Efficient slope reliability analysis using adaptive classification-based sampling method

Li, Xueyou; Liu, Yadong; Yang, Zhiyong; Meng, Zhenzhu; Zhang, Limin

doi:10.1007/s10064-021-02476-z

Cited by 11 publications

(5 citation statements)

References 50 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…In Equation (2), N MCS should be big enough to ensure that the coefficient of variation of P f (COV(P f )) is smaller than 10% [7].…”

Section: Problem Descriptionmentioning

confidence: 99%

“…in which L d and S d are the superior boundary and lower boundary of the X d , respectively. In Equation (7), functions g 1 to g j defines the solution of Equation (6). For most reliability problems, j = d − 1.…”

Section: Problem Descriptionmentioning

confidence: 99%

“…Monte Carlo simulation (MCS)-based methods [4][5][6] can provide an unbiased estimation of the failure probability (P f ) and are not limited by the implications or complexity of performance function. However, MCS methods often require extensive computational cost for the performance function (usually more than 10 5 times [7]). For complex and highly nonlinear engineering problems, numerical calculation for the performance function may reach an unacceptable level.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…An accurately predicted limit state function (LSF) is enough. Therefore, the ultimate objective of the established surrogate model is to locate the LSF that divide the variable space into safe and unsafe subareas [7]. In this case, different positions in variable space should be valued differently.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 3 more Smart Citations

A Novel Sampling Method Based on Normal Search Particle Swarm Optimization for Active Learning Reliability Analysis

Yuan

et al. 2023

Applied Sciences

View full text Add to dashboard Cite

In active learning reliability methods, an approximation of limit state function (LSF) with high precision is the key to accurately calculating the failure probability (Pf). However, existing sampling methods cannot guarantee that candidate samples can approach the LSF actively, which lowers the accuracy and stability of the results and causes excess computational effort. In this paper, a novel candidate samples-generating algorithm was proposed, by which a group of evenly distributed candidate points on the predicted LSF of performance function (either the real one or the surrogate model) could be obtained. In the proposed method, determination of LSF is considered as an optimization problem in which the absolute value of performance function was considered as objective function. After this, a normal search particle swarm optimization (NSPSO) was designed to deal with such problems, which consists of a normal search pattern and a multi-strategy framework that ensures the uniform distribution and diversity of the solution that intends to cover the optimal region. Four explicit performance functions and two engineering cases were employed to verify the effectiveness and accuracy of NSPSO sampling method. Four state-of-the-art multi-modal optimization algorithms were used as competitive methods. Analysis results show that the proposed method outperformed all competitive methods and can provide candidate samples that evenly distributed on the LSF.

show abstract

“…In Equation (2), N MCS should be big enough to ensure that the coefficient of variation of P f (COV(P f )) is smaller than 10% [7].…”

Section: Problem Descriptionmentioning

confidence: 99%

Section: Problem Descriptionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 2 more Smart Citations

A Novel Sampling Method Based on Normal Search Particle Swarm Optimization for Active Learning Reliability Analysis

Yuan

et al. 2023

Applied Sciences

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…В статье приводятся результаты численного моделирования распределения в породном уступе зон с повышенным растягивающим напряжением. Появление таких зон может привести к росту трещин с дальнейшей потерей устойчивости пород уступа и его обрушением [6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17].…”

unclassified

Влияние Угла Падения Трещин На Локальное Напряженное Состояние Приоткосной Зоны Вскрышного Уступа

Markov¹,

Хорешок²,

Тюленев³

2021

IZVESTIYA

View full text Add to dashboard Cite

Ссылка для цитирования Марков С.О., Хорешок А.А., Тюленев М.А. Влияние угла падения трещин на локальное напряженное состояние приоткосной зоны вскрышного уступа // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2021. – Т. 332. – № 12. – С. 211-219. Актуальность. Напряженно-деформированное состояние массива горных пород при открытой разработке месторождений полезных ископаемых, равно как и при строительстве в грунтах выемок значительных размеров, зависит как от механических свойств пород, так и от структурно-текстурных особенностей массива горных пород. В частности, наличие трещин в приоткосной зоне уступа может значительно ослабить его устойчивость, а направление и угол падения трещин относительно откоса уступа изменяют расположение напряженных зон внутри массива относительно поверхности обнажения. Актуальной научно-практической задачей представляется выявление зон повышенных механических напряжений с целью прогноза поведения массивов горных пород с различными структурно-текстурными свойствами. Цель: выявление зон концентрации напряжений в приоткосной части уступа в массиве горных пород с различными структурно-текстурными свойствами при ведении открытых горных работ. Методы: математическое моделирование массивов горных пород с учётом их физико-механических свойств и структурно-текстурных особенностей методом конечных элементов, обработка результатов экспериментальных исследований. Результаты. Приведено описание математической модели упругого поведения естественного трещиноватого массива горных пород, имеющего поверхность обнажения в виде уступа, а также закономерности распределения концентрации напряжений в нём. Описано напряжённо-деформированное состояние нагруженного и ненагруженного массивов в ненарушенном и нарушенном трещинами различной ориентации состоянии. Описано положение зон концентрации растягивающих напряжений, проведено сравнение их значений для уступов с различным строением. Выявлены повышенные значения растягивающих напряжений в массиве при направлении падения трещин от откоса уступа по сравнению с ненарушенным состоянием и при направлении падения трещин в сторону откоса уступа.

show abstract

Stability evaluation of spoil dump slopes reinforced by air-injection drainage from the perspective of reliability analysis

Jiang,

Liu,

Wei

et al. 2023

Bull Eng Geol Environ

View full text Add to dashboard Cite

Efficient slope reliability analysis using adaptive classification-based sampling method

Cited by 11 publications

References 50 publications

A Novel Sampling Method Based on Normal Search Particle Swarm Optimization for Active Learning Reliability Analysis

A Novel Sampling Method Based on Normal Search Particle Swarm Optimization for Active Learning Reliability Analysis

Влияние Угла Падения Трещин На Локальное Напряженное Состояние Приоткосной Зоны Вскрышного Уступа

Stability evaluation of spoil dump slopes reinforced by air-injection drainage from the perspective of reliability analysis

Contact Info

Product

Resources

About