（岩土工程专业论文）滑坡加固方案优化的智能方法研究.pdf

摘要 滑坡加固方案的智能优化方法研究是一个崭新的研究领域，是当前交通建设 和水电开发中亟待解决的重大课题。由于滑坡加固方案的设计参数和加固后的边 坡稳定性和工程造价之间关系的复杂性，导致许多优化问题都是复杂的非线性问 题，通常有多个决策变量，传统做法往往是凭设计者的经验获得。凭借智能岩石 力学的分析方法和思想，本文以极限平衡法分析为基础，综合应用遗传算法、人 工智能以及神经网络理论，提出了智能优化方法，并用于三峡库区狮子包滑坡和 木籽树坪滑坡防治工程的优化设计和分析，完成了以下工作： 1 为克服传统人工神经网络的缺点，对一般神经网络进行了改进，得到精度较 高的进化神经网络。 2 利用此进化神经网络较准确地表达了滑坡加固方案中设计参数与加固后滑坡 的总体稳定性和工程造价之间的复杂映射关系。 3 将上述进化神经网络模型嵌入智能化搜索算法，提出了滑坡加固方案优化的 进化神经网络方法，从而解决了大规模优化问题。 4 综合以上方法编写了面向对象的滑坡加固方案智能优化程序，可以通过友好 的的用户界面，较为方便和高效地实现优化来解决实际中的工程问题。 5 将进化神经网络极限平衡法应用于三峡库区狮子包滑坡和木籽树坪滑坡防治 与优化设计研究，获得了最优设计参数。通过对最优解的极限平衡分析和工 程预算计算结果分析表明该方法得到的最优方案是合理的。 关键词：滑坡，加固，方案优化，神经网络，遗传算法 s t u d yo ft h eo p t i m i z a t i o no fr e i n f o r c e m e n ts c h e m e sf o rl a n d s l i d e s u s i n gh y b r i di n t e l l i g e n t m e t h o d s y i ns h u n d e s u p e r v i s e db yp r o f f e n gx i a t i n g i ti sv e r yi m p o r t a n tt os t u d yo nt h es t a b i l i t ya n d o p t i m i z a t i o na tl a n d s l i d e ，w h i c h i sa nu n r e s o l v e dp r o b l e mi nc u r r e n tt r a n s p o r t a t i o nc o n s t r u c t i o na n dh y d r o e l e c t r i c d e v e l o p m e n t t h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h ed e s i g np a r a m e t e r sa n ds l o p es t a b i l i z a t i o n a n d p r o j e c t c o s t si s c o m p l e x ，w h i c h c a u s e m a n yo p t i m i z a t i o np r o b l e m st ob e c o m p l i c a t e d n o n l i n e a ro n e s n l c r ea r e u s u a l l y s e v e r a l t a r g e t v a r i a b l e sf o r t h e p r o b l e m s m o r e o v e r , i ti su s u a l l yd i f f i c u l tt oo b t a i nt h eg l o b a lo p t i m a ls o l u t i o n so ft h e d e s i g np a r a m e t e r sq u i c k l y i nt h et h e s i s ，ah y b r i di n t e l l i g e n to p t i m i z a t i o nm e t h o di s p r o p o s e d i n v i r t u eo ft h e a n a l y t i c a l m e t h o da n d t h o u g h t s o fi n t e l l i g e n tr o c k m e c h a n i c s t h em e t h o dp r e s e n t e di nt h i sp a p e ri sb a s e do nl i m i te q u i l i b r i u mm e t h o d ( l e m ) a n a l y s i s ，p r o j e c tb u d g e t ，a n dc o m b i n e d w i t h g e n e t i ca l g o r i t h m s ( g a ) ，a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e a n dn