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岩土工程数值模拟分析

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哈尔滨工业大学 研究生课程作业

课程名称 岩土工程数值模拟分析 导师姓名 胡老师 研究生姓名 XX 所在院系 土木工程学院（岩土与地震工程研究中心） 类 别 学术型硕士 日 期 2013 年 6月 09日

评 语 哈尔滨工业大学土木工程学院 老师评语:

平时成绩： 课程作业成绩： 总 成 绩： 评阅人签名：

注：1、无评阅人签名成绩无效； 2、必须用钢笔或圆珠笔批阅，用铅笔阅卷无效； 3、如有平时成绩，必须在上面评分表中标出，并计算入总成绩。 哈尔滨工业大学土木工程学院 GABP网络在岩土体力学参数的位移反分析研究中的应用 摘要：本文以长春地铁1号线解放大路站基坑开挖为工程背景，综合运用了正交试验法、有限差分法以及BP神经网络方法进行了基坑岩土体力学参数的位移反分析研究。根据正交试验对各土层土体力学参数进行分组设计，运用有限差分软件FLAC3D对基坑开挖工况进行模拟计算，根据FLAC3D计算结果构建BP神经网络训练样本，通过GA-BP(遗传BP神经网络)算法进行位移反分析研究，并利用由该网络得到的岩土体参数对基坑位移作正向分析，结论表明了该方法在土性参数反演中的适用性，可以作为地铁深基坑开挖设计施工的参考和借鉴。 关键词：FLAC3D，遗传算法，BP神经网络，正交试验设计，岩土体参数反演 引言 岩土体的力学性态及原始应力状态等参数是数值方法能否成功应用的关键，试图从改进实验技术和采用新的实验手段解决有关岩土工程设计参数是很困难的[1][2]，利用现场量测信息为数值分析提供实用的“计算参数”的所谓“反分析”就由此而产生。从系统角度来看，基坑工程是一个复杂的巨系统，人们对其进行的各种施工活动，均可看成系统输入，而人们量测到的位移、变形破坏则为系统对输入的响应，即系统的输出。而反分析则是根据一个灰色系统的输出确定输入的过程[1][2]。参数反分析可归为三类：①反演法，即直接按量测位移求解逆方程得到参数；②正演法，即首先给定参数的试探值，通过迭代运算和误差函数的优化技术求得参数的“最佳值”；③ 考虑先验信息及量测误差的贝叶斯(Beyes)方法或卡尔曼(Caiman)滤波法[3][4]。由于岩土体介质的非线性，难以建立待反演参数与量测信息之间的显式关系，目前主要采用正演优化反分析方法实现上述参数识别过程，即第二种方案．土的工程性质受应力历史、应力路径及自身结构影响，呈现出非线性性质，因此在基坑工程反分析中采用非线性土的本构模型日益受人们采纳[5][6]。人工神经网络是一种建立输入和输出的映射关系，具有高度的学习能力、容错能力，三层以上(含三层)的神经网络可以逼近任意非线性函数[3][4]，可用来描述土的力学参数和位移之间的非线性关系。 工程概况 本工程为长春地铁1号线一期工程解放大路站工程，工程包括内部竖井、风道施工。竖井井口位于人民大街和解放大路十字路口东北角绿地上。竖井采用矩形截面形式，支护外缘尺寸为15.55m×7.20m，竖井深约29.89m，采用倒挂井壁法施工，钢筋格栅+型钢支撑+喷射混凝土支护形式。 竖井锁口圈梁为C30钢筋混凝土。井身采用注浆锚管+钢筋格栅＋型钢支撑＋喷射混凝土联合支护形式，喷射混凝土为C20湿喷早强混凝土，厚度为350mm。 施工开挖模拟和反分析参数选择 根据基坑开挖和支护的施工步序，计算共考虑4个工况：开挖至第一道支撑底标高并并设置第一道支撑为工况1，开挖至第二道支撑底标高并设置第二道支撑为工况2，开挖至第三道支撑底标高并设置第三道支撑为工况3，开挖至第四道支撑底标高并设置第四道支撑为工况4，计算中将每一个工况作为一个计算步时，按增量法近似模拟施工过程 反分析结果的准确性很大程度上依赖于现场实测数据的可靠性与代表性[5][7]。反分析所得的岩土体参数一般来说是代表某一基坑土层变形与强度特征的“综合参数”，即要求实测数据也能充分体现这一点，所以从以下三个方面选取反分析实测数据：①实测数据初分析，剔除因局部软弱带、监测失真等因素导致的不合理位移；②考虑数据点的时间分布特征，选取不同开挖层的典型位移；③考虑数据点的空间分布，选取围护结构顶部的水平位移和沉降位移及周边建筑物的沉降位移。综合以上分析，我们选择四种参数：E,C,μ,φ。

