趙錫燦

(云南省公路工程監(jiān)理咨詢有限公司， 云南 昆明 650021)

邊坡穩(wěn)定性不僅受結(jié)構(gòu)和地質(zhì)等內(nèi)在因素的影響，還受降雨和載荷等外在因素的影響，邊坡穩(wěn)定性動態(tài)監(jiān)測不易實現(xiàn)。針對高陡邊坡的穩(wěn)定性監(jiān)測，王旭等利用三維激光掃描技術(shù)研究高陡邊坡監(jiān)測預(yù)警方法，根據(jù)位移情況進行風(fēng)險等級分類，通過對高風(fēng)險區(qū)域總位移變化的監(jiān)測，實現(xiàn)高陡邊坡穩(wěn)定性監(jiān)測；焦?jié)M岱等采用強度折減法進行高陡邊坡穩(wěn)定性分析，通過FLAC3D仿真軟件構(gòu)建邊坡三維模型，實時分析模型坡面的穩(wěn)定狀態(tài)。雖然上述方法都能實現(xiàn)對高陡邊坡穩(wěn)定性的監(jiān)測，但監(jiān)測過程易受地域地質(zhì)的影響，適用性和監(jiān)測準確率還需進一步提高。該文開展公路高陡邊坡施工穩(wěn)定性動態(tài)監(jiān)測研究，利用果蠅算法，設(shè)置若干監(jiān)測點尋找邊坡危險性最高的位置，通過合理布設(shè)傳感器實現(xiàn)邊坡穩(wěn)定性動態(tài)監(jiān)測。

1 工程概況

某沿河高陡邊坡長152 m，坡向西傾，邊坡角度為30°～46°，高度大于100 m。該邊坡位于正斷層和逆斷層之間褶皺軸附近，地質(zhì)巖體易破碎，淺表易風(fēng)化。邊坡基本由砂巖地層構(gòu)成，巖體主要為板巖和薄砂巖，偶有紫紅色砂巖，由于經(jīng)年累月的風(fēng)化，淺巖層呈外傾趨勢。邊坡中最重要的結(jié)構(gòu)面為310°～340°∠10°～30°、5°～30°∠6°～24°、120°～180°∠6°～24°、100°～138°∠8°～27°。

2 高陡邊坡動態(tài)監(jiān)測

2.1 果蠅算法

果蠅算法是一種啟發(fā)式算法，根據(jù)果蠅覓食的行為進行模擬，針對目標(biāo)函數(shù)展開最優(yōu)解尋找。該算法具有較強的收斂能力、精簡的算法結(jié)構(gòu)、較高的運行效果、能展開全局搜索等優(yōu)勢。果蠅覓食過程見圖1。果蠅算法步驟如下：

圖1 果蠅覓食過程示意圖

(1) 初始化果蠅種群。確定種群大小、果蠅搜索步長和迭代次數(shù)最大值，設(shè)坐標(biāo)(Xaxis，Yaxis)為初始位置。

(2) 任意飛行。在(Xaxis,Yaxis)處設(shè)定各果蠅的飛行方向及位置信息，果蠅在允許范圍內(nèi)進行搜索，位置計算公式為：

(1)

(3) 目標(biāo)函數(shù)中存在部分不能正確表示果蠅位置的坐標(biāo)，可通過計算距離函數(shù)的倒數(shù)，將其設(shè)定為味道濃度判定值，即：

(2)

式中：Disti為距離函數(shù)。

(4) 確定味道濃度值。利用判定值，根據(jù)式(3)獲取味道濃度。味道濃度值與果蠅距離成正比。

Smelli=f(Si)

(3)

(5) 位置標(biāo)記。選取最大濃度值作為第二次迭代的初始位置。迭代過程中，若最優(yōu)值的當(dāng)前狀態(tài)優(yōu)于全局狀態(tài)，則采用當(dāng)前最優(yōu)值，即：

[BbestSmell,BbestIndex]=max(Smelli)

(4)

(5)