e u r a l n e t w o r k s ( n n ) n l em e t h o d i s a p p l i e d t o o p t i m i z e t h e r e i n f o r c e m e n ts c h e m ef o rs h i z i b a ol a n d s l i d ea n dm u z i s h u p i n gl a n d s l i d ea tt h e t h r e e g o r g e r e s e r v o i rz o n e s e v e r a la s p e c t sh a v eb e e ns t u d i e di nt h i s p a p e r , i n c l u d i n g ： 1 t oo v e r c o m e 也ed i s a d v a n t a g e so ft r a d i t i o n a ln e u r a ln e t w o r k t h eh i d d e nl a y e r s t r u c t u r ea n dl e a n i n ge r r o r sa r e o p t i m i z e d ；t oo v e r c o m e 也ee m c i e n c yo ft h e c o m p u t a t i o n ，t h eo p t i m i z a t i o np r o c e s si sr e a l i z e do n a p a r a l l e lp l a t ( r s m v p c ) ，s o a ne v o l u t i o n a r yn e u r a ln e t w o r ki so b t a i n e de m c i e n t l y 2 u s i n g t h i s i m p r o v e de v o l u t i o n a r y n e u r a l n e t w o r k ，t h ec o m p l e xr e l a t i o n s h i p b e t w e e nt h ed e s i g n p a r a m e t e r sa n d t h es t a b i l i t ya f t e rr e i n f o r e e m e n ta n dt h ec o s to f t h ep r o j e c ti se x p r e s s e ds u c c e s s f u l l y 3 b ye m b o d y i n gt l l e a b o v en e u r a ln e t w o r km o d e li nt h e i n t e l l i g e n ts e a r c h i n g a l g o r i t h m ae v o l u t i o n a r yn e u r a ln e t w o r km e t h o di sp r o p o s e dt oo p t i m i z ec o n t r o l p l a n f o ral a n d s l i d e t h e r e f o r e ，t h e l a r g e s c a l eo p t i m i z a t i o np r o b l e m sc a n b e s u c c e s s f u l l ys o l v e d 4 i n t e g r a t i n gt h ea b o v ea l g o r i t h m s ，as e to fo b j e c to r i e n t e dc o d ew a sm a d e ，w h i c h c a np r o v i d ef r i e n d l yi n t e r f a c e a n dt h ee m c i e n c ya n dc o n v e n i e n c ei si m p r o v e di n m e e t i n g t h ed e m a n do ft h ep r a c t i c a ll a n d s l i d ec o n t r o le n g i n e e r i n g 5 t h e e v o l u t i o n a r y n nl e mm e t h o di s a p p l i e d t ot h e d e s i g np a r a m e t e r s o p t i m i z a t i o no fs h i z i b a ol a n d s l i d ea n dm u z i s h u p i n gl a n d s l i d ei nr e s e r v o i ro f t h e t h r e eg o r g ep r o j e c t s s a t i s f a c t o r yo p t i m u mr e s u l t sa r eo b t a i