基于支持向量机和子集模拟法的地铁隧道可靠度

摘要

在城区中修建地铁隧道对安全性有极高的要求,传统的安全系数法虽然能在一定程度上反映工程的安全性,但无法考虑变量的随机性。针对传统子集模拟法的不足,引入了一种改进方法,对功能函数阀值处存在相等情况时的子集模拟法,提供一种解决思路。为解决子集模拟法在初始样本点少时的计算不准确问题,基于支持向量机的小样本学习能力,提出随机有限元法（SFEM）、支持向量机（SVM）和子集模拟法耦合的可靠度分析方法。使用耦合方法和传统方法分别计算衬砌单元的失效概率。并用经典算例与传统方法进行了对比,验证了其准确性和应用的可行性,可以作为样本点不足时分析地铁隧道的可靠度方法。结果表明,在样本数量较少的条件下,耦合算法具有很好的计算效率和精度,适用于隧道工程可靠度分析。