基于相关向量机与随机有限元的筑坝材料参数不确定性反分析

摘要

由于面板堆石坝在设计、施工、建设中存在诸多不确定性因素,造成坝体沉降变形控制难的问题,对此建立了相关向量机（RVM）与随机有限元相结合的综合分析方法,对面板堆石坝材料参数的变异系数进行不确定性分析.首先,采用基于Cholesky离散方法的蒙特卡罗随机有限元方法,实现考虑堆石料力学参数变异性的随机有限元计算,从而构造出RVM的学习样本;随后,通过先进的机器学习算法——RVM建立反分析模型中输入-输出间的不确定性关系,有效地模拟材料参数与坝体沉降间的复杂非线性关系,使其能够代替随机有限元进行计算;最后,结合大坝实测沉降数据,利用遗传算法搜索确定筑坝材料的变异系数.通过分析公伯峡面板堆石坝应用实例表明：所建立的不确定性反分析模型综合考虑了数值计算以及输入-输出间的不确定性,可快速、精确地确定筑坝材料参数的变异系数,具有良好的工程应用前景和推广价值.