n e d t h ea n a l y s i s t h r o u g hl e m a n db u d g e t a r yc a l c u l a t i n gu s i n gt h er e s u l t so f t h eo p t i m i z e ds c h e m e i n d i c a t e st h a tt h eo p t i m i z e ds c h e m ei sr e a s o n a b l e k e yw o r d s ：l a n d s l i d e ，s c h e m e so p t i m i z a t i o n ，n e u r a ln e t w o r k ，g e n e t i ca l g o r i t h m 第一章绪论 第一章绪论 1 1 研究意义 滑坡是岩土工程的重要研究领域，滑坡是山区和丘陵地区建设中经常遇到的 斜坡变形现象之一。随着人类活动的范围不断延伸，滑坡作为一种地质灾害对人 类的危害也在不断扩大，它和地震、山崩、泥石流等灾害一样，可以中断交通、 堵塞河道、摧毁厂矿、掩埋村庄，给人民的生命财产和经济建设带来巨大的破坏， 仍然是危害着人们生命财产安全的主要灾害。滑坡是仅次于地震和洪水的一种严 重的地质灾害。我国因7 0 地域为山区，滑坡灾害发生频繁，是世界上滑坡危 害比较严重的国家之一。当今，随着山区的开发建设及铁路建设高速发展，滑坡 灾害更为突出【1 】。近2 0 年来，滑坡灾害给重点受灾国家造成的损失总和每年达 1 2 0 亿美元，我国每年由于滑坡地质灾害造成的损失高达2 0 0 亿元，铁路沿线平 均每年因滑坡造成的经济损失近亿元，整修投资费6 6 0 0 万元，1 9 9 6 - - 2 0 0 0 年由 滑坡灾害造成的死亡人数达1 1 5 6 人，2 0 0 1 年5 月1 目晚发生在重庆市武隆县的 滑坡性地质灾害，造成7 9 人死亡。四川省、重庆市共有8 0 余个县城、上千个小 乡镇、3 0 万间房屋受到上体滑坡灾害的威胁。因此滑坡治理一直是我国灾害治 理的重要任务。 随着我国西部大开发建设的深入和三峡工程库区2 0 0 3 年蓄水，将产生1 0 0 0 多个滑坡体。2 0 0 3 年前国家投资了4 0 亿元进行治理。这表明了滑坡防治问题研 究的迫切性：如何准确、高速地计算寻求滑坡加固的最经济的设计方案，即确定 的加固方案使得在保证安全的前提下工程造价最低，是有待解决的重要问题，具 有重大的经济意义和社会意义。 边坡工程包括边坡地质勘察、滑坡预测、边坡稳定性评价和滑坡防治等内容。 以往研究边坡时，大部分精力花在稳定性分析上，实际上研究边坡工程的最终目 的是对不能采取措施的滑坡预测其破坏时间，以及对可以采取措施的滑坡进行有 效的、经济可行的防滑处理。目前，对滑坡治理的研究已经取得了可喜的成粜， 研究开发了一系列有效的防治办法，并总结出一套适合我国国情的治理滑坡的原 则和方法，在某些领域的应用已相当成熟。 然而，传统的滑坡治理治理方案往往不能做到最优化设计，以致给国家的投 资造成了一定程度e 的浪费。滑坡治理是一个复杂的岩土工程问题，滑坡加固方 塑丝幽塑互蕉丛些笪鳖鐾巫蓬婴塑 案设计是一个复杂的系统。在经济上，工程造价随设计方案的各项参数的变化而 变化；在可靠性方面，又受控于设计方案的各项技术指标。国内的很多滑坡治理 之所以成功，是保守设计的结果，安全储备太大，以经济为代价。既然滑坡加固 是诸多因素相互制约、相互关联而又不断变化的复杂巨系统，传统方法不能得到 有效解决，可以考虑有效处理开放的复杂巨系统的方法，采用多种方法从多方面 进行分析、处理并与智能的定性研究方法综合集成( 2 】。 因此，深人探讨开挖边坡的稳定性及其治理方法，研究滑坡治理措施，优化 设计方案，具有重大的实践和理论意义。 1 2 滑坡防治与优化设计研究现状 1 2 1 边坡稳定性分析方法概述 边坡的稳定性分析在过去的几十年里取得了非常大的进步。随着计算机在世 界范围内的普及，数值模拟技术现已广泛应用于边坡的稳定性研究。目前，常用 的数值计算方法有：较完善的各种极限平衡法、块体理论、有限单元法、边界单 元法、离散单元法及各种耦合方法。 在众多的数值方法中，有限单元法( f i n i t ee l e m e n tm e t h o d ，缩写为f e m ) 具有适用性强，处理非均质、非线性、复杂边界条件问题等突出优点。因此，作 为种最通用有效的分析方法，有限元法已在各个领域的工程分析中得到广泛地 应用。 在岩士力学中所处理的岩土是在漫长的地质年代中所形成的地质介质。它的 主要特点是为各种弱面，诸如节理、层理、断层面等所切割，乃属不连续介质。 在考虑边坡稳定时，由于岩块的运动往往主要受制于弱面的影响而必须考虑岩体 非边续的特性，而离散单元法和非连续介质变形方法主要是用于处理非连续介质 的两种的数值方法。 拉格朗日元法是一种求解连续介质非线性大变形的应力分析的数值方法。在 岩土力学中材料非线性和几何非线性的问题非常普遍，拉格朗f 1 元法正是求解此 类问题的一种较好的方法。 流行元法是近来发展起来的一种数值方法，它是以拓扑流形和微分流形为基 础的。所谓流形”原是数学拓扑学中的一个概念。