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不同算法在土質(zhì)邊坡穩(wěn)定分析中的應(yīng)用

文檔作者：蘇利軍1 2 文檔來源： 1．四川君信工程項目管理咨詢有限公司，四川成都610039； 2．四川信德建設(shè)有限公司		點擊數(shù)：	更新時間： 2025年03月04日
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第52卷第11期
2016年11月
甘肅水利水電技術(shù)
GANSU WATER RESOURCESAND HYDROPOWER TECHNOLOGY
Vol_52．No．11
NOV．．2016
·設(shè)計與研究·
不同算法在土質(zhì)邊坡穩(wěn)定分析中的應(yīng)用
蘇利軍，，2
(1．四川君信工程項目管理咨詢有限公司，四川成都610039；
2．四川信德建設(shè)有限公司，四川成都610039)
摘要：采用剛體極限平衡法、人工智能改進極限平衡法和有限單元法對某土石壩進行邊坡穩(wěn)定分析，結(jié)合方法的優(yōu)劣
對計算結(jié)果進行分析表明，改進極限平衡法與傳統(tǒng)極限平衡法滑弧位于同一區(qū)域，改進極限平衡法計算結(jié)果偏小，證
明該方法能夠找到更優(yōu)的安全系數(shù)。最后通過有限單元法進行二維分析，對該結(jié)果進行了驗證。
關(guān)鍵詞：極限平衡法；人工智能；有限元法；土質(zhì)邊坡
中圖分類號：TV698．2+32 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：2095—0144(2016)11-0030—04
1 計算方法
剛體極限平衡法是目前邊坡穩(wěn)定分析的主要
方法，它把所有的土體都看作剛體，通過在搜索區(qū)
域不斷假設(shè)滑動面進行循環(huán)計算，找出最小安全系
數(shù)，但它沒有充分考慮土體實際工作環(huán)境狀態(tài)(如
土體本身的變形及應(yīng)力一應(yīng)變關(guān)系)，當(dāng)目標(biāo)對象
邊界條件較為復(fù)雜，或包含多個自由度時，計算結(jié)
果往往會遺漏最小安全系數(shù)對應(yīng)的最優(yōu)滑弧，使計
算結(jié)果陷入局部極值。人工智能方法是目前巖土工
程發(fā)展的重要方向，它能應(yīng)對目標(biāo)對象非線性、多
變量等復(fù)雜問題，使計算更加高效隨機、更為全局
化，較好地改善和彌補了極限平衡法的一些缺陷，
典型代表有螞蟻算法、遺傳算法等。有限單元法配
合軟件的使用，能輕松建立目標(biāo)模型，直觀表現(xiàn)模型
的應(yīng)力、位移和塑性分布，但不能直接給出安全系數(shù)。
1．1傳統(tǒng)極限平衡法
首先對分析邊坡進行任意圓弧滑動假設(shè)，對滑
動體垂直條分成若干土條，每個土條受力示意如圖
1所示，其次對土條和整個滑動塊進行受力分析，計
算相應(yīng)安全系數(shù)。該方法假定劃分的每個土條均為
剛體，不考慮它本身的內(nèi)部變形，滑動體本身在所
受力作用下是平衡的。根據(jù)土條受力假設(shè)條件的差
異分為瑞典圓弧法、畢肖普法、塞賓斯法等。計算中
采用簡化畢肖普法，并利用河海大學(xué)Autobank6．1
軟件進行了驗算。
4形．
壇
圖1土質(zhì)邊坡極限平衡法條分示意圖
1．2人工智能改進極限平衡法
人工智能方法是近期基于計算機高容量、高計
算速度發(fā)展起來的，并迅速被引用至巖土領(lǐng)域，該類
方法不需要對目標(biāo)函數(shù)設(shè)定特別要求，使對目標(biāo)函
數(shù)的搜索全局性、穩(wěn)定性進一步提高，這些優(yōu)勢都為
土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性分析提供了較好的發(fā)展方向。針對
人工智能代表方法——蟻群算法進行簡要介紹。
生物界中，一個螞蟻群體中的螞蟻覓食活動路
徑之所以能出現(xiàn)高度的規(guī)律性，是因為它們能在已
經(jīng)經(jīng)過的路徑上留下“信息素”，這種特別的化學(xué)物
質(zhì)能被同伴感知，后來的同伴通過感知“信息素”的
強弱選擇行動線路，它在通過這條路線的同時，對該
“信息素”進行加強。這樣通過的螞蟻越多，該路線的
信息素會不斷加強，從而成為整個螞蟻群體覓食的
最優(yōu)線路(圖2)。
收稿日期：2016—11-08
作者簡介：蘇利軍(1984一)，男，四川成都人，工程師，碩士，主要從事水利水電工程設(shè)計、施工、管理，E—mail：254408294@qq．corn。
·30·
萬方數(shù)據(jù)
第11期蘇利軍：不同算法在土質(zhì)邊坡穩(wěn)定分析中的應(yīng)用第52卷
蟻穴
蟻穴
蟻穴
：h)
0只
食物溺
