边坡稳定性分析改进的径向移动算法研究

边坡非圆弧临界滑动面搜索是边坡稳定性计算中的一个关键问题,其实质是找到一条安全系数最小的滑动路径。采用新的全局最优化算法--径向移动优化算法搜索路径相对其他算法具有快速、存储空间小、计算简单等优势,但却存在搜索结果不稳定的现象,为克服这个问题,对其数据结构进行调整,提出了改进的径向移动算法,使路径搜索趋于稳定。搜索到的滑动面路径对应的安全系数采用不平衡推力法进行计算,在可行性分析的基础上,采用二分法对安全系数快速、精确地求解。通过一个水库岸坡的算例计算,验证了改进的径向移动算法用于非圆弧临界滑动面搜索的有效性。又通过分析对比改进的径向移动优化算法和粒子群算法的搜索结果,展示了改进的径向移动算法快速收敛,稳定性高的显著优势。     

基于遗传算法的边坡稳定性分析

边坡稳定性分析的关键是如何确定最危险滑动面。遗传算法是一种全局优化分析方法,克服了一般优化方法容易陷入局部最优解的缺点。由于工程实际中边坡几何形状的不规则和材料的非均匀性,真正的临界滑动面形状并不是都能用圆弧来准确描述的,研究任意型滑面情况下的稳定性很有必要。为更加合理地进行边坡的稳定性分析,利用遗传算法来搜索模拟边坡的最危险滑动面,在工程实例中进行具体应用,得到了非圆弧型滑动面,与其他软件计算结果对比,表明本文算法精度更高,适应性更广。     

土质边坡失稳判别的CA-AA耦合模型

解决边坡稳定性问题的关键是确定最危险滑动面(潜在最危险滑动面)和边坡的稳定系数。将蚁群算法用于求解土质的边坡稳定性问题。针对蚁群算法在演化过程中存在停滞和过早收敛的现象,对基本蚁群算法的结构形式和蚂蚁转移概率的计算进行了改进。构建了一种新的蚁群算法——元胞蚁群算法(CA-AA)。在文武坡边坡稳定性判别中,利用CA-AA法计算得到其稳定系数为1.37,略小于《岩土工程勘察规范》不平衡推力法计算值,弥补了不平衡推力法的不足,更接近实际。算例结果表明:元胞蚁群算法(CA-AA)总能搜索到问题的全局最优解,且搜索效率也有较大的提高。     

蚁群算法与遗传算法融合及其在边坡临界滑动面搜索中的应用

临界滑动面搜索是边坡稳定性分析中一项非常重要的内容。相对于圆弧滑动面的确定,只需要圆心和半径3个未知量,非圆弧滑面的确定则需要找出若干个控制点,是一个多维空间的优化问题。非圆弧滑动面优化搜索问题相当复杂,常规优化算法往往达不到要求。改进了蚁群算法,使其具备在连续空间的搜索能力,并与遗传算法融合,形成优势互补,克服了遗传算法的无反馈能力导致无用的冗余迭代、求解效率低以及蚁群算法初期信息素匮乏导致算法速度慢的不足。通过与商用软件GEO-SLOPE的算例求解结果对比,来说明本算法的有效性。     

基于改进遗传算法的地下空区边坡稳定性分析

以边坡稳定性计算的非圆弧滑动面条分法为基础,提出一种改进的遗传算法。在无需对边坡最危险滑动面的几何形状进行假设的前提下,自由搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数。通过工程实例,将改进方法与其他方法进行对比分析,结果表明：该方法不仅准确可靠,而且总能搜索到全局最优解。该实例也表明：在其他条件不变的情况下,地下空区是导致边坡失稳的主要因素。     

地震荷载作用下土钉支护边坡稳定性拟静力分析

在极限平衡分析框架内,使用滑动面搜索新方法和圆弧滑动面方法对地震作用下的土钉支护边坡进行稳定性分析。考虑地震作用时,采用拟静力分析方法,并根据不同的条分模式,推导出水平地震动态分布系数的计算公式。针对地震效应下圆弧滑动面竖直条分法的不足,采用水平和竖直条分法相结合的改进方式。通过算例对比分析,并研究土钉支护间距与不同地震烈度条件下土钉长度的变化对边坡静力和动力稳定性的影响,结果表明,滑动面搜索新方法计算得的最小安全系数与圆弧滑动面方法的计算结果颇为接近,且比以往研究成果要小,可说明滑动面搜索新方法的可行性;在土钉支护边坡的静力和动力稳定性分析中,滑动面搜索新方法计算得的临界滑动面与临界圆弧滑动面接近,但表现出非圆弧特性;在一定程度上可减小土钉支护间距和增大土钉长度,可有效地改善土钉支护边坡在地震作用下的稳定性。     

