基于主动代理学习模型的岩土边坡可靠度分析

摘要

传统岩土边坡可靠度分析常使用Monte Carlo方法随机抽样形成大量随机参数样本，再经过大量的分析计算得到边坡概率失稳结果，需耗费大量人力、物力。针对该问题，本研究旨在探究主动代理学习模型在岩土边坡可靠度分析中的重要性。首先，借助Matlab软件编制Monte Carlo-Flac^3D模型批量自动化计算程序，实现10 000组Flac^3D数值模型分析。其次，对比10 000组Monte Carlo-Flac^3D模型和主动代理学习模型的计算效率，其中10 000次数值分析所耗费的时间为34工时，而主动代理学习模型所耗费的总时间仅在于数十次的学习样本构建时间，计算效率有了数百倍的提升。最后，结合计算结果表明数值模拟与主动代理学习模型的分析结果高度相似，仅通过数十次数值计算便能近似上10 000次Flac^3D的计算结果。综上，在计算效率和精度上，主动代理学习模型明显优势显著，突显了其在边坡可靠度分析中的重要性。未来边坡工程风险评估可采用主动代理学习模型替代复杂的物理模型计算方法，为边坡失稳的定量风险评估提供可靠支撑。

关键词

边坡工程 / 参数不确定性 / 代理模型 / 可靠度分析