ABAQUS中LHS抽样实现的边坡可靠度自动计算

本文主要探讨了在现代工程领域，特别是在地质灾害风险评估中，如何利用先进的数值模拟方法来提高边坡稳定性的评估精度。研究者曹伟、李文静、易海洋、王野驰和张红芬合作，开发了一种基于拉丁超立方（LHS）抽样的边坡可靠度有限元分析算法。LHS是一种统计抽样技术，它在ABAQUS（一种广泛使用的有限元分析软件）中被应用，使得边坡可靠性分析过程变得更加便捷。 在这个算法中，用户可以通过交互方式输入关键的可靠度计算参数，如模拟次数、土体参数的变异系数、粘聚力和内摩擦角等。这些参数对于边坡的可靠度有着显著影响。研究发现，随着模拟次数的增加，可靠度计算的准确性也随之提升，当模拟次数达到千次以上时，计算结果趋于稳定且精确。 研究发现，土体参数变异系数与可靠度成负相关，即参数变异越大，边坡的可靠度越低。同时，内摩擦角的变化对可靠度的影响更为显著，内摩擦角与粘聚力之间的负相关性越强，意味着边坡的稳定性越高。这为工程设计提供了重要的指导，即在考虑边坡稳定性时，需要特别关注这些关键参数的精确度和不确定性。 通过对具体的算例进行验证，研究人员证实了他们开发的边坡可靠度自动计算算法的有效性和可靠性。这一创新性工作不仅提高了计算效率，而且使得工程人员能够更好地理解和控制边坡工程的风险，从而保障了项目的安全和经济性。 这篇论文对于理解边坡稳定性的数值模拟方法，特别是在实际工程应用中的参数选择和分析具有重要意义，为未来地质灾害预防和边坡工程设计提供了强有力的支持。