流形元法就是用“流形”的 有限覆盖技术建立起来的。比较起来有限元法用的是单一的物理覆盖，而在数值 2 第一章绪论 流形方法中，只要用不同的覆盖组合就可以统一处理连续和过渡到非连续的问 题。因此，流形元法在岩土力学中的应用极富发展前景。 半解析元法可以起到降维的作用，例如众所周知的边界元法，实际上也可以 视为半解析元法中的一种方法。半解析元法充分利用对某些问题的理论上的洞察 在一个或几个维上利用解析而在其他维上依然划分成单元离散求解，达到降低维 数、增加精度、加强运算和降低成本的目的。 在以上各类数值分析的方法介绍中，有限元法在边坡中的应力和位移的分析 中得到了最多的应用。以有限元为代表的这类数值计算方法在边坡的稳定性分析 中，主要存在以下三个问题： ( 1 ) 材料本构模型的合理程度。 自r o s c o e 与他的学生( 1 9 5 8 1 9 6 3 ) 建立了剑桥模型以来，各国学者己发展 了数百个土的本构模型，但真正能反映的应力一应变关系的模型尚不多见。这是 目前急待解决但困难较大的问题。 ( 2 ) 数值计算方法的精度和收敛性。 对于非线性分析，控制迭代所形成的误差也很重要。采用数值分析，如何评 价精度是一个非常重要的问题，应给予重视；另外，当单元函数并非完备而协调 或者是问题包含高度的非线性的时候，如何保证计算的收敛性也是一个值得重视 的问题。 ( 3 ) 数值计算方法评价边坡的稳定性。 有限元或其他数值方法在分析确定边坡的应力和位移后如何用以评价边坡 的稳定性是一个有待妥善解决的问题。澳大利亚m o n a s h 大学土木工程系的 i b d o n a l d 3 1 ( 1 9 9 3 ) 在这一方面作了一些工作，但仍然还有很长的路要走。 基于上述原因，到目前为止，以刚塑性体模型为基础的极限分析理论方法如 滑移线场数值解法、极限分析数值法、极限平衡方法在国内外被广泛地应用。极 限分析理论方法不考虑材料的应力一应变关系，采用摩尔一库化破坏准则，具有 计算简单、使用方便、滑面确定后能有效地确定边坡的稳定性系数等优点。其中 的滑移线场数值解方法虽然近来也有一些学者作了一些工作h 。6 1 ，但并未得到广 泛地应用。 目前，在边坡的数值计算当中使用的比较多的主要是极限平衡方法和极限分 ! 量丝塑旦固友垂垡丝盟萱壁直壁盟塞 析数值法。在使用以上两种方法进行边坡的稳定性分析的时候，困扰专家和学者 们的是如何确定临界滑面以及相对应的最小安全系数( 包括失稳边坡或危险边坡 在经过加固后临界滑面) 和如何确定失稳边坡或危险边坡的加固方案以及确定加 固方案后怎样确定加固参数的问题。如今解决上述问题的唯一办法就是将优化算 法引入传统的极限平衡和极限分析方法当中去。这样看来，优化算法在今后的边 坡工程当中的应用前景将十分看好。 1 2 2 滑坡防治研究现状 欧美国家从1 9 世纪中叶开始了对滑坡灾害防治的研究，但是早期由于人们 对滑坡的性质和变化规律认识不深对那些大、中型滑坡只能绕避，只对小型滑 坡采取削坡减载、反压，以及抗滑挡土墙进行治理，排水工程更是优先考虑的措 施。直到二次世界大战后随着各国经济的发展和国土开发利用，遇到的滑坡越来 越多，用人为支挡工程治理滑坡才真正开始，5 0 年来有了较大的发展和提高， 一些大型的滑坡采用支挡工程来治理。支挡工程的发展大概可分为三个阶段： ( 1 ) 5 0 年代前，治理滑坡以地表和地下排水工程为主抗滑支挡工程主要 是挡土墙： ( 2 ) 6 0 7 0 年代，在以应用排水工程和抗滑挡土墙为主的同时大力开发应 用抗滑桩工程以解决抗滑挡士墙施工中的困难，欧美国家和前苏联多用钻孔钢筋 混凝土灌注桩日本则多采用钻孔钢管桩、钢管内外注入混凝土或水泥砂浆，为了 增加桩的抗剪断能力，有时在钢管中再加入h 型钢。为了增加桩的抗剪能力和 群桩受力，国外常将两排或三排桩顶用承台联接，形成刚架受力，也有少数用打 入桩的。 f 3 ) 8 0 年代以来，在小直径抗滑桩应用的同时，为治理大型滑坡大直径挖 孔抗滑桩开始使用。与此同时，抗滑支挡结构的另一个特点是锚索工程在滑坡防 治中大量使用，或与抗滑桩联合使用，或锚索单独使用：由于锚索工程不开挖滑 坡体，又能机械化施工，所以目前被广泛应用。 我国对滑坡灾害的系统研究和治理起步较晚，是5 0 年代初才开始的。但却 在社会主义建设中己防止了数以千计的各种类型的滑坡，结合我国国情研究开发 了一系列有效的防治办法，总结出绕避、排水、支挡、减重、反压等治理滑坡的 原则和方法。其中尤以铁道部门遇到和防治的滑坡最多，研究的更为系统和深人， 第一章绪论 这是和山区铁路建设的特点及安全运输的要求分不丌的。 抗滑支挡建筑物由于其稳定滑坡见效快，安全可靠，是滑坡工程中首先考虑 使用的措旆。同时，又由于它一般造价较高，投资巨大如一根大型抗滑桩造价 达数十万元，治理一个大型滑坡需投资数百万元乃至数千万元，因此，人们对抗 滑支档建筑物的结构形式，适用条件、设计理论和旋工方法等就给予了更多的关 注和研究。我国对抗滑支挡建筑物的研究和开发应用起步虽较国外晚但由于建 设中治理滑坡的需要，其发展过程基本上与国外同步，也分三个阶段1 7 l ： ( 1 ) 5 0 年代起，主要学习原苏联的经验在治理滑坡中首先考虑地表和地 下排水工程，如地面截、排水沟，地下截水盲沟、盲洞、支撑渗沟等，辅以减重、 反压和支挡工程。