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不同算法在土质边坡稳定分析中的应用

文档作者：苏利军1 2 文档来源： 1．四川君信工程项目管理咨询有限公司，四川成都610039； 2．四川信德建设有限公司		点击数：	更新时间： 2025年03月04日
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第52卷第11期
2016年11月
甘肃水利水电技术
GANSU WATER RESOURCESAND HYDROPOWER TECHNOLOGY
Vol_52．No．11
NOV．．2016
·设计与研究·
不同算法在土质边坡稳定分析中的应用
苏利军，，2
(1．四川君信工程项目管理咨询有限公司，四川成都610039；
2．四川信德建设有限公司，四川成都610039)
摘要：采用刚体极限平衡法、人工智能改进极限平衡法和有限单元法对某土石坝进行边坡稳定分析，结合方法的优劣
对计算结果进行分析表明，改进极限平衡法与传统极限平衡法滑弧位于同一区域，改进极限平衡法计算结果偏小，证
明该方法能够找到更优的安全系数。最后通过有限单元法进行二维分析，对该结果进行了验证。
关键词：极限平衡法；人工智能；有限元法；土质边坡
中图分类号：TV698．2+32 文献标志码：A 文章编号：2095—0144(2016)11-0030—04
1 计算方法
刚体极限平衡法是目前边坡稳定分析的主要
方法，它把所有的土体都看作刚体，通过在搜索区
域不断假设滑动面进行循环计算，找出最小安全系
数，但它没有充分考虑土体实际工作环境状态(如
土体本身的变形及应力一应变关系)，当目标对象
边界条件较为复杂，或包含多个自由度时，计算结
果往往会遗漏最小安全系数对应的最优滑弧，使计
算结果陷入局部极值。人工智能方法是目前岩土工
程发展的重要方向，它能应对目标对象非线性、多
变量等复杂问题，使计算更加高效随机、更为全局
化，较好地改善和弥补了极限平衡法的一些缺陷，
典型代表有蚂蚁算法、遗传算法等。有限单元法配
合软件的使用，能轻松建立目标模型，直观表现模型
的应力、位移和塑性分布，但不能直接给出安全系数。
1．1传统极限平衡法
首先对分析边坡进行任意圆弧滑动假设，对滑
动体垂直条分成若干土条，每个土条受力示意如图
1所示，其次对土条和整个滑动块进行受力分析，计
算相应安全系数。该方法假定划分的每个土条均为
刚体，不考虑它本身的内部变形，滑动体本身在所
受力作用下是平衡的。根据土条受力假设条件的差
异分为瑞典圆弧法、毕肖普法、塞宾斯法等。计算中
采用简化毕肖普法，并利用河海大学Autobank6．1
软件进行了验算。
4形．
坛
图1土质边坡极限平衡法条分示意图
1．2人工智能改进极限平衡法
人工智能方法是近期基于计算机高容量、高计
算速度发展起来的，并迅速被引用至岩土领域，该类
方法不需要对目标函数设定特别要求，使对目标函
数的搜索全局性、稳定性进一步提高，这些优势都为
土质边坡稳定性分析提供了较好的发展方向。针对
人工智能代表方法——蚁群算法进行简要介绍。
生物界中，一个蚂蚁群体中的蚂蚁觅食活动路
径之所以能出现高度的规律性，是因为它们能在已
经经过的路径上留下“信息素”，这种特别的化学物
质能被同伴感知，后来的同伴通过感知“信息素”的
强弱选择行动线路，它在通过这条路线的同时，对该
“信息素”进行加强。这样通过的蚂蚁越多，该路线的
信息素会不断加强，从而成为整个蚂蚁群体觅食的
最优线路(图2)。
收稿日期：2016—11-08
作者简介：苏利军(1984一)，男，四川成都人，工程师，硕士，主要从事水利水电工程设计、施工、管理，E—mail：254408294@qq．corn。
·30·
万方数据
第11期苏利军：不同算法在土质边坡稳定分析中的应用第52卷
蚁穴
蚁穴
蚁穴
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0只
食物溺
食物源
食物源
图2蚂蚁觅食活动示意图
如图2所示，从巢穴到食物源，蚂蚁有两条活动
线路A、曰(路线A>路线B)，假设10只蚂蚁参与觅
