基于应力场的土坡临界滑动面的蚂蚁算法搜索技术

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1、第22卷第5期岩石力学与工程学报22(5)：813～8192003年5月ChineseJournalofRockMechanicsandEngineeringMay，2003基于应力场的土坡临界滑动面的蚂蚁算法搜索技术1，212王成华夏绪勇李广信12(天津大学建筑工程学院天津300072)(清华大学土木水利学院北京100084)摘要在土坡应力场非线性有限元分析的研究基础上，将蚂蚁算法这一新的启发式人工智能型优化方法与土坡稳定性有限元分析方法相结合，探讨了基于有限元分析得出的土坡应力场所对应最小稳定安全系数的土坡任意形状临界滑动面的蚂蚁算法搜索技术，并通过分析算例说明

2、这一技术的可行性。关键词工程地质，土坡稳定，临界滑动面，有限元法，蚂蚁算法，优化技术分类号TU352文献标识码A文章编号1000-6915(2003)05-0813-07ANTALGORITHMINSEARCHOFTHECRITICALSLIPSURFACEINSOILSLOPESBASEDONSTRESSFIELDS1，212WangChenghua，XiaXuyong，LiGuangxin1(SchoolofCivilEngineering，TianjinUniversity，Tianjin300072China)2(SchoolofCivilandHydrau

3、licEngineering，TsinghuaUniversity，Beijing100084China)AbstractBasedontheresearchesonthenonlinearfiniteelementanalysisofstressfieldsinsoilslopes，thenonlinearfiniteelementtechniquesforanalysisstabilityofsoilslopesisintegratedwithaantalgorithm，whichisanewoptimizationmethodofartificialintel

4、ligence.Theantalgorithmoptimizationtechniqueisusedinsearchofthenon-circularslipsurfaceassociatedwiththeminimumsafetyfactorofsoilslopebasedonitsstressfieldsfromfiniteelementanalysis.Finallythefeasibilityofthetechniqueisdemonstratedwithanexampleofstabilityanalysis.Keywordsengineeringgeol

5、ogy，stabilityofsoilslope，criticalslipsurface，finiteelementmethods，antalgorithm，optimizationtechniques如何迅速和准确地搜索临界滑动面是发挥土坡稳定1前言性有限元分析方法优势的重要保证之一，对于边坡稳定性状的实时预报也有实用意义，因而受到了极搜索对应土坡最小抗滑稳定安全系数的临界滑大的关注。动面是土坡稳定分析的关键问题之一。在土坡几何对于复杂土坡任意形状临界滑动面的搜索是一形状、土层分布及荷载条件等较复杂的情况下，按个非常复杂的优化问题。对于一个具有m个自由有限单元法计

6、算土坡的应力场，进而确定土坡的最度的滑动面结构，搜索工作就需要在m维空间中进小安全系数及其对应的临界滑动面是近年来土坡稳行，同时还要满足一定的合理性约束条件，在优化[1]定分析的主要研究方向。在得出土坡应力场后，搜索领域这也属于NP-完备问题。近年来，在这一2002年6月20日收到初稿，2002年8月19日收到修改稿。作者王成华简介：男，1959年生，硕士，现为天津大学建筑工程学院副教授、清华大学在职博士生，主要从事岩土工程方面的教学、科研与生产工作。•814•岩石力学与工程学报2003年领域已提出了很多优化搜索方法，从最早的穷举法到20世纪60年代的变分法，发展至

7、20世纪80年2蚂蚁算法的基本原理代变分法陷入低谷以来，基于非线性数学规划方法的数值分析方法、基于MonteCarlo技术的随机概2.1蚁群行为特性[2]率搜索方法和人工智能搜索等方法已有新的发展。研究表明，蚂蚁具有找到蚂蚁巢穴与食物之间近年来，动态规划法等数学规划方法在土坡稳定有的最短路径的能力，这种能力不是靠记忆力、智力[1，3]限元分析的临界滑动面搜索中得到了较多的应用。或视力来找到的，生物学家研究表明，单只蚂蚁在这些方法互有优缺点，存在的主要问题是搜索效率记忆力、智力或视力方面都是极其有限的，这种能和优化易于陷入局部极小值。文[4]把随机概率搜索力是靠其