支档工程主要是各种形式的挡土墙。用重力式抗滑挡土墙治理 大型边坡大型滑坡常常工程量浩大。施工困难，虽然总结了“分段跳槽开挖基坑” 的施工经验，有时还会造成加速滑动，危及施工安全。 ( 2 ) 6 0 7 0 年代，曾成功地应用支撑盲沟加小抗滑挡土墙取得疏水和支挡 滑坡的双重效果，但深盲沟施工开挖也相当困难，因为地下水发育，施工开挖极 易坍塌。6 0 年代中期，抗滑桩得到成功推广，由于它抗滑能力大，对滑坡体稳 定性的破坏小，施工方便，很快在铁路内、外滑坡治理中被广泛应用，在治理大、 中型滑坡中几乎取代了抗滑挡土墙。抗滑桩被喻为治理滑坡的“重型武器”，使 治理大型滑坡有了可能。7 0 年代中后期，在深人研究抗滑桩的受力状态和设计 理论的同时，又研究开发了排架桩、刚架桩，椅式桩墙等新的结构形式，改变了 抗滑桩的受力状态，节省圬工和钢材。但由于施工要求高于单桩，至今应用不广。 f 3 ) 8 0 年代以来，随着锚索技术的发展，在滑坡防治中开始大量采用锚索工 程：由于锚索系用高强度钢丝束锚固于滑体以下的滑床中，抗拉力大，预应力锚 索变一般支档结构物的被动受力为主动受力，对滑体扰动小，又能机械化施工， 所以应用前景广阔。 由于各国的具体条件不同，在防治滑坡办法上也有所差异和侧重。在欧美各 国以改变滑动体外形和水平钻孔排地下水为主，故对减重、加载的位置和防治钻 孔的堵塞研究的较好。日本由于年降雨量大和钢材较充裕，故对排水和钢管桩研 究得较好。我国由于滑坡规模大，故对大截面挖孔钢筋混凝土桩研究的较深入。 最近二十年来发展起来的挖孔抗滑桩，抗滑内力大，施1 方便、安令，能适应f ： 。， 缀篷蛰羹轰塞垡至叁鳇鳖鏊查遗登窒 在滑动的滑坡，故深受现场欢迎。 2 3 潘疆饶证谈诗孬 窕璐状 由于工程地膜发展水平及治理经验的不足，在滑坡稳定性评价及治理措施 上，有许多问题尚待解决。如有的工程技术t 人员阂稳定径评价或计算方法不合理 及力学参数选择不当，使本不该治理或仪需简单姻加固措施就熊保持稳定的边 坡，得到了“感冒动手术”式的花费太高的工程加固；有的因对魄质原型认识不 凌或方案选择失浚，造成了滑坡渗理失败。更毽褥提出兹是，在浚理方寨设计土， 很多单位和设计人员，没有进行方案比较、方案论证、方案优化，设计方案不是 袋优方寨，造残了缀大静举必要鹣浪费。瓣这些潮蘧应弓| 起是够震褪，寂大力提 倡优化设计、开展信息化施工、进行动态设计、设计反馈，开发新的加固措施与 施工技术，把滑坡工程治理提商弼一个新的高度u 】。 在滑拔治理工程中，设计是核心，败溯是手段，旌工是保证。一个加固治理 方案设计是否合理，决定了滑坡治理工程的成败。合理的设计方案应该满足两条 拣准：第一是栽豫涯熬固矮浸薮熬稳定及髑溷嚣壤戆安全，第二是工程造徐最低。 这两条标准表面看来是相互矛盾的。实际并不冲突。举例来说，对一个滑坡工程， 不同魏设诗大受完全霹激拿窭不溺豹设计方案，毽这些方案中，鬻豹z 稷安全戆 得不到保证，应予否定，有的工程安全性可以得到保证，但造价太高不怒最优方 案，这时应进行方案比较、论诞，从中择取最毪方案或霾新设计。 ，2 。3 。1 最撬纯莰谤爨想和方法豹弓l 入 “最优化设计”是在现代化计算机广泛应用的基础上发展起来的一项新技 术。是搬器最德纯原理和方法综合各方谣豹因素，淤入褫配合的方式或鬻“鑫动 搜索”的方式，程计算机上进行的半自动或自动设计，以选出在现有工稷条件下 的最好 鼗计方案的一种现代设计方法。冀设计原则是最优设计；设计手段是窀予 诗算掘及计算纛詹；设诗方法怒采用最饯化数学方法。 实践证明，利用优化设计方法和计辣机，可使设计尉期大大缩短，设计效率 大大提篱。已露囊辩表鞠，饶缎设诗方法霹毙转绕设诗方法节约5 l o 靛资 余m 。因此应做到在保诞稳定性的前提下，通过方案优化选择，方案具体布置细 节优亿，最大黻度穗降低工程遗徐。 优化设计j 勺一般思想是在傺证工程安全可靠的前提下，以逡价最低作为晟优 第一章绪论 的设计方案。从数学角度上讲，就是建立一个以工程造价为目标函数，以工程设 计的安全可靠性能指标等为约束条件的数学模型。设计过程转化为在满足所有约 束条件下，寻求使得目标函数( 工程造价) 最小的设计方案。 目前所采用的优化理论包括：复合型法、单纯形法，拉格朗r 松弛变量一复 形耦合法、遗传进化一复合形法、遗传算法、灰色模型等。优化计算的方法很多， 可分为间接解法和直接解法两类。间接解法常需求目标函数和约束函数的偏导 数。一些实际工程问题中，由于目标函数和约束函数的偏导数很复杂或难以用解 析式表示，因而不得不采用直接解法。直接解法中常见的有网格法、随机试验法 及复合形法。网格法与随机试验法计算工作量大，所求解不一定是全局最优解。 与其它优化方法相比，复合形法避免了间接法中的复杂求导运算，克服了直接解 法中可能得到局部最优解的缺陷，是一种很好的优化算法，尤其是当约束条件为 非线性、自变量个数较多时，该方法更为有效。 1 2 3 2 最优化设计在边坡加固设计中的研究及应用 张绍波等利用灰色理论方法对滑坡加固方案进行优化选择【9 】，首先，根据地 质条件作出设计方案，并给出各方案的技术和经济指标；其次，按经济上最合理， 技术上最可靠两个目标，运用灰色局势决策理论，给出方案的合理组合：再次， 运用灰色线性规划原理，在给出的约束条件下，求出方案最优结构。 