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    基于遺傳算法的路基邊坡全壽命周期穩(wěn)定性計(jì)算分析

    2024-09-26 00:00:00姚愛超
    交通科技與管理 2024年17期

    摘要 針對邊坡穩(wěn)定計(jì)算難以控制、計(jì)算量大的問題,文章在瑞典條分法的基礎(chǔ)上,運(yùn)用遺傳算法,通過MATLAB編程的方式,將土坡安全穩(wěn)定系數(shù)K值的求解問題轉(zhuǎn)化為用遺傳算法計(jì)算的優(yōu)化模型問題。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)計(jì)算方法相比,該模型可大幅提升計(jì)算速度和精度,可為設(shè)計(jì)施工提供有效指導(dǎo)。

    關(guān)鍵詞 遺傳算法;邊坡穩(wěn)定;瑞典條分法

    中圖分類號 U415 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 2096-8949(2024)17-0001-03

    0 引言

    路基是一種永久的土工結(jié)構(gòu),其工作環(huán)境十分復(fù)雜。在車輛動荷載的反復(fù)作用以及線路與地基土重量的共同作用下,路基需要具有一定的強(qiáng)度與穩(wěn)定性,而路基的穩(wěn)定性也就是路基邊坡的穩(wěn)定性[1]。從力學(xué)的角度分析,邊坡的滑塌性是由于坡體中的抗剪強(qiáng)度超過了其自身的承載力,從而導(dǎo)致邊坡滑塌。因此,凡是能增加或減少土壤抗剪強(qiáng)度的因素,均可引起斜坡失穩(wěn)。影響邊坡穩(wěn)定性的主要原因包括以下幾點(diǎn):(1)邊坡的地質(zhì)地貌條件;(2)構(gòu)成邊坡的土壤物理力學(xué)特性;(3)邊坡的幾何狀況;(4)水對邊坡的影響;(5)地震引起的地層液化;(6)震動和其他震動的載荷。

    邊坡工程安全穩(wěn)定性始終是工程領(lǐng)域的熱點(diǎn)與難點(diǎn)問題,公路、鐵路、市政等基礎(chǔ)設(shè)施在實(shí)施建設(shè)過程中,會遇到各種復(fù)雜條件下的邊坡穩(wěn)定性難題。當(dāng)前工程實(shí)踐中,費(fèi)倫紐斯條分法、畢肖普法以及規(guī)范法是計(jì)算分析邊坡穩(wěn)定性的主要方法,但這些方法均需代入土體參數(shù)進(jìn)行大量的公式計(jì)算。工程實(shí)踐表明,理論計(jì)算結(jié)果的精度仍有待提高,且由于計(jì)算煩瑣,工程現(xiàn)場難以實(shí)時快速驗(yàn)算[2]。該文基于瑞典條分法,通過編程方式,將其轉(zhuǎn)化為可用遺傳算法計(jì)算的優(yōu)化模型問題,該模型可直接用于設(shè)計(jì)或施工,并且能夠快速、精準(zhǔn)地得到邊坡的穩(wěn)定系數(shù)。

    1 遺傳算法原理

    1.1 算法簡介

    美國Michigan大學(xué)的約翰·霍蘭德在1975年首次提出了遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)。遺傳算法是一種計(jì)算模式,它模仿了達(dá)爾文的“基因選擇”與“自然選擇”這兩個概念[3-4],其思路來自生物遺傳學(xué)的適者生存,是一種基于“生存+探測”的迭代搜索算法。

    遺傳算法是一種隨機(jī)搜索方法,其原理來自生物的優(yōu)勝劣汰和遺傳機(jī)制,它是從一系列“種群(Population)”中隨機(jī)生成的一系列初值進(jìn)行搜索。種群中的個體被稱為“染色體”,每個“染色體”代表了這個問題的一種解決方案。染色體是一種類似于二進(jìn)制字符串的序列。在隨后的迭代中,這些染色體繼續(xù)演化,即所謂的遺傳[5]?!斑m值(fitness)”是一種對后代進(jìn)行遺傳改良的一種方法。后代是由上一代的染色體發(fā)生雜交或變異形成。在新一代產(chǎn)生時,按適當(dāng)尺寸篩選出一部分子代,淘汰另一部分子代。這樣,規(guī)模就會保持不變。選擇高合適值的染色體的可能性更大,從而使該算法在幾代后收斂到最佳的染色體上,最終得到最優(yōu)或次優(yōu)的解決方案。

