基于最大最小蚁群优化算法的缓层土质三维边坡临界滑动面搜索

解决滑坡问题的关键在于边坡的稳定性分析,而边坡稳定性分析的要点在于边坡临界滑动面的搜索以及边坡安全系数的计算。为更准确地搜索边坡的临界滑动面,将最大最小蚁群优化算法应用于缓层土质三维边坡临界滑动面搜索。首先采用光滑有限元法结合莫尔-库伦强度准则对边坡模型进行弹塑性分析,计算得到边坡的应力场;然后在边坡内部构建一组独立于有限元法单元网格的条带结点网络,在此基础上引入最大最小蚁群优化算法,结合滑动面应力法建立搜索边坡临界滑动面并求取对应安全系数的计算模型;最后利用该计算模型分别对均质边坡算例、双层材料边坡算例和公路路堑边坡工程实例进行计算与分析。结果表明:通过将该计算模型的计算结果与二维极限平衡法和三维强度折减法的计算结果进行对比,并结合某公路路堑边坡实例的滑坡实际发展趋势,验证了该计算模型的有效性和准确性,可为缓层土质边坡的开挖和支护设计提供依据。

土质边坡极限平衡状态及临界滑动面的判定方法

开展边坡失稳判据及临界滑动面确定方法的理论与数值实现研究。应用分叉理论的研究成果,证明满足关联流动法则的理想弹塑性材料,在平面应力或平面应变条件下的失稳模式为应变局部化模式,由此类材料构成的边坡模型的失稳过程为局部带渐进扩展过程。基于以上证明,提出局部化带贯通判据,认为表征边坡整体失稳的充要条件是局部化带在边坡内部的完全贯通。基于数值模拟,发展一种局部化带路径追踪技术,根据每个增量时步土体单元的局部化状态信息,通过后处理显式追踪局部化带的形成、扩展、汇合直至贯通的过程,直观、方便地判断边坡的极限平衡状态,同时确定临界滑动面的位置。并开展强度折减和位移加载算例研究,验证局部化带贯通判据及数值实现方法的适用性。

边坡非圆弧临界滑动面的粒子群优化算法

采用粒子群优化算法搜索边坡的临界滑动面及其对应的最小安全系数。粒子群优化算法不断迭代更新试算滑动面,使其安全系数不断减小,经过有限次的迭代分析可确定边坡临界滑动面及其对应的全局最小安全系数。粒子群优化算法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可克服多数常规的优化方法易陷入安全系数局部极小的问题,并具有较高的搜索效率。同时,粒子群优化算法易于与极限平衡法或有限元–极限平衡法相结合进行边坡稳定分析。通过数值算例及与其他学者的结果比较,证明提出的确定边坡临界滑动面方法的有效性。

基于应力场的土坡临界滑动面的蚂蚁算法搜索技术

在土坡应力场非线性有限元分析的研究基础上,将蚂蚁算法这一新的启发式人工智能型优化方法与土坡稳定性有限元分析方法相结合,探讨了基于有限元分析得出的土坡应力场所对应最小稳定安全系数的土坡任意形状临界滑动面的蚂蚁算法搜索技术,并通过分析算例说明这一技术的可行性。

岩石边坡中最危险圆弧滑动面的确定

本文利用最优化理论探讨了在岩石边坡中确定最危险圆弧滑动面位置的方法,并借助于优化方法,对几种常见的线性坡的最小安全系数(f~*)进行了比较并探讨了它与边坡参数的关系。

边坡非圆弧潜在滑动面全局优化的新方法

最危险潜在滑动面搜索是边坡稳定性分析中的一项关键工作,最危险滑动面的准确确定对边坡稳定性评价、设计、施工等均具有重要意义,随着计算机技术的发展,各种最优化方法在最危险滑动面搜索中得到广泛应用。Leapfrog算法是一种优秀的全局优化方法,该方法模拟分子在空间中运动的物理现象,以分子势能表示目标函数,通过一定策略追踪分子的运动轨迹,获得问题解。极限平衡分析是工程界普遍接受的稳定性分析方法,以安全系数(滑动面的函数)为目标函数,将Leapfrog算法与Spencer法结合,提出确定任意形状滑动面的新方法,并通过2个经典算例说明该方法的可行性。

