三维边坡的最危险滑动面搜索研究

摘要

边坡稳定性分析的重点与难点之一就是如何搜索其潜在危险滑动面，目前大多数学者采用二维分析方法搜索边坡潜在危险滑动面，但关于搜索三维边坡潜在危险滑动面的研究尚不够深入。实际工程中边坡稳定性分析往往是三维问题，采用二维边坡计算方法计算出的稳定系数偏于保守，这样在设计边坡或者边坡支护时会造成一些不必要的浪费。基于现阶段的研究不足之处，本文采用三维分析方法计算边坡的稳定系数，并结合优化算法搜索三维边坡的潜在危险滑动面。
　　搜索三维边坡的潜在危险滑动面是一个十分复杂的问题，当采用稳定系数作为评价边坡稳定性的主要指标时，搜索三维边坡潜在危险滑动面这一问题就可转化成数学问题，即边坡稳定系数是关于边坡基本参数、物理性质和滑体破坏滑动面形状的函数问题。这一函数极小值问题可以通过优化方法求解，这就是本文的研究思路。论文的主要研究工作如下：
　　①为了更好地对比搜索结果，本文介绍了两种计算三维边坡稳定系数的方法，编制了相应的计算程序，采用典型算例验证程序的合理性，并分析影响三维边坡稳定性的重要因素，这些因素对稳定系数的影响程度对本文搜索潜在危险滑动面有着一定的指导作用；
　　②结合三维稳定性分析方法，采用遗传算法搜索潜在危险滑动面，简化滑体的物理方程，并推导了简单约束条件下土坡滑动面需要满足的约束不等式，使得搜索出的最危险滑动面具有实际的物理意义。搜索结果表明，将遗传算法应用到三维边坡的潜在危险滑动面中，其表现出良好的全局搜索能力及收敛性。
　　③借鉴遗传算法的搜索原理及基本流程，根据三维边坡潜在危险滑动面所具有的特点，提出了一种搜索三维边坡最危险滑动面的新方法—基因入侵算法。通过两个算例验证了基因入侵算法的合理性与有效性，其搜索结果与遗传算法的搜索结果误差很小，但搜索效率高于遗传算法。
　　④分析了本文所提基因入侵算法与遗传算法搜索潜在危险滑动面时的优缺点，取长补短，将这两种方法联合起来搜索三维边坡的潜在危险滑动面。通过搜索结果对比可知：联合方法能够集合遗传算法与基因入侵算法的优点，在同等条件下，其搜索效率较高，搜索结果精度最好。

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1绪论

1.1引言

1.2边坡稳定性分析方法的发展历程及国内外研究现状

1.3土坡最危险滑动面搜索研究现状

1.4目前研究的不足及发展趋势

1.5 本文主要研究内容及技术路线

2 两种三维极限平衡法计算模型及其应用

2.1 概述

2.2 三维Janbu法

2.3 严格三维极限平衡法

2.4程序-算例-讨论

2.5各参数对稳定系数的影响

2.6本章小结

3 遗传算法简介及收敛性验证

3.1 概述

3.2 遗传算法简介

3.3遗传算法的实现过程

3.4遗传算法收敛性算例验证

3.5本章小结

4 基于遗传算法的三维土坡最危险滑动面搜索

4.1 概述

4.2 最危险滑动面的遗传算法（GA）搜索技术

4.3 算例—讨论

4.4本章小结

5 搜索三维边坡最危险滑动面的新方法—基因入侵算法探讨

5.1 概述

5.2 三维边坡最危险滑动面搜索新方法的基本原理与特点

5.3 算例验证与对比

5.4 遗传算法与基因入侵算法联合搜索最危险滑动面

5.5 本章小结

6 结论与展望

6.1 基本结论

6.2 后续工作及展望

致谢

参考文献