夏元友等在文f 1o 】中提出了病害边坡治理方案选择的层次分析法：在文d 1 中 夏元友等提出了病害边坡治理方案选择的多层次模糊综合群决策分析法。在文”2 】 中，夏元友等应用系统工程、人工智能与多目标决策的基本理论方法，在以上两 篇论文的研究基础上，对边坡治理方案选择进行了系统的研究，开发了病害边坡 治理方案选择的智能辅助决策系统i a d m s c c p u s ，从而使边坡治理方案选择系 统化、智能化、定量化。 秦四清等把优化设计的思想成功应用在深基坑支护工程中【跗。针对一道锚杆 自由端和固定端设计，建立了锚点位置优化模型与锚杆桩设计模型。优化设计中 以总造价作为目标函数，以配筋率、桩径、桩距、锚杆倾角作为约束条件，采用 拉格朗同松驰变量一复形耦合算法，在实际工程中取得了满意的效果。并建立了 土钉支护优化设计模型，土钉支护设计通用优化法建立在传统的“锚固”设计方 法基础】二，根据b i s h o p 圆弧条分法，采用优化技术自动地确定各层土钉最优设 堂丝塑旦凼查壅垡丝鳆塑壁直鲨丛塑 计长度和倾角，避免了等倾角设计中的弊端，解决了土钉有效长度问题。 张发明等针对预应力锚固的设计大多过于保守、造成过多的工程浪费的状 况，对锚固设计理论与方法进行了研究。通过对影响岩锚设计参数的因素分析， 应用优化与决镶理论，对单束锚索预应力设计值、锚固角、内锚固段长度、锚固 间距等设计参数，提出了优化设计方法，建立了岩锚支护设计决策支持系统 r s a s y s ，为工程设计人员进行岩锚优化设计提供了一种新的分析方法。实践证 明该方法安全可行，并可节约大量的工程投资，获得巨大的经济效益。 王俊石【h 】在工程实践的基础上，通过锚索作用机理的分析，找到了锚固角这 一关键因子；建立了预应力锚索的设计理论，并将滑坡分为三种类型，分别推导 出最优化锚固角和最大抗滑力锚固角计算公式，使预应力锚索的作用得以充分发 挥。 李林等建立了边坡锚固优化设计的数学模型，及约束条件，对锚杆的间距、 长度、锚固角等进行了优化设训。5 j 。 李建林1 6 】运用卸荷理论及其分析方法对三峡工程地下电站进水口边坡进行 了边坡岩体的位移、应力分析及其加固优化分析，推荐了合理的加固方案。 1 3 存在的问题 虽然最优化思想及方法己在边坡防治工程的优化设计中有了一定应用，取 得了一些成果，但是目前的研究还是不够的。 传统的滑坡设计方案优化仍然只是凭借专家经验对两三个可行性方案进行 优劣比较，近来的研究虽然已经有一些从定性到定量优化的进展，但也是基于对 有限个治理方案进行决策，并不能保证最终所选方案为全局最优。 滑坡加固方案优化问题是高度复杂的非线性问题，通常存在多个决策变量 和评价指标，且变量之间的关系通常难以确切表达，如何准确地找到它们之间的 非线性关系仍是一个难点。 在各种具体的常用的滑坡加固措施中，对抗滑桩进行优化设计的研究相对 较少，这是由于当前我们对抗滑桩支挡结构的作用机理尚未完全清晰的现状决定 的。 目前的滑坡加固优化设计仍然是依靠人工计算的成份较多，未能充分利用 同益发展的计算机智能资源，自动化程度不高，这与当今信息社会的发展潮流是 第一。苹绪论 不适应的。 智能岩石力学的出现为我们解决上述问题提供了一种新的思路和方法。 1 4 本文的总体思路及所作的主要工作 针对上述问题，本文确定了如下的总体思路：以滑坡加固方案的优化设计为 研究目标，以“三峡库区狮子包滑坡防治工程的优化设计”为具体研究对象，凭 借智能岩石力学的分析方法，在课题组自主开发的抗滑桩辅助设计系统软件的基 础上，综合应用极限平衡法、遗传进化算法以及神经网络理论，提出滑坡加固方 案优化的进化神经网络方法，建立了滑坡加固方案智能优化系统，并用于三峡库 区狮子包滑坡防治工程和木籽树坪滑坡防治工程的加固方案优化设计。研究的总 体思路与主要方法见图l l 所示。 本文所做的主要工作如下： 1 利用遗传算法的全局寻优功能，快速高效地搜索最佳网络结构及网络 参数，得到进化神经网络。 2 利用进化神经网络建立滑坡加固设计参数与加固后的稳定性及加固 方案造价之间的非线性映射关系。 3 以造价为目标函数，以稳定性为约束条件，利用遗传算法在给定的设 计参数范围内搜索最优的设计参数，优化选择合理滑坡加固方案。 4 利用面向对象编程，开发了滑坡加固方案设计的智能优化系统。 5 利用上述的滑坡加固方案优化的进化神经网络方法，应用在三峡库区 狮子包滑坡防治工程及木籽树坪滑坡防治工程优化设计中，解决了实 际工程问题，并取得了较好的效果。 堂丝鼬业墅幽垡的鳖篮直鎏婴窒 滑坡稳定性分析 滑坡地质环境 确定加固措施类型 设计参数优化( 抗滑桩为例) ，、_ 、 囤圉 、， i 以极限平衡法为基础，结合工程造价预算 l 综合应用智能化方法，进行全局优化 - l l b - p 提高精度 进化 神经 神经 网络 网络 模型 模型 i 实例应用研究( 三峡库区秭归县狮子包滑坡和木籽树 l坪滑坡防治工程与优化设计研究) 图1 - 1 论文总体思路 f i g ，1 - 1t h e o u t l i n eo f t h ea r t i c l e 第二章理论基础 第二章理论基础 2 1 引言 遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ，g a ) 和神经网络( n e u r a ln e t w o r k ，n n ) 、模拟退 火一起被称为三种非经典的数值优化算法，这些算法克服了传统算法的一些缺 点，对一些复杂系统的优化有着明显的优势，其应用领域十分广泛 1 7 1 。 