式中：BbestIndex為味道濃度最大值；BbestSmell為味道濃度當(dāng)前最優(yōu)值。

重復(fù)步驟2～5，通過反復(fù)迭代尋找最優(yōu)解，直到滿足所有條件時停止迭代，提取當(dāng)前最優(yōu)解為最終最優(yōu)解。

2.2 基于果蠅算法確定危險滑動面

(1) 將果蠅算法參數(shù)初始化，假設(shè)監(jiān)測點數(shù)量為Spop，監(jiān)測點位于高陡邊坡最危險位置(X0,Y0,Z0)，Mgen表示最大迭代步數(shù)，監(jiān)測點數(shù)量≥傳感器數(shù)量。

(2) 設(shè)定各監(jiān)測點滑動方向和相鄰之間的間距，利用遞減搜索步長獲取更新位置(Xi,Yi,Zi)。假設(shè)穩(wěn)定系數(shù)最低的滑動面為各監(jiān)測點當(dāng)前位置，以當(dāng)前各位置為界限將滑動體劃分成單元體，滑動體受力狀況見圖2。滑動體從一個監(jiān)測點到相鄰監(jiān)測點之間產(chǎn)生的抗滑力矢量和按式(6)計算，從一個監(jiān)測點到相鄰監(jiān)測點之間產(chǎn)生的上下滑力矢量和按式(8)計算，穩(wěn)定系數(shù)按式(9)計算。

圖2 滑動體受力三維立體圖

(6)

式中：i=1,2,…,Spop；φ、c和δ分別為滑動面、土質(zhì)的內(nèi)摩擦角、內(nèi)聚力和位移夾角；di-1,i、ni-1,i分別為位移方向和位移法向量，di-1,i按式(7)計算；m為高陡邊坡比例系數(shù)；ω為位移方向和法向量之間的角度。

di-1,i=(Xi-Xi-1,Yi-Yi-1,Zi-Zi-1)

(7)

Ri-1,i=|Ri-1,i|cosv

(8)

式中：Ri-1,i表示合外力。

(9)

(3) 根據(jù)穩(wěn)定系數(shù)，通過式(10)獲取目標(biāo)判定函數(shù)。此時所有監(jiān)測點均處于最小穩(wěn)定系數(shù)值的位置，高陡邊坡危險系數(shù)最高，保留當(dāng)前所有危險位置和穩(wěn)定系數(shù)，表達式見式(11)。

[BbestSmell,BbestIndex]=min(Fs(i-1,i))

(10)

(11)

(4) 展開迭代尋找最優(yōu)解，直至當(dāng)前覓食代數(shù)小于最大覓食代數(shù)，且當(dāng)前穩(wěn)定系數(shù)小于上次穩(wěn)定系數(shù)，通過式(11)獲取最危險位置和最小穩(wěn)定系數(shù)。

2.3 傳感器布設(shè)

設(shè)置多個監(jiān)測點，安裝傳感器進行危險滑動面監(jiān)測?？紤]到傳感器需埋入土層中，埋設(shè)過多會破壞巖土結(jié)構(gòu)，且會導(dǎo)致監(jiān)測范圍多次重合，影響監(jiān)測結(jié)果，僅沿邊坡滑動方向安裝2個已封裝的傳感器，布設(shè)方案見圖3。傳感器垂直安裝，底部固定牢固，安裝完成后進行回填。

圖3 傳感器布設(shè)示意圖

傳感器布設(shè)位置計算公式為：

(12)

式中：s表示相鄰兩傳感器之間的最大距離。

通過式(12)即可獲取危險系數(shù)最高的監(jiān)測點位置，即傳感器安裝位置，通過傳感器實現(xiàn)公路高陡邊坡施工穩(wěn)定性動態(tài)監(jiān)測。