基于FLAC3D的计算模型 FLAC3D一种基于三维显示有限差分法的数值分析软件，在计算求解中它采用了动态松弛法，能够较好地模拟岩土材料的塑性流动、软化、屈服，尤其适合做材料的弹塑性分析，大变形和模拟施工期的开挖过程及支护模拟。因此本文采用FLAC3D做数值分析的手段[8]。 模型计算域范围：基坑开挖深度为15m，当前开挖长64m，基坑宽18.5m。根据基坑开挖影响长度方向约为开挖深度的3-4倍，深度方向约为开挖深度的2-4倍，取基坑沿长边方向延伸约46m，基坑两侧短边各延伸约40m，基坑底部以下取45m，到达下部含碎石粉质粘土层，对计算结构不会有大的影响，即模型尺寸为110m×100m×60m（长×哈尔滨工业大学土木工程学院 宽×高）。

在FLAC3D模型中，地下连续墙和土体采用三维六面体8节点的实体单元模拟，钢支撑采用3节点的梁单元模拟，材料模型选用Mohr-Coulomb弹塑性本构关系和强度判据。由于模型范围选取足够大，因此我们在基坑的长边方向（X方向）两端（X=0,X=90）施加X方向约束，基坑的短边方向（Y方向）两端（Y=0,Y=70）施加Y方向约束，而在模型的底面（Z=-55）施加了XYZ三个方向的约束。计算模型材料参数如表1，计算模型如图1。 表1计算模型围岩及支护结构力学参数 Table 1 Mechanical parameters for calculating model of surrounding rock and supporting structures 土层名称 杂填土 粘土 粉沙质粘土 ρ 1900 1874 1810 C 12 21 22 φ 18 12 11 μ 0.33 0.33 0.3 K/MPa 7.93 6.54 8.28 G/MPa 4.0 2.39 3.30 层厚 2.6 4.7 22 图1FLAC3D数值计算模型 Fig.1 Numerical calculation model of FLAC3D GA-BP模型的建立 1 目标函数的建立 本文选取现场实测位移增量值与神经网络映射值的残差平方和作为目标函数，也是遗传算法的适应度函数，即： *210min()min()[],(1)mjjjfXuuXXD 式中：000(,,,)XEcu为需要确定的参数向量，0{|g()0, 1,2,3,}iDXXin，g()0iX为参数约束条件，即待反演参数应满足本构关系理

论规则和参数允许的取值范围；ju和*ju分别为第j测点某一施工步或某几个施工步前后位移增量的网络映射值和实测值，优化反分析的目标就是求得使()fX取得最小值时的参数值。。

2基于GA-BP算法的位移反分析 采用神经网络建立岩土体力学参数和位移之间的映射关系，在数据进行更新的时候，需要进行复杂的数值计算，很大程度上降低了反分析的效率[9][10]。而将神经网络和遗传算法结合[7]，即利用了神经网络的高度非线性映射和预测的功能，又利用了遗传算法全局寻优特性，克服了神经网络学习陷入局部极小问题[11]。采用的遗传神经网络(GA-BP)反分析步骤如下； (1) 基于正交试验设计生成神经网络学习样本和测试样本的参数组合，通过FLAC3D正算程序获取样本的输出，并进行归一化处理。 (2) 给定BP神经网络隐含层及每个隐含层神节点数的范围，随机抽取一个样本，利用GA搜索最佳ANN结构。利用搜索得到的网络进行样本学习，建立岩土体力学参数与输出位移之间的映射关系[12][13]。 (3) 利用测试样本，对网络进行训练。对训练成熟的网络进行初始化设置，并确定待反演参数的取值范围。 (4) 在待反演的参数取值范围内随机生成可能参数群体，逐个代入训练好的神经网络进行位移预测，计算目标函数值(适应度)。若适应度满足精度要求，则当前对应参数即为最优参数组合[14][15]；若适应度不满足要求，则进行复制、杂交、

