大数定律可知
3.2JO法
频率M/N近似于概率,因此系统的破坏概率P1可
也称验算点法,是国际结构安全联合委员会以表示为
(JCSS)所推荐的一种结构可靠性分析理论,可以求
P=P{Z=g(X1,X2,…,Xn)≤0}=M/MN
解基本变量为非正态分布、多变量的、极限状态函数
由状态函数Z=g(X1,X2,…?,X。)的统计样本z
非线性的可靠性问题
(j)j=1,2,…,N)还可以精确地拟合出乙值的概率
其实质是,在标准正态空间中的极限状态曲面分布密度函数G(z),并计算出其均值μ和标准差
被一个到原点最小距离点处的切平面所代替,使之
线性化。
此时,破坏概率P也可由积分方法求得
这种方法只适用于随机变量服从正态分布且各
P=J1-OOG(2)dz
自统计独立的情况,而在可靠性分析中,很多控制变
若状态函数Z值的概率分布密度函数G(x)可
量可能并不服从正态分布而且各变量之问可能在统以拟合为正态分布,则破坏概率P=1-(β),其中
计上具有相关性,因此,在实施验算点法之前,需将可靠指标B=(x2-1)/a(当以安全系数为状态函数
非正态分布的随机变量进行当量正态化或者采其它时)或B=/az(当以安全储备为状态函数时),の
方法对其进行正态化变换;还要将相关的随机变量(?)为标准正态分布函数
进行正交化变换,以获得各自统计独立的随机变量
的均值和标准差。
4结论
3.3中心点法
影响土性参数的原因有很多,对试验数据可靠
其基本原理为:假定状态函数Z=g(X1,X2,…,性的分析方法也有很多,本文只是对常见的几种原
X。)是基本变量Xi(i=1,2,…,n)的线性函数,基本因和方法进行了探讨,因此在实际工作中不能单
变量均服从正态分布或对数正态分布,而且各基本的看待问题,直接通过试验得到的数据也不是可以
变量之间相互统计独立,则可以由状态函数乙值的直接应用于工程,需要做研究分析,综合处理得到的
统计均值从1和标准差a1确定状态函数Z值的可靠数据才能基本反映土性的特征。
指标β,即β=k2/a2
参考文献
则其破坏概率P;为
[1]张振营主编,岩土カ学,中国水利水电出版社(2000
(β
年)
式中,(?)为标准正态分布函数
[2]常土骠、张苏民等,简明工程地质手册,中国建筑工业
.4 Monte- Carlo模拟法
出