3 試驗驗證

通過ANSYS軟件進行高陡邊坡施工穩(wěn)定性模擬試驗，在模擬滑動體上分別布置2個傳感器。試驗過程中開挖邊坡下部，開挖后邊坡見圖4。

圖4 開挖后高陡邊坡示意圖

監(jiān)測13 min左右時，邊坡發(fā)生輕微滑動，傳感器監(jiān)測結(jié)果見圖5、圖6。由圖5、圖6可知：在邊坡發(fā)生輕微滑動時，1#傳感器監(jiān)測的上下部應(yīng)力變化均不明顯，變化值分別為4.18 με、3.79 με；2#傳感器監(jiān)測的上下部應(yīng)力都發(fā)生強烈變化，變化值分別為38.76 με、24.31 με，且隨著滑動幅度的加大，2#傳感器監(jiān)測的應(yīng)力增大，上部和下部均在800 s附近發(fā)生驟變?；瑒舆M行到1 768 s時，整個邊坡發(fā)生失穩(wěn)滑動，2個傳感器的監(jiān)測結(jié)果均發(fā)生劇烈變化。表明傳感器能精準反映邊坡變化情況，監(jiān)測效果良好。

圖5 1#傳感器的監(jiān)測結(jié)果

圖6 2#傳感器的監(jiān)測結(jié)果

降雨是導(dǎo)致高陡邊坡滑動的重要因素，相同時間下邊坡因降雨產(chǎn)生的位移見圖7。由圖7可知：隨著時間的推移，無降雨情況下邊坡位移始終控制在0.2 cm以內(nèi)，穩(wěn)定性良好；降雨條件下邊坡穩(wěn)定性發(fā)生變化，隨著時間的增加，位移變化逐漸加大，表明降雨對高陡邊坡施工穩(wěn)定性的影響較大。

圖7 降雨對邊坡穩(wěn)定性的影響

不同降雨強度下傳感器監(jiān)測的邊坡位移見表1。由表1可知：隨著降雨強度的增大，邊坡位移緩慢增大，降雨強度達到2.0 mm/min時，位移發(fā)生較大變化，且位移持續(xù)加大。表明采用文中方法在強降雨情況下能實現(xiàn)邊坡穩(wěn)定性動態(tài)監(jiān)測。

表1 不同降雨強度下邊坡位移

模擬降雨累積導(dǎo)致巖體裂隙水增多的現(xiàn)象。由于巖體中已有水壓，邊坡面上法向應(yīng)力減小，降低了巖體的抗剪強度，嚴重影響邊坡的穩(wěn)定性。采用文中方法對邊坡最大不平衡力進行監(jiān)測，結(jié)果見圖8。由圖8可知：在邊坡巖體滲流的作用下，巖體內(nèi)聚力、強度及摩擦角降低，最大不平衡力隨著滲流的變化發(fā)生巨大變化，邊坡巖體產(chǎn)生變形，邊坡穩(wěn)定性降低。

圖8 邊坡不平衡力變化趨勢

分別采用文中方法、文獻[7]中基于三維激光掃描的高陡邊坡監(jiān)測方法、文獻[8]中基于強度折減法的高陡邊坡穩(wěn)定性分析方法進行監(jiān)測效果對比，結(jié)果見圖9。

圖9 不同方案監(jiān)測效果對比

由圖9可知：在相同條件下，以參考值為基準，文中方法監(jiān)測結(jié)果的平均正確率為97.84%，比文獻[7]中方法和文獻[8]中方法分別高7.63%、9.12%，表明該方法具有較強的高陡邊坡施工穩(wěn)定性動態(tài)監(jiān)測能力和適用性。

4 結(jié)語

利用果蠅算法確定的高陡邊坡危險滑動面在高陡邊坡中布設(shè)傳感器，通過傳感器對邊坡施工穩(wěn)定性進行動態(tài)監(jiān)測，模擬試驗結(jié)果表明該方法具有較強的高陡邊坡施工穩(wěn)定性動態(tài)監(jiān)測能力和適用性。后續(xù)研究中，將進一步加強穩(wěn)定性預(yù)警和響應(yīng)研究，為公路高陡邊坡施工提供更全面的保障。