变异操作，产生下一子代可能的参数群体[16]。 (6) 重复进行(5)步操作，直到获得满足目标函数精度的最优参数组合。 3 BP神经网络样本构造 为了使选取的样本能够全面反映土体的力学影响因素，使试验样本具有充分的代表性[11]，采用正交试验设计BP神经网络样本。利用SPSS软件来设计正交试验[13]，采用正交表L25(54)分别构造网络的学习样本和测试样本，参数输入部分如上表2，对于样本输出则采用FLAC3D正算获取监测点位移增量，如上表3[12][13]。其中，前20个样哈尔滨工业大学土木工程学院 本作为网络的学习样本，后5个为测试样本。 表2 BP网络输入样本 Table 2 Sample input of BP network 编号 输入（FLAC计算位移mm） 1 2 3 4 1 6.34 5.22 9.98 7.34 2 5.13 5.84 10.77 8.65 3 5.23 5.45 6.38 9.21 4 5.14 6.35 8.29 10.63 5 5.74 6.35 8.72 6.66 6 5.82 5.43 9.87 8.24 7 4.31 4.79 9.65 9.43 8 3.31 5.92 9.47 8.58 9 7.36 8.66 8.55 7.76 10 6.25 8.37 8.69 9.35 11 6.26 6.98 7.96 7.64 12 6.41 7.02 10.30 8.31 13 7.45 7.84 9.17 8.68 14 6.81 7.92 6.26 8.51 15 6.25 7.90 8.75 8.48 16 7.26 7.16 7.26 6.44 17 7.38 7.18 7.75 8.83 18 7.55 7.01 8.39 6.75 19 8.63 7.67 8.43 8.57 20 7.71 6.89 9.56 7.37 21 7.34 6.75 8.92 9.14 22 7.32 5.89 8.76 8.35 23 6.71 6.97 11.49 9.77 24 6.53 6.61 9.75 9.64 25 6.46 7.02 8.94 8.19 表3 BP网络输出样本 Table 3 Sample output of BP network 参数的反演计算 在Matlab12a中编写进化神经网络算法，通过GA搜索ANN结构，获得最优网络结构为4–24–16–4；采用学习率η=0.20、动量因子α=0.35、利用学习样本训练网络结构，选取测试样本的系统误差极小值对应的网络连接权值，得到网络结构在本工程意义下泛化能力是最佳的[13][16][17]。 然后设置遗传代数Igen=100、种群规模Np=20、选择变异概率0.09，然后调用gaot工具箱，经GA搜索得到最优参数[17]，见表4。 表4 反分析所得岩土体参数 Table 4 Soil mass parameters from back analysis 参 数 E0（GPa） c（MPa）  (°) μ 反 演 值 12 15.5 21 0．30 反演分析结果检验 试验 编号 样本参数 E0/GPa C/KPa ϕ/。 u 1 6.26 34.2 18 0.34 2 6.26 37.1 20 0.28 3 6.26 38.4 22 0.36 4 6.26 39.9 24 0.39 5 6.26 42.0 26 0.33 6 7.36 34.2 18 0.39 7 7.36 37.1 20 0.36 8 7.36 38.4 22 0.33 9 7.36 39.9 18 0.34 10 7.36 42.0 20 0.34 11 8.74 34.2 22 0.28 12 8.74 37.1 26 0.34 13 8.74 38.4 20 0.33 14 8.74 39.9 18 0.39 15 8.74 42.0 24 0.36 16 9.54 34.2 26 0.39 17 9.82 37.1 18 0.36 18 9.82 38.4 20 0.33 19 9.82 39.9 24 0.28 20 9.82 42.0 22 0.28 21 10.31 34.2 26 0.28 22 10.31 37.1 24 0.34 23 10.31 38.4 26 0.36 24 10.31 39.9 22 0.39 25 10.31 42.0 24 0.33

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基于PFC3D的粗粒土三轴试验细观数值模拟

基于PFC3D的粗粒土三轴试验细观数值模拟

基于PFC3D的粗粒土三轴试验细观数值模拟一、本文概述随着计算机技术的快速发展和数值模拟方法的日益成熟，离散元方法（Discrete Element Method, DEM）在岩土工程领域的应用越来越广泛。

PFC3D（Particle Flow Code in 3 Dimensions）作为一款基于DEM的三维颗粒流数值模拟软件，以其独特的细观模拟能力，在粗粒土三轴试验的数值模拟中展现出显著优势。

