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6.3 极限平衡法 6.3.1 概述 6.3.2 简单(瑞典)条分法 6.3.3 简化毕肖甫法 6.3.4 Janbu法 6.3.5 Spencer方法 6.3.6 Morgenstern-Price方法 6.3.7 陈祖煜的通用条分法 6.3.8 总结 6.3.9 孔隙水压力的考虑 6.3.10 最小滑裂面的搜索 6.3.1 概述 极限平衡法是建立在(刚体)极限状态时 的静力平衡基础上; 不考虑变形协调条件与变形过程; 假设滑裂面(圆形或者任意); 由于求解条件不足,总要一些假设; 000 [ eee Rfnn Mde Rctgde RcActg de Rτσϕσϕ⋅⋅⋅ ∫∫∫ ⌢ d A W o B R c s Mwd1 滑动力矩 3 安全系数 nn lσσ 其中是未知函数 2 抗滑力矩 圆弧滑裂面的稳定分析 s R M M F y x ab ∆ ∆ ∆ ∆Q Ei1 Xi1Ti Ni α α α αi hi ∆ ∆ ∆ ∆W Ei Xi 方程数静力平衡+力矩平衡=3n 滑动面上极限平衡条件=n 未知数条块间力+水平力作用点位置 =2n-1n-1 =3n-3 滑动面上的力=2n 安全系数F =1 4n 5n-2 未知数-方程数=n-2 q 图图图图6----64 忽略土条体底部力Ni的作用 点位置 y xab ∆ ∆ ∆ ∆Q Ei1 Xi1Ti Ni α α α αi hi ∆ ∆ ∆ ∆W Ei Xi 安全系数定义 条块底部 F c c e eeeef tgsectgϕαϕτ iiiiii NxcNlclT∆⋅ F ϕ ϕ tg tg e enef tgϕστ c 极限平衡条件极限平衡条件极限平衡条件极限平衡条件 图图图图6----65 几种极限平衡法 方法方法方法方法 整体圆弧整体圆弧整体圆弧整体圆弧 法法法法 简单条简单条简单条简单条 分法分法分法分法 毕肖普毕肖普毕肖普毕肖普 法法法法 普遍条分普遍条分普遍条分普遍条分 法法法法((((简布简布简布简布)))) Spencer 法法法法 Morgenst ern-Price 法法法法 滑裂面形状 圆弧 圆弧 圆弧 任意 任意 任意 假设 刚性滑动 体滑动面 上极限平 衡 忽略条间 力 考虑条间 力, ∆Hi0 推力作用 点 条间力的 方向(比值 常数) 条间力的 方向为一 个函数 条件 软粘土不 排水ϕn0 一般均质 土 一般均质 土 任意土(分 层土) 任意土 任意土 精度 Fs偏小 10 ∆Hi0, 误 差 2-7 比较难确 定 整体力矩 √ √ √ √ √ √ 各条力矩 √ ╳ ╳ √ √ √ 各条垂直力 √ (法向) √ √ √(法向) √ 平 衡 条 件 各条水平力 √ ╳ ╳ √ √(切向) √ 6.3.2 瑞典条分法 ∆ ∆ ∆ ∆Q Ti Ni ∆ ∆ ∆ ∆W α α α αi α α α αi α α α αi q q 假定圆弧滑裂面;不考虑条间力;只满足整体力矩平衡 方程数 未知数 5n-2-3n-12n1 4n O 图图图图6----66 ∆ ∆ ∆ ∆x hei 瑞典条分法 S R e cossin tgsec M M R h QxqW Nxc F i iiii ii s −∆∆∆ ∆ ∑∑ ∑ αα ϕα 6.3.3 毕肖普法 假定 圆弧滑裂面;条间切向力0 方程数 未知数5n-2-n-14n-1 4n α α α αi α α α αi q O Ei1 hi Ei ∆ ∆ ∆ ∆Q Ti Ni α α α αi∆ ∆ ∆ ∆W q 图图图图6----69 毕肖普法 0cossin sincos tg e e ee −∆−∆∆− ∆∆∆ ∑∑∑ R h QxqW tg xcxqW iiii ii i αα ϕαα ϕ F c c e F ϕ ϕ tg tg e 一个方程,一个未知数F,可解, 总试算。 