摘要：现代工程设计大量使用数值模拟技术,然而数值模拟中仿真模型、几何参数、工作载荷、环境条件等均存在不确定性,这些不确定性直接影响数值模拟结果的可信度,尤其在研发对性能和可靠性要求严苛的装备时,忽略这些不确定性将产生潜在风险,因此在基于数值模拟的工程设计中开展不确定性量化意义重大。不确定性表征既是准确开展不确定性量化和优化设计工作的前提,也是工程精细化设计的重要支撑。本文阐述了基于数值模拟的工程设计中所面临的不确定性因素,根据不确定性因素的表现形式和可用信息,按照概率表征和非概率表征两大类总结了目前主流的参数不确定性表征方法,介绍了各种表征方法的基本思想、主要原理、适用范围以及方法在工程实践中的发展和应用,并简要阐述基于不确定性表征结果进行不确定性传播的基本思路,最后对不确定性表征的研究方向进行了展望。

摘要：围岩参数不确定性表征是隧道长寿命设计的基础,其中如何在有限数据样本条件下获得足够精度是关键。为此,结合Bootstrap方法和赤池信息量准则(AIC),提出了一种隧道围岩参数不确定性表征方法,并以此研究获得足够精度所需的最小样本数。该方法先通过Bootstrap抽样计算小样本条件下围岩参数概率特征值;然后利用AIC方法识别概率分布类型;其次计算统计特征值落入95%置信区间的频率,确定目标准确率(如90%)所需的最小样本数,从而确保获取足够精度的围岩参数不确定性表征。以Hoek软岩参数为例演示了该方法,研究了软岩参数的不确定性表征与最小样本数;结果表明,满足90%精度需求时软岩参数均值和标准差所需的最小样本数分别为12和22。利用2处软岩实际数据对该方法进行了验证,结果表明在上述最小样本数条件下软岩参数不确定性表征精度满足要求。结合三倍标准差准则,应用该方法对岩体分级标准中的三、四级围岩进行不确定性表征分析,得到了重度、变形模量、黏聚力、内摩擦角和泊松比等围岩参数所需的最小样本数,可为工程实际中三、四级隧道围岩参数不确定性表征的采样提供有益参考,从而助力于隧道可靠性评估与长寿命设计。