食，起初蚂蚁面对两条陌生线路随机通过【图2(a)】；
由于A路线距离较长，信息素挥发较快，后续蚂蚁
通过数越来越少，相对B线路“信息素”的不断加
强，通过蚂蚁数量则越来越多[图2(b)]；随着B线路
通过蚂蚁数的不断增多，A线路逐渐不再被利用，最
终整个蚂蚁群体将通过B线路进行觅食[图2(c)]。根
据上述原理，采用Fortran编制的计算程序进行计算。
1．3有限单元法
将计算边坡离散成有限个单元，并假定这些单
元相互独立铰结，如果把荷载看做是作用在单元的
铰结点上，则每个单元在荷载作用下，它的位移、应
力应变是可求的，这些相互叠加的单元结果即可代
替原边坡问题的计算要求，理论上如果边坡的划分
单元足够多，则计算结果就更准确。文中采用有限元
软件Phase2中的Mohr—Coulomb本构模型进行分析。
2算例分析
某小(1)型水库为分区土石坝，集水面积13．8
km2，一期正常库容722万m3，灌溉面积1．9万亩，Ⅳ
级建筑物。后期坝轴线下移进行加高扩建，库容增至
1 525万m，，扩建后坝顶宽6 m、坝高40．7 m，坝基宽
255．3 m，坝顶高程385．7 m，坝基高程345 m；扩建
方案是对上游坝体采用堆石压脚培厚，坡比l：3．60、
1：3．30、1：30、1：2．50，下游坝体采用黏土进行填筑，坡
比1：2．25、1：2．50、1：2．75。下游坝体以下设3 m水平
排水棱体。大坝剖面如图3所示，坝体分区物理力学
参数见表1所列。：2汐步少≮一净唧如。图3大坝典型剖面
表1坝体分区物理力学参数
万方数据
2016年第11期甘肃水利水电技术第52卷
按照上述方法，对该坝体进行坝坡稳定计算(施
工竣工工况)，计算结果见表2，蚁群算法上下游坝
坡滑弧如图4、图5所示，有限单元法计算云如图
6～8所示。
表2计算结果
·32
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图4上游坝坡滑弧示意图
图5下游坝坡滑弧示意图
(1)水平位移云图
f2)铅直位移云图
图6水平及铅直位移云图
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⋯最大主应力云图
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万方数据
第11期苏利军：不同算法在土质边坡稳定分析中的应用第52卷
(21最小主应力云图
图7最大及最小主应力云图
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图8塑·性单元分布图
3结果分析及建议
从两种极限平衡法计算结构看，采用人工智能
(蚁群算法)改进极限平衡法计算的安全系数更小，
表明该方法能够找到更优的滑动面，搜索的全局性
更强。
有限单元法位移云图表明，大坝的变形主要集
中在顶部，以沉降为主(施工竣工工况)，位移最大的
主要集中在下游坝坡的中部，水平位移较为明显；应
力云图6、图7表明，大坝各主应力几乎呈平行状
态，区域平滑，不存在有突变现象，压应力成为主导；
塑性单元分布图8则显示，在坝体一定范围内有剪
切屈服现象，滑动趋势上仍表现为圆弧。
根据有限单元法位移、应力和塑陛单元的分布
状态，与人工智能改进极限平衡法计算结果对比，发
现圆弧滑动面位置基本吻合，一定程度上验证了该
方法的合理性。
由于改进极限平衡法程序只考虑了施工竣工工
况，上述3种方法都是基于施工竣工工况进行计算
的，并没有考虑渗流影响，故在后续研究中，将渗流
加人工智能改进极限平衡法进行完整的土石坝稳定
计算将具有重要意义。
参考文献：
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双孔方案与单孔优化方案的试验计算结果进行了对
比，分析结果表明两者吻合度较好。
(3)数值模拟结果表明数学模型计算能够准确
计算溢洪道内任意位置上的流场，弥补模型试验在
测量部分数据的缺陷，其结果可供类似溢洪道设计
参考。
参考文献：
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