6.3.4 Janbu法 假定 假定各土条间推力作用点连线为光滑连续曲线 ↔ “推力作用线” 方程数 未知数5n-2-n-14n-1 4n a b hi 推力线 Ei1 Xi1 hi Ei Xi ∆ ∆ ∆ ∆Q Ti Ni α α α αi ∆ ∆ ∆ ∆W q hi1 ∆ ∆ ∆ ∆hi 即假定了条块间力的作用点位置 图图图图6----73 Janbu法 0}tg]tgtg1 [{ eee −∆−∆∆−∆−∆ ∑ ϕαϕαα iiiiii XxqWxcQ 此式可用于迭代求解安全系数 Fs,但尚须先得到 ∆Xi 6.3.5 Spencer法 假定 假定土条间的切向力与法向力之比为常数,即 方程数 未知数 5n-2-n-114n 4n ∆ ∆ ∆ ∆Q Ti Ni α α α αi hi ∆ ∆ ∆ ∆W q b a β β β β Xi Ei Pi β β β β Pi β β β β Pi1 Xi/ Ei tgβ β β β λ λ λ λ 其中其中其中其中λ λ λ λ待求待求待求待求 图图图图6----78 Spencer法 补充一个方程根据力矩平衡条件得到 两个未知数F 、β 0]cosseccossin[sec eeeee ∆−−∆−∆−− ∑ ϕαϕαϕαϕβα iiiiii xcQW 优点β不必指定缺点在边界处β已知 1, 0 tan 10 10 xfxf xfxfλβ E ∆ ∆ ∆ ∆E X ∆ ∆ ∆ ∆X E X ∆ ∆ ∆ ∆Q T N α α α α∆ ∆ ∆ ∆W ∆ ∆ ∆ ∆V 6.3.6 Morgenstern-Price方法 yt y yyx yzx y x ab yt∆ ∆ ∆ ∆yt y∆ ∆ ∆ ∆y 假定 Morgenstern Price提出了具有一般性的方法 X / E tgβ β β β f0xλ λ λ λf1x λ待求,f1x为人为假定函数 f1xkxm 其中k、m为常数 f1x1 Spencer方法方法方法方法 f1x0 Bishop方法方法方法方法 图图图图6----81 Morgenstern-Price方法 ∫∫ − b a b a xh x Q xEExfd d d dtg e αλ 两个未知数Fλ、两个方程,于是可以求解 tgtg1 d d tgtg d d d d sec tgtg d d tgtg1 d d ee 2 e ee αϕαϕα αϕαϕ −− −− x Q x V x W c x X x E 6.3.7 陈祖煜的通用条分法 y x ab yyx yzx 假定 陈祖煜在Morgenstern Price方法的基础上,提出了更具一般性的方法 X / E tgβ β β β f0x λ λ λ λfx 其中λ待求,,,,f0x、、、、fx 为人为假定函数 ∆ ∆ ∆ ∆Q T N α α α α yt ∆ ∆ ∆ ∆W q y yt∆ ∆ ∆ ∆yt y∆ ∆ ∆ ∆y β β β β G β β β β++++∆ ∆ ∆ ∆β β β β G∆ ∆ ∆ ∆G 图图图图6----87 6.3.8 总结 方法方法方法方法 整体圆弧整体圆弧整体圆弧整体圆弧 法法法法 简单条简单条简单条简单条 分法分法分法分法 毕肖普毕肖普毕肖普毕肖普 法法法法 普遍条分普遍条分普遍条分普遍条分 法法法法((((简布简布简布简布)))) Spencer 法法法法 Morgenst ern-Price 法法法法 滑裂面形状 圆弧 圆弧 圆弧 任意 任意 任意 假设 刚性滑动 体滑动面 上极限平 衡 忽略条间 力 考虑条间 力, ∆Hi0 推力作用 点 条间力的 方向(比值 常数) 条间力的 方向为一 个函数 条件 软粘土不 排水ϕn0 一般均质 土 一般均质 土 任意土(分 层土) 任意土 任意土 精度 Fs偏小 10 ∆Hi0, 误 差 2-7 比较难确 定 整体力矩 √ √ √ √ √ √ 各条力矩 √ ╳ ╳ √ √ √ 各条垂直力 √ (法向) √ √ √(法向) √ 平 衡 条 件 各条水平力 √ ╳ ╳ √ √(切向) √ 图图图图6----97 几种计算方法小结 极限平衡法边坡稳定分析的一些结论 Duncan 关于边坡稳定分析方法的结论(1980、1996) (1)瑞典条分法所得安全系数较小,在圆弧中心角较大和孔 隙水压力较大时,安全系数的误差较大。 ((((2))))对于圆弧滑动面,Bishop法是足够精确的(除非遇到数 值分析困难)。对于土质比较均匀的边坡,Bishop法是实用可 靠的。其缺点是不能用于任意形状滑裂面。 ((((3)))) 在很多情况下,总要使用任意形状滑裂面。仅使用静力 平衡方法的结果对所假定的条间力方向极为敏感。条间力假定 不合适将导致安全系数严重偏离正常值。 ((((4)))) 满足全部平衡条件(静力平衡、力矩平衡)在任何情况 下都是精确的。相互误差 为12,一般可认为与正确解误差 值不大于6。 其它应注意的问题 1 局部极小值问题 2 孔压,地震力 3 强度指标选择 4 非线性强度指标 有效应力指标、总应力指标 不排水、固结不排水、不固结不排水 峰值强度、残余强度 无粘性土 a 3 0 lg P σ φφφ∆− 5 条分法的延伸计算挡土墙土压力、地基承载力等 图图图图6----89 k k k k1min 1min1min1min k k k k2min 2min2min2min k k k k1min 1min1min1min k k k k2min 2min2min2min 图图图图6----90 k k k k1min 1min1min1min k k k k2min 2min2min2min k k k k3min 3min3min3min 一些体会 ((((1)))) 多用几种计算方法、多用几种搜索方法比较一下 ((((2)))) 滑裂面不同,F也可能很接近;也就是,相近的 F可能 对应大不相同的滑裂面 ((((3)))) 目前在条分方式、条间力假定上再研究似乎意义不大, 值得研究的可能是 ((((4)))) 稳定分析不考虑边坡变形,而监测边坡稳定与否主 要依靠变形监测,问题如何建立变形与稳定的关系 避免局部极小值的搜索方法 三维边坡稳定分析 基于有限单元法的稳定分析 ((((5)))) 三维计算比二维计算所得安全系数为大,但实际崩岸 、滑坡却均为三维情况,怎么解决这一悖论 问题 6.3.10 对应最小安全系数滑裂面的搜索 计算机被广泛应用之前, 由于计算能力限制,一般 限于圆弧滑裂面,对于不 很复杂情况可以通过经验 进行简单的搜索; 计算机大大增强了计算搜 索能力; 仿生学的理论方法引进 遗传算法、蚂蚁算法等。 E A D B O 图6-96 经验方法 基本原理 滑裂面曲线yyx,求Fmin即为求泛函F F yx的极值问题。 y x ab yyx 泛函来源 泛函函数的函数。 图图图图6----97 滑裂面的描述 α α α αi α α α αi q O 圆弧滑裂面 圆心坐标x0, y0和半径 r 能够唯一确定,于是有 F F yx F x0, y0, r 此为三个自由度的函数。 图图图图6----98 任意形状滑裂面 A1 A2 A3 A4 A5 A6 滑裂面yyx,用 m 个点离散。 记坐标 zi xi, yiT,,,,i1, 2, , m F F yx F x1, y1, x2, y2,, xm, ym 于是 m 个点可以直线相连,也可以用曲线(如样条函数)光滑连接。 滑裂面上任一点的坐标zi也可以用一 个初始滑裂面的相对坐标来代表,即 T000 , iii yxz i i iii dzz β β sin cos 0 具体操作时,个别点固 定,个别点按某一要求 或某一方向移动。 图图图图6----99 6.4.2 滑裂面的搜索方法 1. 