神经网络以生物神经网络为模拟基础，以非线性大规模并行处理为主要特 征，它采用类似于“黑匣子”的方法，通过学习和记忆，找出输入和输出之间的 特征关系( 映射) 。前馈神经网络理论上可以以任意精度逼近紧致集上任意实连续 函数，在诸如模式识别、聚类分析及计算机视觉等方面发挥着许多不可替代的作 用，并在自适应及自学习方面已显示出了不少新的前景和新的思路，尤其是b p 算法提出以后，更是得到了广泛的应用1 1 9 q 8 1 。遗传算法作为一种直接的搜索方 法，是一种迭代自适应启发式的概率性进化搜索算法，具有全局寻优特性，特别 适用于多极值点的优化问题。它借鉴达尔文的“自然选择，优胜劣汰”的遗传机 理，将复制、杂交、变异等概念引入到算法中，通过构造一组初始可行解群体并 对其操作，使其逐渐引向最优解。由于遗传算法的搜索不依赖于梯度信息，所以 它的应用非常广泛，尤其适合于处理传统优化方法难以解决的高度复杂的非线性 问题。被广泛地应用于机器学习、系统建模、图像处理、参数识别等诸多领域 3 9 - - 4 5 。 由于智能方法( 遗传算法、神经网络、模糊技术等) 在解决复杂系统建模和 参数识别方面所显现出的巨大优势，目前，遗传算法和神经网络在岩土工程、矿 业工程中得到越来越广泛的应用4 7 1 。 2 2 遗传算法 2 2 1 遗传算法的原理 遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m s ，简称g a s ) 是由美f 羽m i c h i g a n 大学的j o h n h 0 1l a n d 4 8 珈1 受自然界生物进化的启发而发展起来的，想用计算机来模拟生物进 化过程，刚开始的目的是建立一个通用的自适应处理模型，他抽象的分析了自然 系统的自适应过程，设计出含有自然系统自适应特征的人工系统，将自适应过程 刻划为在变化的结构空间中的搜索过程，并指出：许多复杂结构可以用简单的 位串形式编码表示；可以通过一些简单的变换来逐步改变这些位串结构，使之 向希望的方向转变5 1 1 。这就构成了遗传算法的基本思想，即模拟由这些位串组成 的群体的进化过程。这门技术一经提出就显示出在优化领域广阔的应用前景，后 。 = 。：， 煎超鍪鎏蠹鍪垡篷罄鲞女i 麦鏊夔窒 缀d ej o n g 【5 2 5 4 和( ；o l d b e r g 【5 5 5 9 蝣的进一步发展，逐渐形成了成型的算法。关于 遗健冀法辫蠹已缎骞了诲多译著、专著秘。域j ，下涎汉 睾一簿要妇缡。 遗传算法将遮尔文适者生存、优胜劣汰的进化原则作用于问题的一组试验 解，通过一个适成函数( 代价函簸或利益丽数) 计算试验解对问题的满足糕度( 适 艨擅) ，出适应馕控制对键含试验鳃的群体反复使用遗传学的基本操作，不断生 成新的群体，使种群不断进化，同时以全局并行搜索技术来搜索优化群体中的最 臻令傣，珏求褥瀵是要求敬最撬辫。遗姥冀法操 擎熬基本对象是试验蜒的菜静编 码，通常是字符串或二进制位串。遗传操作包括笈制和莺构，复制操作通过自然 选择将遗应僮好鹃试验麓誊接保存下来，使它稻肖更多瓣梳会参与鬟遂德当中， 傺证进化向正确的方向进行；重构操作产生新的试验解，实现进化的动态搜索过 程，包括试验解之间的交叉或自身的交弊，图2 一l 以二避制串为例给出了凡稀蒜 型熬重 奄操终( 簧进行交叉或变巽的垃以下划线标出) 。其中交叉通过不同的方 法随机交换两个试验解之间的相应位来产生新个体，它是产生新个体的主要手 羧；磊变异蚕| j 逶j 建蓬辊改交蕴枣巾戆菜黧经寒产生叛令抟，毽括变换( 髑其它字 符替代变异位) 和倒序( 颠倒变异子串的次序) 等。 遗传算法允许所求解的问题建菲线健髂和不连续酶，实瑷全精并行搜索，援 索空阕丈，并且农搜索过程中不断向可熊包含最优解的方向调熬搜索空间，因此 宜于寻找到最优解或准潦优解；同时，国于其搜索最优解的过程楚有指释性的籍 键式搜索，遂受了一般援纯算法携维数灾难阚鬈；它以适应擅为指导依据，通过 不断迭代，逐渐得出最优解，是一个渐进式优化过程。另外，遗传算法只用编码 发逶虚德表示阏蘧，魏壬罄编羁羲律输入，逶庭馕 试验解l试验解2 瓜丽面面司阿丽丽翁圃 8 交叉 l 1 0 1 i 1 0 1 0 1 q 1 0 1 i 她l l l 1 0 艘0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1l 曼嶷挠；铡岿 v o 匝匦囹匝匦囹 髑2 - 1 遗传算法中的莺构操作( 融二二进制串为铡) f i 9 2 * ir e p r o d u c t i o n o p e r a t o r s i n g a s ( f o r b i n a r ys t r i n g ) 第二章理论基础 如同输出，则从某中意义上讲，遗传算法是一种百萼百丽天写丽面要系丽票丽 题，图2 2 就是黑箱表达的形象解释。