并行组合模拟退火算法在边坡稳定分析中的应用

采用自适应有限元法分析边坡的应力场,然后应用并行组合模拟退火算法建立基于应力场的边坡任意形状临界滑动面的全局搜索方法。该方法适用于任意几何形状,不同岩土材料分层以及多种荷载作用的复杂边坡。并行组合模拟退火算法是将模拟退火算法和遗传算法相结合的优化算法,它可以从多个初始点开始并行寻优,能以较快的速度找到全局最优解。通过工程实例分析,证明这种基于自适应有限元分析和并行组合模拟退火算法搜索边坡临界滑动面的方法可行、高效。     

基于临界滑动场的岩质边坡临界滑动面搜索方法

在边坡稳定分析中临界滑动面搜索是关键问题。现行搜索算法包括数学规划法和智能搜索算法,均是以圆弧或圆弧加折线为假定滑动面形式在计算土质边坡基础上发展起来的,基本上不适用于岩质边坡计算。临界滑动场理论以余推力法和最优化理论为基础,采用新的结构面处理方法,可计算出与实际情况基本吻合的最大余推力方向场,能方便追踪出各可能出口点的滑动面,从而找出边坡整体临界滑动面。取一均质土质边坡算例对计算结果可信度进行验证,与强度折减法和Spencer极限平衡法所得计算结果相吻合。另取一露天矿边坡对该方法的实用性进行了验证。     

混沌优化算法在土质边坡稳定性分析中的应用

确定边坡最危险滑动面并计算与之相对应的安全系数是边坡支护的重要任务。本文结合简化Bishop法,用一种新的智能优化算法混沌优化算法来搜索全局最优解。该方法利用混沌运动本身具有遍历性、随机性、规律性等内在特点,能在一定范围内按其自身规律不重复地遍历所有状态,易于跳出局部最优解,具有很强的全局搜索能力。通过坡高为12.3m的某电厂三层土质边坡的典型算例分析,并和遗传算法、枚举法计算结果对比可知,计算结果超于一致,其差值接近于0,因此混沌优化算法能在很高精度下搜索到全局最优解,能很好地解决边坡稳定性分析中的优化问题。     

双重变异遗传算法及其在临界滑动面搜索中的应用

针对传统的优化算法难以在具有变量多、约束条件复杂、局部极值点多的边坡临界滑动面搜索中取得较好效果的问题,提出双重变异遗传算法（DMGA）。一方面,该算法通过探测变异操作提升算法的局部寻优能力,通过直接变异操作提升算法的全局寻优能力,两者的结合使算法能够在搜索的广度与深度上达到较好的平衡;另一方面,算法采用考虑个体适应度值与进化代数的自适应交叉概率及自适应变异概率,使算法在进化的早期能够增加种群的多样性,在进化的后期能够保护较优的个体不受破坏。将该算法与简化Bishop法相结合,对澳大利亚计算机应用协会（ACADS）提供的考核题及一个海堤边坡工程实例进行分析,计算结果表明:（1）对于均质边坡和非均质边坡,该方法均能准确搜索到边坡的临界滑动面及相应的安全系数;（2）与仅进行直接变异或探测变异的遗传算法相比,双重变异遗传算法具有更强的全局搜索能力及更好的鲁棒性,具有广阔的应用前景。     

利用潘家铮极值原理与和声搜索算法进行土坡稳定分析

基于潘家铮极大极小值原理,结合和声搜索算法提出了一种土坡稳定分析的新方法。对给定的滑动面,利用和声搜索算法寻找出能使该滑动面具有最大抗滑稳定安全系数的内力分布,其间可以考虑土条发生局部破坏后的内力调整过程。同样利用和声搜索算法搜索出土坡最危险的滑动面。将该法应用于简单土坡、复杂土坡的稳定分析中,与传统方法计算结果的比较证明了新方法的合理和适用性。     

