相遇蚁群算法在边坡非圆弧临界滑动面搜索中的应用研究

边坡非圆弧临界滑动面搜索是边坡稳定计算中的一个关键问题,其实质为安全系数最小的滑动路径搜索问题,采用效果良好的路径搜索算法--蚁群算法是目前研究的热点。为了克服传统蚁群算法效率低、效果差的缺点,基于蚂蚁正反向搜索相遇形成完整路径的原理,提出了一种相遇蚁群算法。将该算法用于边坡非圆弧滑动面搜索问题,提出了一种非圆弧临界滑动面搜索的新方法。通过2个边坡的算例计算及一个水库岸坡的工程应用,验证了新算法的有效性。计算结果表明,相遇蚁群算法无论是整个搜索范围还是从某一点起的搜索范围都要比一般蚁群算法大,所以相遇蚁群算法在搜索边坡临界滑动面时所得到解的多样性也要比一般蚁群算法好,因此,相遇蚁群算法的搜索范围能以较大的概率包含全局最优解,算法最终也能以较大概率搜索到全局最优解。最终,相遇蚁群算法可以在更大的范围内以更快的速度找到边坡的临界滑动面。     

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。     

蒙特卡洛法与有限元结合搜索边坡临界滑动面

把蒙特卡洛随机搜索法与有限元法相结合,搜索边坡的临界滑动面及其对应的最小安全系数.通过随机跳跃法生成一定数量的初始试算滑动面,根据有限元分析的应力和孔隙水压力结果计算给定滑动面的安全系数,利用随机走步法不断更新试算滑动面,使试算滑动面安全系数不断减小,最终确定边坡临界滑动面及其对应的最小安全系数.本方法通过随机搜索,克服了大多数常规优化方法易陷入安全系数局部极小的问题.数值算例分析说明了本文提出的确定边坡临界滑动面的方法的有效性和优越性.     

边坡稳定性分析中的剩余推力法

基于传统的剩余推力法思路,推导了包括地表水、地下水、地震力、锚固力等外荷载综合作用下的边坡稳定性和剩余推力计算公式,以实例给出了剩余推力法在MicrosoftExcel中的实现方法,从中可以清晰看出剩余推力法的实质.比较了用同一安全系数但采用不同的折减方法所获得的剩余推力变化趋势.通过上述4类荷载的敏感性分析,指出了剩余推力法应用中应注意的基本问题.运用Excel中加载宏"规划求解”工具,可以方便实现确定性框架下临界滑动面的随机搜索.     

土质边坡空间临界滑动面搜索的优化算法

将二维均质土坡作为平面应变问题,假定滑动面是一个圆弧,将滑弧圆心与半径转变为后缘剪入点、坡脚剪出点和过后缘点滑弧切线与x轴的交点等3个点的横坐标,然后以这3个参数为变量,给定合理的取值区间,应用黄金分割法搜索二维边坡的最小稳定系数及相应的临界滑动面。进一步假定均质土坡的三维空间滑动面为一旋转椭球体,旋转椭球体的竖向中轴面和二维的圆弧面一致,给定椭球体不同的水平轴半径值,采用以上二维滑动面搜索方法可求出不同水平半径所对应的三维最小稳定系数及相应的椭球面。结果表明：边坡的三维稳定系数没有极小值,但有极限值;对于横向延伸长的无限边坡,三维稳定系数逼近二维稳定系数,当旋转椭球长轴与短轴之比大于3时,二者很接近,边坡稳定性可简化为二维来分析;对于受地形、地下水等条件约束的短边坡,三维效应明显,在考虑实际边界条件的情况下按三维来分析。     

基于最大剪应变增量的边坡潜在滑动面搜索

滑动面位置和形状的判断是影响边坡地基稳定性分析合理性的主要因素,合理地确定滑动面的位置和形状是边坡地基稳定性分析首先要解决的问题。由岩土工程常用的Mohr-Coulomb度理论可知,岩土体破坏是由于某一面上的剪应力达到了岩土体的剪切强度,此时剪切面上必然发生较大的剪切变形,因此可以通过搜索最大剪应变增量的位置来确定边坡滑动面。基于以上思路,综合运用有限差分软件FLAC3D和曲线拟合技术,提出基于最大剪应变增量确定边坡地基潜在滑动面的方法。首先,利用有限差分软件FLAC3D计算极限状态时边坡内的应力、应变,在计算剖面中设置一系列的垂线,利用FISH语言编制程序搜索垂线上剪应变增量最大位置的坐标,以获得滑动面上的离散点坐标。然后,通过最小二乘的方法对离散点进行曲线拟合,得到滑动面的形状和位置。通过与极限平衡法的对比分析,验证文中方法的合理性。文中方法的判断标准物理意义明确,简便实用,且克服了对网格的依赖性。     