应用免疫粒子群算法进行边坡稳定性分析

边坡稳定性分析具有不确定性,是一个复杂非线性处理过程,为了克服传统分析方法易陷入局部极值的问题,采用改进的免疫粒子群算法,引入免疫接种与免疫选择机制,基于简化Bishop条分法求解边坡稳定性系数,建立边坡临界滑动面的数值优化模型,经过工程实例计算和方法对比,检证其算法的有效性和可靠性。

水厂铁矿露天边坡工程研究

水厂铁矿露天边坡工程研究是国家“七·五”攻关项目。本文对其主要研究内容、研究方法特点以及取得的结果进行了全面阐述。研究结果表明,与原设计相比,总体边坡角可提高2—3°,增加采出矿石量379万t,减少废石剥离量7228万t,取得1.7903亿元的经济效益。

对称破坏机制下的边坡稳定三维滑动场分析方法

针对现有边坡三维极限平衡分析方法,提出了一种对称破坏机制下的边坡稳定三维滑动场分析方法,该方法基于剩余推力法原理,采用优化控制理论求解危险滑面并进行评价.同时,结合矿山人工开挖边坡的特点,应用三维滑动场方法进行反向搜索,即在指定安全系数下计算最大允许坡角,从而实现边坡优化设计.

基于智能单粒子算法的楔体最危险滑动面搜索

在岩质挖方边坡稳定性分析中,由于实际的地质结构面产状通常具有离散性且分布范围不确定,导致楔体的确定存在偶然性。以往多通过寻找每组结构面的优势产状进行楔体滑动稳定分析,该方法不能全面考虑所有可能形成的随机楔体组合,当优势产状组合形成的楔体安全系数与最危险滑动面组合的楔体安全系数相差较大时,可能会使边坡设计方案偏于不安全。提出了一种新的楔体稳定性优化分析方法,该法采用智能单粒子算法(ISPO)来搜索具有最小安全系数的楔体及其滑动面组合。通过与其他方法的对比,说明提出的方法具有更好的稳定性和更快的收敛速度。

江西风电边坡防护设计以及稳定性模拟分析

为解决现有的边坡稳定性分析方法计算效率低、误差大等问题,设计了一种新型光纤光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)传感器。在考虑温度补偿的情况下,该传感器采集边坡内部位移变化,并采用中心差分法(Central Difference Method,CDM)作为将测得的应变转换为周围土体水平位移的优化算法,该算法的优点在于计算误差较小,一旦监测工作准备就绪,根据目标函数的最大位移增量,在优化模型中由监测位移确定潜在的边坡滑动面。最后,采用毕肖普法进行积分处理,估算边坡安全系数。在同样的滑动面荷载情况下,相比于积分法的安全系数具有较小的下降梯度。通过模拟实验,验证了该分析方法和光纤光栅监测技术的可行性和可靠性。

基于Morgenstern-Price法和改进径向移动算法的边坡稳定性分析

为了能够准确确定边坡的非圆弧临界滑动面位置及其相应的安全系数,采用一种新的启发式优化算法——径向移动算法,对边坡进行稳定性分析。通过调整原算法中的数据结构,增强粒子的自反馈能力,提出改进径向移动算法(IRMO)。安全系数的求解采用严格的Morgenstern-Price法,应用Newton-Raphson法,建立了满足条间力平衡与力矩平衡的Morgenstern-Price法中安全系数F和条间力参数λ的迭代计算公式。基于Morgenstern-Price法,采用IRMO算法对边坡稳定性进行分析,通过2个典型边坡算例和1个复杂海堤边坡实例,从稳定性、精确性、计算效率等多个角度将IRMO算法与未改进的径向移动算法进行对比论证,同时将IRMO算法与粒子群算法、改进粒子群算法等其他算法进行对比分析。结果表明:相比未改进的径向移动算法,IRMO算法连续搜索20次临界滑动面的结果重叠度更高,证明IRMO算法稳定性更强,IRMO算法的安全系数值随代数收敛的速度更快,证明IRMO算法的计算效率更高;与粒子群算法、改进粒子群算法等启发式算法相比,IRMO算法搜索到的临界滑动面位置与其他算法一致,安全系数计算结果更接近裁判答案,标准差也最小,证明IRMO算法在边坡稳定性分析问题上更具可行性与优越性;通过海堤边坡实例的分析,IRMO算法得到了该边坡合理的安全系数值和临界滑动面位置,表明该算法能够正确评估边坡稳定程度,可以应用于实际工程中。