食物源
食物源
圖2螞蟻覓食活動示意圖
如圖2所示，從巢穴到食物源，螞蟻有兩條活動
線路A、曰(路線A>路線B)，假設(shè)10只螞蟻參與覓
食，起初螞蟻面對兩條陌生線路隨機通過【圖2(a)】；
由于A路線距離較長，信息素?fù)]發(fā)較快，后續(xù)螞蟻
通過數(shù)越來越少，相對B線路“信息素”的不斷加
強，通過螞蟻數(shù)量則越來越多[圖2(b)]；隨著B線路
通過螞蟻數(shù)的不斷增多，A線路逐漸不再被利用，最
終整個螞蟻群體將通過B線路進行覓食[圖2(c)]。根
據(jù)上述原理，采用Fortran編制的計算程序進行計算。
1．3有限單元法
將計算邊坡離散成有限個單元，并假定這些單
元相互獨立鉸結(jié)，如果把荷載看做是作用在單元的
鉸結(jié)點上，則每個單元在荷載作用下，它的位移、應(yīng)
力應(yīng)變是可求的，這些相互疊加的單元結(jié)果即可代
替原邊坡問題的計算要求，理論上如果邊坡的劃分
單元足夠多，則計算結(jié)果就更準(zhǔn)確。文中采用有限元
軟件Phase2中的Mohr—Coulomb本構(gòu)模型進行分析。
2算例分析
某小(1)型水庫為分區(qū)土石壩，集水面積13．8
km2，一期正常庫容722萬m3，灌溉面積1．9萬畝，Ⅳ
級建筑物。后期壩軸線下移進行加高擴建，庫容增至
1 525萬m，，擴建后壩頂寬6 m、壩高40．7 m，壩基寬
255．3 m，壩頂高程385．7 m，壩基高程345 m；擴建
方案是對上游壩體采用堆石壓腳培厚，坡比l：3．60、
1：3．30、1：30、1：2．50，下游壩體采用黏土進行填筑，坡
比1：2．25、1：2．50、1：2．75。下游壩體以下設(shè)3 m水平
排水棱體。大壩剖面如圖3所示，壩體分區(qū)物理力學(xué)
參數(shù)見表1所列。：2汐步少≮一凈唧如。圖3大壩典型剖面
表1壩體分區(qū)物理力學(xué)參數(shù)
萬方數(shù)據(jù)
2016年第11期甘肅水利水電技術(shù)第52卷
按照上述方法，對該壩體進行壩坡穩(wěn)定計算(施
工竣工工況)，計算結(jié)果見表2，蟻群算法上下游壩
坡滑弧如圖4、圖5所示，有限單元法計算云如圖
6～8所示。
表2計算結(jié)果
·32
蒯囊糕黼黼k
圖4上游壩坡滑弧示意圖
圖5下游壩坡滑弧示意圖
(1)水平位移云圖
f2)鉛直位移云圖
圖6水平及鉛直位移云圖
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?最大主應(yīng)力云圖
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萬方數(shù)據(jù)
第11期蘇利軍：不同算法在土質(zhì)邊坡穩(wěn)定分析中的應(yīng)用第52卷
(21最小主應(yīng)力云圖
圖7最大及最小主應(yīng)力云圖
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圖8塑·性單元分布圖
3結(jié)果分析及建議
從兩種極限平衡法計算結(jié)構(gòu)看，采用人工智能
(蟻群算法)改進極限平衡法計算的安全系數(shù)更小，
表明該方法能夠找到更優(yōu)的滑動面，搜索的全局性
更強。
有限單元法位移云圖表明，大壩的變形主要集
中在頂部，以沉降為主(施工竣工工況)，位移最大的
主要集中在下游壩坡的中部，水平位移較為明顯；應(yīng)
力云圖6、圖7表明，大壩各主應(yīng)力幾乎呈平行狀
態(tài)，區(qū)域平滑，不存在有突變現(xiàn)象，壓應(yīng)力成為主導(dǎo)；
塑性單元分布圖8則顯示，在壩體一定范圍內(nèi)有剪
切屈服現(xiàn)象，滑動趨勢上仍表現(xiàn)為圓弧。
根據(jù)有限單元法位移、應(yīng)力和塑陛單元的分布
狀態(tài)，與人工智能改進極限平衡法計算結(jié)果對比，發(fā)
現(xiàn)圓弧滑動面位置基本吻合，一定程度上驗證了該
方法的合理性。
由于改進極限平衡法程序只考慮了施工竣工工
況，上述3種方法都是基于施工竣工工況進行計算
的，并沒有考慮滲流影響，故在后續(xù)研究中，將滲流
加人工智能改進極限平衡法進行完整的土石壩穩(wěn)定
計算將具有重要意義。
參考文獻：
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雙孔方案與單孔優(yōu)化方案的試驗計算結(jié)果進行了對
比，分析結(jié)果表明兩者吻合度較好。
(3)數(shù)值模擬結(jié)果表明數(shù)學(xué)模型計算能夠準(zhǔn)確
計算溢洪道內(nèi)任意位置上的流場，彌補模型試驗在
測量部分?jǐn)?shù)據(jù)的缺陷，其結(jié)果可供類似溢洪道設(shè)計
參考。
參考文獻：
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