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问题:为什么我用极限平衡法得到的结果总比真实结果要大呢?

4月前浏览2039



      很多同仁均有一种疑问,就是为什么我用极限平衡法得到的结果总比真实结果要大呢?有的软件内置的滑动面搜索数量可以修改,有的无法修改,但是结果肯定都是相差无几的,主要就是有些同仁为新人,无法定性确定潜在最不利滑动面范围,所以今天就和大家聊聊这个问题,同时对常用软件搜索中遇到的问题进行归纳。

      (1)关于滑动面搜索方法。

       关于滑动面搜索方法有多种,主要常用的为边坡整体搜索法、网格搜索法、指定进口和出口区域法以及布谷鸟法。

       边坡整体分析法是对全域提前拟定要搜索的潜在滑动面个数,如1000个滑面、2000个滑面,从人为提前指定的一个滑动面开始搜索至第目标数量个停止,目标数量中的最小稳定系数的滑面即为潜在滑面,此方法的潜在问题即为人为假定的滑动面通常为自由假定,是未知滑动的假定方式,为找到最终的正确结果,滑动面假定个数通常需要较多,计算时长较长,因此在此基础上衍生出了指定进口和出口区域法减少计算时长,同时对个人对边坡的理解水平有要求,需能定性判断出边坡潜在滑动面的范围;

      网格搜索法也称作格栅半径法,格栅为边坡滑动面圆弧的圆心,半径为滑动面的切线,此方法对于个人对边坡的理解水平有要求,需能定性判断出边坡潜在滑动面的大致区域,格栅和切线半径可以经过此区域,以求得最不利稳定系数,该方法可以展示不同滑动面的稳定系数等高线,结果较为直观美观;

      一般情况下,经验较少的设计人员很难确定剪入剪出区域,这时采用布谷鸟法 会非常的简便,布谷鸟法其实就是利用了布谷鸟的生活习性衍生出已应用各种行业的智能优化算法,布谷鸟是不会自己孵蛋的,因此他们产下蛋后会随机寻找一个鸟巢进行孵蛋,一般情况下鸟巢中的鸟妈妈自己的蛋会比布谷鸟的晚出来,那么小鸟将采取本能行为就是盲目的将自己的蛋推出鸟巢,增加了布谷鸟从鸟妈妈那里获取的食物量,而且布谷鸟还能模仿宿主幼崽的叫声来获得更多的进食机会。

       以此为启发,2009年剑桥大学杨新社教授和S.戴布提出该算法,为更好进行数学建模,做出以下三条假定:

1.每只布谷鸟只产一个蛋,然后把蛋倒进随机选择的鸟巢中。

2.蛋最好的巢穴将会一代一代保留下来(贪婪原则)。

3.巢穴是固定的,蛋有被发现的几率,那么巢穴的主人要不扔掉蛋,要么就重新找一个新的巢穴。

      根据以上原理应用到边坡中可以直译为每个鸟巢就是一个滑动面,一次可以选择n个滑动面,n是固定数,如果这个鸟巢很好,也就是滑动面在此次为最不利的或是局部最不利的将予以保留,再进入下一代,而下一代就是迭代,如果滑动面稳定系数高的那么就扔掉它,继续去寻找一个新的巢穴(也就是滑动面)。该方法不需要认为假定初始滑动面,同时对于中小型边坡计算会非常方便。

      综上推荐布谷鸟法为第一搜索方法,搜索出潜在滑动面,然后采用格栅半径法求解稳定系数。

     (2)方法应用

       目前极限平衡法我最常用的软件为slide、geo5和soilvision,slide和soilvision都是加拿大软件,具有很强的普及型,国际认可度都比较高,geo5同时也具有很好的用户界面,同时根据国人需求有不平衡推力法的计算方法,而国外软件缺少此方法,但slide和soilvision可以做三维边坡模型分析,目前我是采用soilvision做三维稳定性分析,效果也比较好,相较于采用拉格朗日元法做实体三维稳定性分析速度更快,且不同区域的稳定系数均能快速显示,采用拉格朗日元法还得编写长长的命令流,工程实用性较差。