    1.2 算法設(shè)計(jì)

    GA計(jì)算過程的流程圖如圖1所示:

    在施工過程中,高速鐵路路堤需要分層填筑填料,以級配碎石作為基床表層填料,基床底層填料分為A、B兩組,而基床以下的路堤填料除A、B兩組以外,還有C組的塊石、碎石、礫石類填料,若C組采用細(xì)粒土作為填料,則需對其進(jìn)行改良后才可進(jìn)行填筑。由此可見,對于高速鐵路的路堤填料,以內(nèi)摩擦角為主,黏聚力甚小,邊坡破壞時,當(dāng)考慮破裂面僅在路堤填料而未經(jīng)過軟弱地基時,可認(rèn)為此時的滑裂面接近平面;而當(dāng)破裂面經(jīng)過路堤下的軟弱地基時,考慮其影響,認(rèn)為此時的滑裂面接近圓弧面,可采用圓弧法進(jìn)行計(jì)算?!惰F路特殊路基設(shè)計(jì)規(guī)范》(TB 10035—2018)對軟土地基上路堤的滑動穩(wěn)定性進(jìn)行了詳細(xì)分析,基于此,該文采用圓弧法計(jì)算其穩(wěn)定的安全系數(shù)。假定土坡在滑動過程中,以滑動面為圓弧,R為半徑,坡腳圓可以看作是應(yīng)力圓的特殊形式,因此只需要研究中點(diǎn)圓與坡面圓兩種情形。

    對于中點(diǎn)圓,其滑動圓弧方程如下:

    y=y0?√ R2 ?(x?x0)2(xA≤x≤xC) (1)

    xA=x0?√ R2?y2 0 (2)

    xC=x0+√ R2?(y?h)2 (3)

    由瑞典條分法得到的邊坡穩(wěn)定系數(shù)表達(dá)式:

    K=c1l1+c2l2+tanΦ∑Nicosai ∑Nisinai (4)

    對于坡面圓,其滑動圓弧方程如下:

    y=y0?√ R2 ?(x?x0)2(xA≤x≤xB) (5)

    xA=my0+m2x0?m√ (y0+mx0)2?(1+ m2)(x2 0+y2 0? R2) 1+ m2 (6)

    xb=x0+√ R2?(y0?h)2 (7)

    邊坡穩(wěn)定系數(shù)表達(dá)式:

    K=c1l+tanΦ1∑Nicosai ∑Nisinai (8)

    基于瑞典條分法原理表達(dá)式,使用MATLAB自帶的全局優(yōu)化工具箱(gads),利用MATLAB編程,根據(jù)遺傳算法計(jì)算過程,建立以設(shè)計(jì)變量x0,y0和R的邊坡穩(wěn)定安全系數(shù)的目標(biāo)函數(shù)。邊坡穩(wěn)定性分析可表示為如下的優(yōu)化模型問題:

    Fitnessfun=minK

    xL≤x0≤xU

    yL≤y0≤yU (9)

    RL≤R0≤RU

    Constraints(x0,y0,R)

    2 算例分析

    2.1 算例概況

    某邊坡中點(diǎn)圓滑裂面如圖2所示,坡面圓如圖3所示,以坡腳處為坐標(biāo)原點(diǎn),建立平面直角坐標(biāo)系。坡高為h,換算土柱高度為h0,坡比為i=1∶m。填料的重度為20 N/m3,黏聚力和內(nèi)摩擦角分別為8.27 kPa和31.04° 。假設(shè)滑裂面僅經(jīng)過第一層土,首層土的參數(shù):地基土重度為19.502 N/m3,其黏聚力和內(nèi)摩擦角分別為9.32 kPa和32.33°。設(shè)土坡滑動時,滑動面ABC為圓弧面,其圓心坐標(biāo)為O(x0,y0),半徑為R。其中,坡腳圓可視為重點(diǎn)圓的特例,于是只需考慮中點(diǎn)圓和坡面圓兩種情況。

