层状土中土钉支护结构整体稳定性分析方法

丁敏; 张永兴; 王辉

doi:10.11835/j.issn.1674-4764.2012.02.014

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层状土中土钉支护结构整体稳定性分析方法

更新时间：2023-11-28

- 层状土中土钉支护结构整体稳定性分析方法
- Analysis of Global Stability of Soil Nailing Bracing Structures in Non-homogeneous Soil
- 土木与环境工程学报（中英文） 2012年34卷第2期页码：84-89
- 作者机构：
  
  1. 重庆大学土木工程学院,重庆,400045
  2. 重庆大学土木工程学院
  3. 山地城镇建设与新技术教育部重点实验室,重庆,400045
  4. 重庆高速公路集团有限公司,重庆,401121
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(510270004);“十一五”国家科技支撑计划资助项目(2008BAJ06B04 2)
- DOI：10.11835/j.issn.1674-4764.2012.02.014
  中图分类号：
- 纸质出版：2012
- 稿件说明：
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丁敏, 张永兴, 王辉. 层状土中土钉支护结构整体稳定性分析方法[J]. 土木与环境工程学报（中英文）, 2012,34(2):84-89.

DING Min, ZHANG Yong-xing, WANG Hui. Analysis of Global Stability of Soil Nailing Bracing Structures in Non-homogeneous Soil[J]. Journal of Civil and Environmental Engineering, 2012, 34(2): 84-89.
丁敏, 张永兴, 王辉. 层状土中土钉支护结构整体稳定性分析方法[J]. 土木与环境工程学报（中英文）, 2012,34(2):84-89. DOI： 10.11835/j.issn.1674-4764.2012.02.014.

DING Min, ZHANG Yong-xing, WANG Hui. Analysis of Global Stability of Soil Nailing Bracing Structures in Non-homogeneous Soil[J]. Journal of Civil and Environmental Engineering, 2012, 34(2): 84-89. DOI： 10.11835/j.issn.1674-4764.2012.02.014.

摘要

根据极限平衡法的原理

采用简单条分法建立了非均质层状土中的土钉支护结构整体稳定性的分析模型

推导了安全系数的理论表达式；为了克服传统的遗传算法在迭代过程中出现的适应度值标定方式复杂、过早的收敛到局部最优解和在最优值附近收敛速度慢等缺点

提出了采用动态自适应技术和非标准的遗传操作算子改进遗传算法的新算法

并将其引入到土钉支护结构整体稳定性分析中去

建立了一种能同时确定土钉支护最危险滑动面和最小安全系数的动态自适应遗传算法(DAGA)。工程实例分析表明

采用动态自适应遗传算法进行优化

其分析效率更高

收敛速度

Abstract

Based on Swedish slices limited equilibrium method

a new computation formula of stability safety factor is presented for interior stability analysis of soil nailing wall in non-homogeneous soil. A new genetic algorithm is put forward by adopting dynamic self-adaptive technology and nonstandard genetic operators. Applying the dynamic self-adaptive technology and nonstandard genetic operators into the field of soil-nailing wall interior stability analysis

the dynamic adaptive genetic algorithm for searching the arbitrary critical slip surface is established. It is shown that the dynamic adaptive genetic algorithm has better performance in finding optimal solution

quicker convergence than traditional algorithm as well as more reasonable results.

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