     下面就以一个具体案例来说明在边坡稳定性滑动面搜索中遇到的问题。

案例简要说明:

   考虑高边坡既有变形历史及控制因素,初拟方案如下:

  (1)采用正常坡率放坡,并于一级平台上设置8m宽平台,改河改路改移至此,一级二级边坡坡率为1:1,三级四级边坡坡率为1:1.25,五级及以上边坡坡率为1:1.5,10m一级边坡,除一级平台外其他平台均为2m宽。

   (2)防护措施为一级、二级边坡均采用锚杆框架梁+混凝土满铺方案防护,三级、四级边坡采用锚索框架梁+混凝土满铺方案防护,五级及以上边坡采用人字形骨架+混凝土满铺方案防护,同时平台满铺设置。

    按初拟设计方案进行放坡,其中一级边坡平台为8m,改沟底宽3m,采用不平衡推力显式法计算天然工况下稳定系数为1.14,剩余下滑力为874.63kN/m,暴雨工况下稳定系数为1.03,剩余下滑力为892.79kN/m,潜在滑动面位置一致,根据潜在不利滑动面布设锚杆锚索。  

      初拟方案中一二级边坡设置锚杆后稳定系数未达到设计要求,因此改设锚索,同时对中部锚索自由段长度进行修改,满足设计要求,锚索均采用压力分散型锚索,锚固段长度为10m,自由段根据锚索所在坡级位置进行调整,深入滑动面以外不小于1m,进一步确保由浅至深的滑动面控制。

    经调整,采用不平衡推力显式法计算天然工况下稳定系数为1.34,暴雨工况下稳定系数为1.24,潜在滑动面位置一致,满足设计要求

      该结果是采用geo5进行的分析,在geo5初始分析前,定性判断均质黏性土层潜在滑动面为整体滑动,剪出口为二级边坡坡脚,根据结果判定为一致,所以我在初始滑动面定义时就是该位置,因此搜索结果与实际是一致的,但是对于其他情况,如砂性土边坡来说,多为浅层滑塌,如果设定初始滑动面错误很容易造成结果偏大,下面以一个视频为实操案例。


      但是该方法为整体全局搜索,搜索次数是确定的,这种定性判断与结果相差肯定基本一致,那么我们采用推荐的方法再走一次,采用slide进行分析,slide没有布谷鸟法,那么根据geo5的计算结果我们先用全局设定5万个滑动面进行分析,分析到1万个时稳定系数基本不变,采用格栅法分析,slide的格栅法真的很好操作,直接自动布设,不用设置潜在的切向半径,格栅尺寸我选择的是50*50,最后天然工况计算结果为1.299,与geo5相差约0.04,差距并不大,但有时候安全系数要求你到1.30,你算出来没有达到,也是很恼火的存在,多个常用软件的校核可以弥补此不足。

        此时,我再用soilvision进行校核,校核方法就是布谷鸟法+格栅法,最终计算结果为1.300,与slide法基本一致。采用布谷鸟法的好处就是不用初始滑动面的假定,否则可以不停试算,但这对边坡破坏形式要有一定的认识度。soilvision结果比较多元,甚至比geoslope的结果还多,可以输出不同条块垂直距离与尺寸、受力的相关信息,同时对算法的力矩和剪力计算关系进行绘制。

       每个软件都有自己的江湖,从工程中我推荐采用geo5作为首要计算手段,同时采用slide或者soilvision进行校核,如果对于较为复杂的边坡,可采用有限元法或拉格朗日元法进行计算,极限平衡法虽然简单,但门道还是有很多,想要算准也是那么容易,就像强度折减法,原理简单,但现在双强度折减法还未普及,更不要提18年滑坡防治设计规范中的泊松比随内摩擦角变化的算法了,大家可以多多尝试,当自己顺手的软件有了自己总结的体系后,定量分析不在话下,与此同时参数的选取和定性分析就是更为重要的事情了。



来源:博强路基路面设计

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首次发布时间:2024-08-07
最近编辑:4月前
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