基于蚁群算法的严格最大剩余推力临界滑动面搜索

临界滑动面搜索一直是边坡稳定性分析中十分重要的课题,由于极限平衡法具有理论简单,易于被工程师掌握的优点,因此,仍在工程应用中占主导地位。剩余推力法是国内学者提出的一种简单实用且有较高精度极限平衡法,已被纳入国家规范。针对目前剩余推力法条间力假设简单,只考虑了力的平衡而忽略力矩平衡的缺点,通过Spencer法迭代构造了严格剩余推力法边坡临界滑动面搜索优化的模型,并结合蚁群算法搜索出了最大的剩余推力相应的临界滑动面。该模型具有精度高,收敛快的特点。最后给出的两个算例与传统的蚁群算法直接搜索安全系数最小得到的结果做了比较,表明了本文方法的正确性。     

样条函数模拟土坡滑动面的效率分析

土坡稳定分析中,二维滑动面通常由一系列点顺序连接产生,并且将点的坐标当作优化变量来搜索临界滑动面,当点的个数较多时会导致优化变量较多;只需给定少量的控制节点,即可利用三次样条函数得到光滑的曲线作为任意滑动面,该法对于含软弱夹层土坡,无需事先指定直线段。利用不平衡推力法计算给定滑动面的安全系数,采取和声搜索算法确定最小安全系数相应的临界滑动面。对3个土坡算例进行了比较分析,比较了常规策略与样条函数方法在模拟土坡滑动面时的效率。     

Determination of the critical failure surface for slope stability analysis using ant colony optimization

Slope stability analysis of any natural or artificial slope aims at determining the factor of safety of the slip surface that possesses the lowest factor of safety. In this study, an ant colony optimization (ACO) algorithm is developed to solve this factor-of-safety minimization problem. Factors of safety of slip surfaces are found by using the Morgenstern–Price method, which satisfies both force and moment equilibrium. Nonlinear equations from the Morgenstern–Price method are solved numerically by the Newton–Raphson method. In the proposed ACO algorithm, the initiation point and the shape of the slip surface are treated as the search variables. The proposed heuristic algorithm represents slip surfaces as piecewise-linear curves and solves for the optimal curve yielding the minimum factor of safety. To demonstrate its applicability and to investigate the validity and effectiveness of the algorithm, four examples with varying complexity are presented. The obtained results are compared with the available literature and are found to be in agreement.     

基于最小势能法的三维临界滑裂面搜索方法

为了得到三维边坡的临界滑裂面,提出了6个参数控制的三维滑裂面构造方法,基于边坡三维最小势能稳定性分析方法建立目标函数,采用遗传算法实现了临界滑裂面的搜索,并开发了相应的搜索程序。为检验文中搜索方法的合理性,将其与其他方法得到的临界滑裂面以及最小安全系数进行比较,并且将室内模型试验得到的临界滑面与理论搜索的结果进行对比。研究表明：搜索方法可实现稳步收敛;针对算例进行多变量同时变化的搜索验算,得到了与极限平衡法较为接近的结果,表明提出的搜索方法是合理的;理论计算结果与室内模型试验坡面加载得到的边坡临界滑面较为接近,再次验证三维边坡临界滑面搜索方法是可行的。     

禁忌搜索在边坡稳定分析中的应用

在禁忌搜索和极限平衡分析的基础上,提出了全局确定边坡最小安全系数的禁忌搜索方法,并建立了响应的模型;该方法是一种启发式的全局搜索方法,可以搜索出全局最小安全系数,同时还能确定出与之对应的最危险滑动面。将该方法应用于不同几何形状和土层信息的边坡稳定分析中,结果表明,提出的方法能够避免局部最小解,并能搜索到全局最小安全系数。     

引入退火机制的智能单粒子算法在复杂边坡最危险滑动面搜索中的应用

复杂边坡的安全系数可能存在多个局部极小值点,如何确定边坡的最小安全系数是复杂边坡稳定性分析中的一个关键问题.本文结合简化Bishop法,采用一种新的启发式全局优化算法--智能单粒子算法(ISP0)来搜索复杂边坡的最危险滑动面.为帮助该算法快速跳出局部极值点,本文将模拟退火(SA)机制引入到智能单粒子算法中,结合了两种算...