[发明专利]一种基于蒙特卡洛模拟的边坡稳定可靠度敏感性分析方法

权利要求书

1.基于蒙特卡洛模拟的边坡稳定可靠度敏感性分析方法，其特征是，包括步骤：

步骤1，确定不确定性参数的统计特征，并构造不确定性参数的联合概率密度函数f(x)；

步骤2，基于联合概率密度函数f(x)，利用蒙特卡洛模拟方法获得边坡失效概率P_f，并获得失效样本；

步骤3，设计多种敏感性分析方案，根据敏感性分析方案对应的统计特征，分别构造各敏感性分析方案下不确定性参数的联合概率密度函数f^k(x)；

所述的敏感性分析方案采用如下方法获得：基于步骤1确定的统计特征，考虑不确定参数的实际变化范围，改变一个或多个不确定性参数的统计特征值，保持其它不确定性参数的统计特征概率分布不变，即获得一种敏感性分析方案；

步骤4，获得各敏感性分析方案下的边坡失效概率，本步骤进一步包括：

4.1根据联合概率密度函数f^k(x)和失效样本，获得失效样本的权重指标f(x_j)和f^k(x_j)分别为第j个失效样本的权重指标、不确定性参数联合概率密度函数和第k个敏感性分析方案下的联合概率密度函数；

4.2根据权重指标获得敏感性分析方案的边坡失效概率为第k个敏感性分析方案的边坡失效概率，n_s为失效样本数，N为步骤2蒙特卡洛模拟方法中产生的随机向量样本数；

步骤5，根据各敏感性分析方案的边坡失效概率，获得边坡失效概率随不确定性参数统计特征的变化趋势，从而识别影响边坡稳定可靠度的关键不确定性参数。

2.如权利要求1所述的基于蒙特卡洛模拟的边坡稳定可靠度敏感性分析方法，其特征是：

步骤1进一步包括子步骤：

1.1根据不确定性参数的试验数据，确定不确定性参数的统计特征以及各不确定性参数间的相关系数；

1.2根据不确定性参数的统计特征及各不确定性参数间的相关系数，构造不确定性参数的联合概率密度函数f(x)。

3.如权利要求2所述的基于蒙特卡洛模拟的边坡稳定可靠度敏感性分析方法，其特征是：子步骤1.2具体为：

(1)若不确定性参数全部相互独立，则不确定性参数的联合概率密度函数为各不确定性参数概率密度函数的乘积；

(2)若不确定性参数全部相关，则基于Copula理论或Nataf变换法构造不确定性参数的联合概率密度函数；

(3)若不确定性参数部分独立、部分相关，首先，采用步骤(1)中方法获得相互独立的不确定性参数的联合概率密度函数，记为其中，q为相互独立的不确定性参数个数；然后，采用步骤(2)中方法获得相关的不确定参数的联合概率密度函数f(x_q+1,...,x_n)；则不确定性参数的联合概率密度函数