A novel hyper-spherical ring-augmented method for slope reliability analysis accounting for high-dimensional random fields
Notice bibliographique
Résumé
Traditional probabilistic slope stability analysis with random variable model cannot effectively accommodate the inherent soil spatial variability and particularly provides less reliable results. To cope with this, this study presents a novel hyper-spherical ring-augmented method for slope reliability analysis accounting for random fields, where Karhunen–Loève (K–L) expansion is employed for random field discretization. However, high-dimensional issues may emerge when discretizing random fields using K–L expansion, as the number of truncated terms required to achieve comparable accuracy can vary significantly between different autocorrelation functions. In this study, the weighted low-discrepancy simulation (WLDS) is augmented by the hyper-spherical coordinate transformation, allowing it to effectively deal with the curse of dimensionality involved in random fields. Moreover, the judgment-based strength reduction strategy is adopted, which simplifies the process by merely determining whether the slope is stable or unstable without calculating the exact factor of safety. Three illustrative examples including different slopes are analyzed to demonstrate the validity of the proposed method. The results demonstrate that the proposed method can accurately estimate failure probabilities with considerably less computational cost than traditional methods for both low- and high-dimensional random fields. Finally, given a specific target reliability index, the relationship between the total sample size and dimensions is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».