基于Dijkstra算法的岩质边坡最危险滑动面搜索

岩质边坡稳定性分析的首要条件就是最危险滑动面的确定。本文以Dijkstra算法为原理对吉林省永吉县城市防洪工程岩质高边坡的潜在危险滑动面进行了研究。以数字近景摄影测量方法识别并解译了结构面系统。考虑到永吉高边坡的裂隙系统极为复杂,在三维尺度上搜索潜在最危险滑动面极为困难,因此选取研究区具有代表性的边坡并在二维尺度上采用Dijkstra算法搜索永吉高边坡主滑面上的潜在危险滑动面。研究结果表明,主滑面潜在危险滑动面的连通率介于59.87％ ～70.45％。将最大连通率为70.45%的潜在危险滑动面作为潜在最危险滑动面。     

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。     

网格法全局搜索土坡临界滑动面

基于坡面网格提出了一种全局搜索土坡临界滑动面的几何优化方法。该方法较好地利用了几何优化的长处,原理简单,若辅以一定的经验分析,它将能较为高效地得到土坡临界滑动面。两个计算实例表明,该方法计算搜索结果具有较好的全局性,并且能较好适用于一些复杂的工程土坡。     

基于GA-Sarma算法的边坡最不利滑裂面搜索方法

传统方法在选取潜在滑裂面关键点时,未综合考量剪切滑裂点、受拉滑裂点对搜索过程的影响程度,导致搜索过程易陷入局部最优,从而丢失其他同等级搜索数据。针对这一问题,本研究设计了基于GA-Sarma算法的边坡最不利滑裂面搜索方法。该方法通过计算边坡稳定性系数的实际值提取边坡潜在滑裂面,然后根据剪切滑裂点、受拉滑裂点的特性,选取潜在滑裂面关键点。进而,基于GA-Sarma算法建立目标函数和适应度函数,在考虑变异的前提下搜索边坡的最不利滑裂面。实验测试区域中包含3处最不利滑裂面、5处刚刚形成且危险程度偏低的滑裂面、14处潜在滑裂面。测试结果表明：在20轮测试中,本文方法与两组传统方法搜索到的最不利滑裂面个数平均值分别为3处、1.4处以及0.8处,从而验证了GA-Sarma算法强化了边坡最不利滑裂面搜索效果。该方法可为边坡支护、加固及改造等地质工作提供更加可靠的技术支持。     

基于蚁群聚类算法的岩石边坡稳定性分析

由于岩石边坡影响因素众多且关系复杂,不能用简单的方法进行分析和判断。在工程类比的基础上,一般采用聚类的方法。但由于边坡工程问题环境的复杂性,岩石边坡稳定分析的聚类问题是一个复杂的模糊、随机优化问题,采用传统方法难免带来很多局限性。为了更好地解决这类问题,首次把蚁群聚类算法这种新近提出的仿生聚类算法引入岩石边坡工程领域,以解决其稳定分析问题,提出一种分析岩石边坡稳定问题的新方法。该方法在分析岩石边坡工程实例资料的基础上,采用蚁群聚类算法,以工程类比的思想判断岩石边坡的稳定状态。工程应用证明,该算法可以自动把岩石边坡分成几种类似的状态,判断准确率较高、计算速度较快,是一种比较实用的岩石边坡稳定分析方法,值得在岩石边坡分析领域推广应用。     

土坡圆弧临界滑面的网鱼算法

提出了一种新的搜索土坡临界滑面的优化方法——网鱼算法。该方法原理简单,具有较强的全局寻优能力。网鱼算法首先通过对较大范围内试算滑面作计算,得到局部最优值,然后再以局部最优为初值进行小范围、高密度的搜索,从而确定临界滑面。实例证明,该方法适用于复杂土坡的临界滑面搜索。     

基于GA与SVM的最危险滑动面识别

结合支持向量机与遗传算法,提出了一种边坡最危险滑动面识别的新方法。这种方法基于正交设计和极限平衡分析获得学习样本,通过支持向量机学习,从而获得最危险滑动面与安全系数之间的非线性映射关系,再用遗传算法从全局空间上搜索,进行最危险滑动面的识别,并同时获得对应的最小安全系数,该方法计算速度快、效率高。给出了两个算例,结果是令人满意的。     

基于矢量和分析方法的边坡滑面搜索

基于力是矢量这个基本概念,给出了边坡矢量和法安全系数的矢量表达式。在边坡荷载已知的情况下,运用有限元法计算得到边坡真实的应力分布状态,使用矢量和法安全系数并采用优化算法中的直接法搜索边坡的临界滑面。计算结果表明,使用矢量和分析法搜索得到的临界滑面位置与极限平衡法得到的滑面位置基本吻合,且安全系数相对误差最大为2.09 %,验证了该方法在边坡稳定分析中的合理性与可靠性。矢量和分析方法与基于强度储备安全系数的分析方法不同,具有明确的物理和力学意义,且不需引入过多假设,公式简洁,易于进行三维边坡稳定分析,不需进行迭代计算,可在工程实际中得到广泛的运用。     

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。