本文旨在探讨基于PFC3D的粗粒土三轴试验细观数值模拟的关键技术、方法及其在工程实践中的应用价值。

本文首先介绍了粗粒土三轴试验的基本原理及其在岩土工程中的重要性，随后详细阐述了PFC3D软件的基本原理及其在粗粒土细观数值模拟中的适用性。

在此基础上，文章重点探讨了基于PFC3D的粗粒土三轴试验数值模拟的建模方法、参数标定以及模拟结果的分析与验证。

文章还结合具体工程案例，分析了数值模拟结果与实际工程问题的关联，并探讨了数值模拟在粗粒土工程稳定性分析、优化设计等方面的应用前景。

本文旨在为从事岩土工程数值模拟的研究人员、工程师和研究生提供一种基于PFC3D的粗粒土三轴试验细观数值模拟的有效方法和技术支持，推动离散元方法在岩土工程领域的应用和发展。

二、PFC3D软件简介PFC3D（Particle Flow Code in 3 Dimensions）是一款专门用于模拟颗粒介质行为的三维离散元分析软件。

该软件由Itasca公司开发，自推出以来，凭借其强大的模拟能力和灵活的自定义选项，在岩土工程、地质工程、颗粒物质力学等领域得到了广泛的应用。

PFC3D基于离散元方法（Discrete Element Method, DEM）进行模拟，其核心思想是将介质视为由一系列离散、独立的颗粒组成，颗粒之间通过接触模型来定义相互作用。

这种方法特别适用于处理颗粒形状不规则、大小不均以及颗粒间存在复杂相互作用的问题，如粗粒土的力学行为。

岩土工程中的岩土地质灾害预测与防治

岩土工程中的岩土地质灾害预测与防治

岩土工程中的岩土地质灾害预测与防治岩土地质灾害是岩土工程领域中一个重要的问题，它的发生对人们的生命财产安全带来巨大威胁。

因此，预测和防治岩土地质灾害一直是岩土工程中的重要研究内容之一。

本文将探讨岩土地质灾害的预测方法和防治措施。

1. 岩土地质灾害预测岩土地质灾害的预测可以通过以下几种方法进行：（1）地质勘察和地质调查地质勘察和地质调查是岩土地质灾害预测的首要步骤。

通过对工程所在地区的地质情况进行详细的勘察和调查，可以了解该地区的地质灾害潜在风险。

地质勘察和地质调查包括对地层、地形、地貌、泥石流通道等进行测量和分析，以及对历史地质灾害的研究，从而确定岩土地质灾害的可能性。

（2）数值模拟和预测分析数值模拟和预测分析是岩土地质灾害预测的重要手段之一。

通过建立数学模型，对岩土地质灾害的发生机理进行模拟和分析，可以预测岩土地质灾害的发生概率和风险程度。

常用的数值模拟方法包括有限元方法、边坡稳定分析、土体动力学分析等。

2. 岩土地质灾害防治岩土地质灾害的防治是为了减轻或避免地质灾害对工程造成的影响，提高地质灾害的防治能力。

（1）预防措施预防是岩土地质灾害防治的首要任务。

预防措施包括对工程建设环境进行合理规划和选择、对地质灾害潜在区域进行合理利用和管理，以及对工程施工过程中的地质灾害风险进行评估和处理。

此外，还需要进行健全可行的监测和预警系统，及时发现和预防地质灾害的发生。

（2）应急措施即使在严格的预防措施下，地质灾害还是有可能发生。

因此，在地质灾害发生时，需要迅速采取应急措施，减少人员和财产的损失。

应急措施包括疏散人员、清理危险区域、紧急修复和加固工程等。

（3）治理措施治理措施是针对已发生地质灾害的修复和防治。

治理措施包括对地质灾害所造成的损害进行修复和恢复，以及对潜在灾害点进行加固和防治。

治理措施的实施需要综合考虑工程技术和经济效益。

3. 结论岩土地质灾害预测与防治是岩土工程中的重要课题，对保障人们的生命财产安全具有重要意义。

岩质边坡破坏机制有限元数值模拟分析

岩质边坡破坏机制有限元数值模拟分析

第22卷第12期岩石力学与工程学报22(12)：1943～1952 2003年12月Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering Dec，2003岩质边坡破坏机制有限元数值模拟分析*郑颖人赵尚毅邓卫东(后勤工程学院土木工程系重庆 400041) (交通部重庆公路科学研究所重庆 400067)摘要岩质边坡的稳定性主要由其结构面控制，采用有限元强度折减法对岩质边坡破坏机制进行了数值模拟分析。

