Dans les méthodes existantes de fiabilité non probabiliste des pentes, le modèle d'ensemble convexe est utilisé pour décrire l'incertitude des paramètres, ce qui ne permet d'établir qu'un domaine incertain avec des frontières régulières et dont la couverture est trop large. Pour résoudre ce problème, une méthode d'analyse de la fiabilité non probabiliste des pentes basée sur un modèle d'ensemble convexe polygonal est proposée. En fonction de l'intervalle des données d'échantillons des paramètres géotechniques, une fonction approximative de la pente est construite à l'aide de la méthode de la surface de réponse quadratique et de l'échantillonnage Latin Hypercube ; parallèlement, un modèle d'intervalle traditionnel et un modèle d'intervalle basé sur l'analyse en composantes principales (ACP) sont établis, combinant ces deux modèles pour construire un modèle d'ensemble convexe polygonal ; l'algorithme itératif HL-RF (Hasofer-Lind et Rackwitz-Fiessler) est utilisé pour identifier le point de défaillance le plus probable de la fonction d'état limite, et l'algorithme d'optimisation simplex est utilisé pour trouver les points extrêmes. Selon la définition de l'indicateur de fiabilité non probabiliste basé sur le rapport de distance, la fiabilité non probabiliste de la pente est calculée pour déterminer l'état de stabilité de la pente. L'analyse des cas a vérifié la faisabilité de la méthode. Comparée aux méthodes de fiabilité non probabiliste des pentes basées sur les modèles d'intervalle et ellipsoïdal, cette méthode est plus cohérente avec les résultats de la méthode de Monte-Carlo ; avec l'augmentation de la variabilité et de la corrélation du paramètre de résistance au cisaillement, l'indice de fiabilité non probabiliste de la pente diminue. Lors de l'analyse de la stabilité des pentes avec cette méthode, les résultats de jugement sont cohérents avec ceux obtenus par différentes méthodes de fiabilité.

pente;fiabilité non probabiliste;modèle d'ensemble convexe polygonal;variabilité;corrélation