摘要
土体参数的不确定性是客观存在的，它对地下结构设计具有显著影响。准确刻画土体参数的概率特征对地下结构的可靠度设计有着重要的意义。但对于某一具体地下工程，通常地质勘察报告提供的土体力学参数类型或数量有限，无法对其概率特性进行准确的刻画。与力学参数不同的是，场地勘察资料通常会提供相对丰富的物理参数和原位测试参数。对此，利用目前上海已经积累的大量的地质勘察资料及其丰富的土体各类参数数据库来对具体场地稀疏的土体力学参数进行概率特征的刻画，是有效减少地下结构与设计相关的土体参数的不确定性、提高地下结构设计可靠性的重要途径。基于此，本学位论文依托“国家自然科学基金（编号：51538009、51608380）”，围绕如何来刻画土体多参数联合概率分布特征，以及如何应用到盾构隧道设计中，采用概率统计、机器学习和数值模拟等方法，通过收集分析勘察资料，建立土体参数的多元联合概率分布模型，将建立的模型应用于盾构隧道的可靠度设计之中。主要研究内容和成果如下： （1）基于收集到的上海地区51个场地的地勘报告建立了上海软黏土的数据库，数据库共含有7项物理性质指标，10项力学性质指标，总共17个参数，包含了室内土工试验和原位测试试验，共4191条参数。通过将上海土体的部分参数与全球土体和现有的经验公式的对比，量化的展现了土体参数的区域特异性。基于此，对上海数据库中的12个参数建立了土体参数的多元联合概率分布，并对该分布的有效性进行了验证。构建的多元联合概率分布可以作为贝叶斯更新的先验分布，用于更新场地目标参数的概率分布。此外，为了使构建的概率模型更便于工程实际运用，介绍了基于所建立的概率模型推导参数间转换公式的方法，并给出了公式中的相应系数。 （2）介绍了贝叶斯机器学习法，基于场地稀疏的勘察数据直接建立场地模型，以及结合场地模型与已构建的上海数据库模型（全局模型）建立混合模型的方法。比较了不同勘察数据量情况下所建立不同模型的效果，给出针对不同勘察数据的组合情况下建模方法的建议，即当目标参数信息完全缺乏时，建议直接采用全局模型作为先验，基于场地其他参数来更新得到目标参数。其他情况时，混合模型的效果更佳。 （3）从参数的分布形式、参数间的相关性及参数的空间变异性三个方面分析了土体力学参数的概率分布特征对隧道水平收敛变形统计特征的影响，并利用场地勘察数据对全局模型进行更新，将更能刻画场地特征的多元概率分布模型用于盾构隧道的横向收敛值的计算中。横向收敛变形的统计特征随着土体概率分布模型的改变而有较为明显的变化，证明了精确刻画土体参数的概率模型对隧道可靠度分析的意义。 （4）利用直接概率设计方法中的扩展可靠度设计方法进行盾构隧道可靠度设计，即只需要一次蒙特卡洛模拟，就可以同时考虑设计的承载能力极限状态（ULS）、正常使用极限状态（SLS）、经济最优以及可靠度要求。并利用此方法构建了场地勘察与盾构隧道可靠度设计之间的联系。针对具体场地，基于经济最优化的标准，给出了优化的勘察方案与相应的结构设计方案。结果表明，相较于原勘察方案，考虑多参数联合分布的优化方法可以达到节约成本的目的。
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