原始区格法、枚举法 2.数值分析方法 1)模式搜索法单形法、Powell法 2))))牛顿法 4. 其它方法 负梯度法只利用一阶导数 DEP法利用二阶导数信息 1随机搜索法 2 模拟退火方法 3遗传算法 4蚂蚁算法 5粒子群优化算法 主要为了避免 局部极小问题 图图图图6----100 6)动态规划法 7)神经网络二分法 区格法 区格法又称扫描法, 常用的适于圆弧滑动面的搜索方法。 区格法在固定搜索区域按照空间坐标进行 增量循环叠代搜索最小安全系数对应的临 界圆弧面。 计算极为费时,但能绝对保证一定精度上 的全局计算能力,主要是用来作为方法评 价的工具。 区格法 Y z m x m z 图6-101 临界滑裂面 枚举法 是一种原始和简单的方法; 根据一定的模式比较不同自变量Fx.y.R 的目标函数,筛选以后找到最小安全系数. 也常常配合一些优化方法,如优选法 (0.618提高效率。 数值分析方法 基于数学理论方法 包括模式搜索法与牛顿法。 模式搜索法单形法、Powell法, 牛顿法是一种求导数的方法负梯度法、 DEP法 单(纯)形法 将一个初始向量Z0,按 一定模式构成n个向量 Zi, 选定步长,使单形 不断逼进极值。 Ti pqzqzZ]_,..,[ 0 2 0 1 图6-102单形法搜索结果(ABC) 负梯度法 是牛顿法一种,寻找一个石使安全系数减 少速率最大的方向。 图6-103 1、2、3负梯度法搜索 遗传算法 20多年前密执安大学John. H. Holland等研究出 一种叫遗传算法的搜索算法; 设计一个体现自然界机理的软件系统,后来这一 算法被广泛应用于各种优化问题。 遗传算法是基于Darwin的进化论即适者生存的原 理和 Mendal的遗传学说。 将“优胜劣汰,适者生存”的生物进化原理引入待 优化参数形成的编码串群体中,按照一定的适应 值函数及一系列遗传操作对个体进行筛选,从而 使适应值高的个体被保留下来,组成新的群体, 新的群体中包含上一代大量信息,并且引入了新 的优于上一代的个体,群体中各个体适应度不断 提高,直至满足一定的极限条件。此时群体中适 应值最高的个体即为待优化参数的最优解。 遗传算法 遗传算法从一组随机产生的初始解,称为“种群 (Population)”,开始搜索过程 ; 种群中每个个体是问题的一个解,称为“染色体 (Chromosome)”。 这些染色体在后续迭代中不断进化,称为遗传。 生成的下一代染色体,称为“后代(Offspring)”。 后代是由前一代染色体通过“交叉(Crossover)”或“变异 (Mutation)”运算形成的。 新一代形成中根据适值的大小选择部分后代,淘汰部分后 代,从而保持种群的大小是常数。适值高的染色体被选中 的概率较高。 这样经过若干代之后,算法收敛于最好的染色体,它很可 能就是问题的最优解或次优解。 不同搜索方法的结果 图6-104 计算结果 a初始解b单形法 (c遗传算法(1000代)d遗传(200)+单形法 蚂蚁算法 1992年,由Macro Dorigo在其博士论文作为一个 最主要的部分提出来的; 首先是针对路径优化方面用旅行商问题(TSP)来 进行验证的; 应用于互联网络的寻址方面也获得了很大的成 功; 这一算法思想也被引入到土坡稳定临界滑动面搜 索中来。 基本原理 下面一条线路的路程要比 上面那条线路要短,每只 蚂蚁要爬行的时间走下面 那条路径时间要少, 走下面线路的蚂蚁就要比 走上面那条线路的蚂蚁的 数量要多,下面这条线路 的信息素积累的速度就要 比上面线路信息素积累的 速度要快, 经过很短一段时间,两条 线路上蚂蚁信息素的差异 就大到足够影响新的下一 只进入这个系统的蚂蚁选 择路径的决策, 6-105 蚂蚁搜索最短路径示意 C D B A
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