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文檔簡介
1、該文在傳統(tǒng)的極限平衡分析的基礎(chǔ)上,采用了有限元分析方法,把有限元分析的應(yīng)力場作為臨界滑動面搜索的基礎(chǔ).有限元方法的采用克服了極限平衡方法不能考慮土的本構(gòu)關(guān)系和初始應(yīng)力的影響,免去了許多不必要的假設(shè),更真實的反映了土坡土體的受力狀態(tài),是搜索出的臨界滑動面更貼近實際潛在滑動面的位置.臨界滑動面的確定,尤其是對于非圓弧任意形狀的滑動面的確定是一個非常復(fù)雜的問題.現(xiàn)已有很多不同的優(yōu)化搜索方法提出來,然而有關(guān)這些方法的可行性、實用性方面的研究還不
2、是很充分,難以在工程實踐中應(yīng)用.而且現(xiàn)有的大多數(shù)優(yōu)化搜索方法的一個最主要的缺點就是對于復(fù)雜的非均質(zhì)的成層土坡情況難以保證搜索出的安全系數(shù)就是全局最小的安全系數(shù)而不是局部極植.該文在探討已有方法的基礎(chǔ)上,引進(jìn)了兩種啟發(fā)式的人工智能優(yōu)化搜索方法:遺傳算法和螞蟻算法.在研究和廣泛領(lǐng)域應(yīng)用中表明,這兩種優(yōu)化算法的全局搜索能力是強(qiáng)大的,而且不會陷入局部極值.該文經(jīng)過大量的算例表明,這兩種方法在土坡穩(wěn)定臨界滑動面的優(yōu)化搜索方面的應(yīng)用是可行的,對于任
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