    2.2 計(jì)算結(jié)果

    利用上述遺傳算法優(yōu)化模型,將滑裂面各項(xiàng)數(shù)據(jù)帶入模型中,計(jì)算得到最小穩(wěn)定安全系數(shù)K=1.675,此時最危險(xiǎn)滑裂面的圓心坐標(biāo)x0=0.711 91,y0=12,R=14(m),運(yùn)營期臨界滑裂面圓心位置如圖4所示。遺傳算法最優(yōu)個體進(jìn)化圖如圖5所示。

    但是由圖4可知,程序搜尋到的最危險(xiǎn)滑裂面帶動地基土從路堤左側(cè)滑出,但由于該軟土地基經(jīng)CFG樁的加固處理,不可能出現(xiàn)這種情況,故可知穩(wěn)定安全系數(shù)必大于1.675,滿足高速鐵路穩(wěn)定安全系數(shù)要求。

    由圖6可知,《鐵路特殊路基設(shè)計(jì)規(guī)范》(TB 10035—2018)規(guī)定,當(dāng)填料達(dá)到設(shè)計(jì)標(biāo)高時,其穩(wěn)定值為最小值。由于填料對軟黏土進(jìn)行了固結(jié)和壓實(shí),使其穩(wěn)定度得到不斷提高,直至列車正式通車。

    施工期的穩(wěn)定安全系數(shù),仍可用上一節(jié)開發(fā)的程序進(jìn)行計(jì)算,只需把程序中的h0=0即可。代入相關(guān)數(shù)據(jù)可得施工期的最小O(?0.453,13),R=13的穩(wěn)定安全系數(shù)K=1.953,此時最危險(xiǎn)滑裂面的圓心位置坐標(biāo)為x0=?0.432 56,y0=13,R=13。此時的臨界滑裂面為非常接近坡腳的坡面圓,如圖7所示。遺傳算法最優(yōu)個體進(jìn)化圖則如圖8所示。

    3 結(jié)論

    (1)使用基于遺傳算法的瑞典條分法搜索所有可能的滑裂面,得出最小安全系數(shù),其結(jié)果與一般結(jié)論相同,這說明使用遺傳算法檢算邊坡的穩(wěn)定性是可靠的,而且可以節(jié)省大量的計(jì)算量。

    (2)使用遺傳算法計(jì)算的路基施工期穩(wěn)定安全系數(shù)值為1.953,滿足高速鐵路容許的穩(wěn)定安全系數(shù)。實(shí)例計(jì)算表明,可將這種模型編寫成軟件,操作簡便,能夠根據(jù)現(xiàn)場狀況快速得到邊坡的安全穩(wěn)定系數(shù),可為設(shè)計(jì)施工提供有效指導(dǎo)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]劉金升.高速鐵路高路堤穩(wěn)定性分析及工后沉降預(yù)測[D].成都:西南交通大學(xué),2005.

    [2]杜以龍,李慶林,仲光軍,等.耦合場作用下泥巖填料路基邊坡穩(wěn)定性分析[J].山東交通科技,2023(4):12-16.

    [3]楊錦濤,趙春香,楊成福.基于遺傳算法求解TSP問題的研究及Matlab實(shí)現(xiàn)[J].智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用,2023(7):58-63.

    [4]丁建立,陳增強(qiáng),袁著祉.遺傳算法與螞蟻算法的融合[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2003(9):1351-1356.

    [5]王成寶,任傳祥,尹唱唱,等.基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短時交通流預(yù)測[J].山東交通科技,2012(5):5-7+12.

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