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大數據下凍結井筒整體結構模糊隨機可靠性模型建立
姚亞鋒; 程樺; 榮傳新; 蔡海兵 安徽理工大學安全科學與工程博士后科研流動站; 安徽淮南232001; 南通職業大學建筑工程學院; 江蘇南通226001; 安徽大學資源與環境工程學院; 安徽合肥230022; 安徽理工大學土木建筑學院; 安徽淮南232001
關鍵詞：凍結井筒 大數據 模糊隨機 可靠性 整體結構
摘要：為解決傳統可靠性模型在表征深部地下結構穩定性時的不足,利用大數據挖掘算法對可靠性一次二階矩法進行模糊隨機改進,提出了更加符合實際工況的井筒整體結構的模糊隨機可靠性模型。研究結果表明:將兩淮礦區鋼筋混凝土凍結井筒工程數據作為樣本數據集,結合大數據隱馬可夫(HMM)模型和最大期望(EM)算法,研究井筒整體外荷載和極限抗力的模糊隨機表達式,可有效建立該區鋼筋混凝土凍結井筒整體結構的模糊隨機可靠性解析模型,獲得其整體結構的模糊隨機可靠性。此外,大數據模糊隨機可靠性以區間值表示不同埋深井段整體結構的可靠程度,實例中井深426~483 m段的模糊隨機可靠性區間極值分別比常規可靠性計算結果值偏小0.45%和偏大0.53%。該方法考慮了地下工程結構存在從有效狀態到失效狀態的漸變模糊過程的受力特點,相比常規可靠性的單值表現方法能更準確反映深井整體工況,其形式更具合理性。
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