正是由于遗传算法只与编码和适应度打交 道，并不要求明确的数学方程及导数表达式，因此具有很强的通用性，和其它方 法相比，需要解决的问题越复杂，目标越不明确，遗传算法的优越性越大。今年 来，遗传算法在组合优化求解、机器学习、人工生命等领域已显示出广阔应用前 景，已成为国内外十分热门的研究课题 6 3 州】。 指导遗传算法的基本理论是j o h nh o l l a n d 教授创立的模式理论。基于该理论 可以得出经复制和重构操作后模式丙在下一代群体中所拥有的试验解个数如下式 所示 删州一等卜舞- o c 玑帆 ( 1 - ， 这就是遗传算法的基本理论公式。其中所弋表模式，指字符串中具有类似特征的 子集。以四位二进制字符串为例，模式 1 僻可代表四个试验解： 0 1 0 0 ，0 1 0 1 ， 1 1 0 0 ，1 1 0 1 ) ；模式* 1 0 1 则代表两个试验解： 0 1 0 1 ，1 1 0 1 ) 。o ( 片) 指模式朋自 阶次，模式的阶次是指模式中已有明确含义的( 二进制字符时指0 s n i ) 的字符个 数，如模式o ( 爿c 1 0 $ 1 ) 的阶次是3 ，模式o ( * 1 0 0 1 ) 的阶次为l ，显然，模式的 阶次越低，模式的概括性越强。d ( ) 指模式朋q 长度，指模式中最前面和最 后面两个具有明确含义的字符之间的距离。如模式o ( 1 0 1 ) 的长度是3 ，模式 0 ( * 1 0 0 1 ) 的长度是0 ，模式的长度代表该模式在今后的遗传操作中被破坏的可 能性，长度越短，破坏可能性越小。朋( e f ) 是指在第 次迭代中，属于模式 的试验解个数为m 。f ( h ) 为第玳属于模式成q 所有试验解的平均适应值。7 丽为 第f 代所有试验解的平均适应值。三为字符串长度，p 。为交叉概率，p 。为字符串中 每一位发生变化的变异概率。该式说明所有长度短、阶次低、平均适应值高于群 体平均适应值的模式脏遗传算法中呈指数形式增长。相反，凡是长度长、阶次 高、平均适应值低于群体平均适应值的模式将呈指数形式消失。因而在遗传过程 中能存活的模式都是长度短、阶次低、平均适应值高于群体平均适应值的优良模 式。这些优良模式又被称为构造块( b u i l d i n gb l o c k ) ，遗传算法正是利用这些 构造块的堆叠逐步攀登最高峰( 最优值) 。 遗传算法中用到一些术语，列到表2 - 1 。 塑基地固直塞丛丝笪塑韭友鎏丛窒 ，、 ( 虽仕解) 图2 - 2 遗传算法的黑箱表示形式 f i 9 2 - 2 b l a c k - b o xf o r mo f g a s 表2 - 1 遗传算法术语与作用 t a b l e2 lt h et e r m sa n dt h e i rf t m c f i o no f g a 术语遗传算法中的作用 适者生存 个体( i n d i v i d u a l ) 染色体( c h r o m o s o m e ) 基因( g e n e ) 适应值( f i t n e s s ) 群体( p o p u l a t i o n ) 复制( r e p r o d u n i o n ) 杂交( c r o s s o v e r ) 变异( m u t a t i o n ) 在算法停止时，最优目标的值最有可能被留住 解 解的编码( 字符串，向量等) 解中每一分量的特征( 如各分量的值) 适应函数值 选定的一组解( 其中解的个数为群体的规模) 根据适应函数值选取一组解的过程 通过交配原则产生一维新解的过程 编码的某一个分量发生变化的过程 2 2 2 遗传算法的改进 从算法结构上讲，遗传算法提供了一种实现全局最优化的内在机制，因此， 在具体的应用中，不同的使用者可在基本遗传算法的基础上作出对问题具有针对 性的修改，这也是遗传算法的变种层出不穷的原因【7 5 - 7 7 。在本文中，使用了竞 争选择、一致杂交、突变变异和两点逆转变异等遗传操作和最佳个体保留机制， 其具体描述如下： ( i ) 竞争选择 选择的目的是把优良的个体直接遗传到下代或通过配对杂交产生新的个 体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体适应值基础上的，常用的选择 1 4 第二章理论基础 方法有适应值比例法、期望值法、排序选择法等。竞争选择法的思想是，从群体 中任意选择两个个体，抛弃适应值较差的个体，保留其中适应值较好的一个个体。 重复执行这一过程，得到另一个个体，将此两个个体作为父代个体，对其进行杂 交、变异操作，以生成一子代个体。 ( 2 ) 一致杂交 一致杂交是通过随机从两个父代个体的对应基因位选取子代个体的对应基 因的，其操作过程表示如下：设选择进行杂交操作的两个父代个体对应的二进制 串分别为0 0 0 0 0 和1 1 1 l l ( 设字符长度为5 ) ，则产生的新个体的二进制串的每一 位的值是随机从0 0 0 0 0 和1 1 1 1 1 的对应位上的两个值中选取的。例如新个体二进 制串上第一、三、五位的值来自父代个体0 0 0 0 0 ，而第二、四位的值来自父代个 体1 1 1 1 1 ，则产生的新个体为0 1 0 1 0 。一致杂交的例子表示如下： 父代个体1o 0 0 0 0 父代个体20 0