计算表明，破坏“自然地”发生在岩体抗剪强度不能承受其受到的剪切应力的地带。

分析表明，根据塑性力学破坏原理，采用有限元强度折减法有助于对岩质边坡破坏机制的理解。

算例表明了此法的可行性。

关键词岩石力学，岩质边坡破坏机制，有限元强度折减法，数值模拟分类号P 642.22，O 242.21 文献标识码 A 文章编号 1000-6915(2003)12-1943-10 NUMERICAL SIMULATION ON FAILURE MECHANISM OF ROCK SLOPEBY STRENGTH REDUCTION FEMZheng Yingren1，Zhao Shangyi1，Deng Weidong2(1Logistical Engineering University， Chongqing 400041 China)(2Chongqing Highway Science Research Institute， Chongqing 400067 China)Abstract The stability of rock slope is mainly determined by its discontinuity and rock bridge. However，the failure mechanism of discontinuity and rock bridge has not been studied comprehensively. In this paper，the stability analysis of jointed rock slope is carried out by shear strength reduction finite element method. The elastic-perfectly plastic material is adapted in the finite element method. With the strength reduction，the nonlinear FEM model of jointed rock slope reaches instability，and the numerical non-convergence occurs simultaneously. The safety factor is then obtained by strength reduction algorithm. At the same time the critical failure surface and overall failure progress are found automatically. The numerical convergence or non-convergence is related to the yield criterion. Comparison is made of several yield criteria in common use. The Mohr-Coulomb criterion is undoubtedly the best-known criterion. But its yield surface is an irregular hexagonal cone in principal stress space. It brings difficulty to numerical analysis. For convenience the Mohr-Coulomb criterion is replaced by Mohr-Coulomb equivalent area circle yield criterion. Through a series of case studies，it is found that the safety factor obtained by strength reduction FEM with Mohr-Coulomb equivalent area circle criterion is fairly close to the result of traditional limit equilibrium method (Spencer’s method). The result shows that the discontinuity coalescence pattern is influenced by its strength，length，location，and obliquity. The failure occurs 'naturally' through the zone in which the shear strength of rock is insufficient to resist the shear stresses. Through a series of case studies，the applicability of the proposed method is clearly exhibited. This study presents a new approach for stability analysis of jointed rock slope，and it is especially available to the complicated geological condition and supported slope.Key words rock mechanics，failure mechanism of rock slope，strength reduction FEM，numerical simulation2002年12月3日收到初稿，2003年4月23日收到修改稿。

原位直剪试验测试强风化岩体强度参数的数值模拟

原位直剪试验测试强风化岩体强度参数的数值模拟

原位直剪试验测试强风化岩体强度参数的数值模拟唐雪峰1，2（1．福建省地质工程勘察院福建福州350002；2．中国地质大学（北京）北京100083）［摘要］简述了某强风化岩的原位直剪试验，并采用数值模拟手段对试验进行模拟还原。

结果表明，模拟得到的土体强度参数与试验值较为接近，在一定程度上证明了数值计算方法的准确性。

而后对试样的应力变形特性进行了分析，试样剪应力云图大体呈现工字型分布，也即试样两端的剪应力较大，而中部的剪应力相对较小，试样在约束刚度较大的位置（如靠近铁质剪切盒）或具有一定凹角的接触面上（如剪切盒的边角处）存在明显的应力集中现象。

通过数值模拟计算，一方面可以更为全面地展示原位直剪试验结果，揭示在试验中所无法获取的信息，另一方面，模拟结论也能够跟试验成果互为佐证，以便将其可靠地推广应用到滑坡的防治研究中。

［关键词］原位直剪试验；强风化岩体；数值模拟；应力变形特性Numerical simulation of in －situ direct shear test on the strength parameters of strong －weathered rockAbstract ：The in －situ direct shear test of a strongly weathered rock is briefly described ，and the tests are reproduced by means of numeri-cal simulation．The results show that the simulated strength parameters are close to the test values ，which proves the accuracy of the numer-ical method to some extent．Then the stress and deformation characteristics of the specimen were analyzed ，the shear stress exhibits an"H"pattern ，that is ，the shear stress at the ends of the specimen is larger ，and shear stress in the central part of the specimen is relatively smal-ler．Obvious stress concentration can be observed where the constraint stiffness is larger （such as near the iron box ）or near the contact sur-face with a concave angle．Through numerical simulation ，on the one hand ，the direct shear test can be displayed more comprehensively so as to reveal the information that cannot be obtained in the test ；on the other hand ，the simulation results can also be mutually confirmed with the test results ，which helps to apply them to the research of landslide control more reliably．Key words ：field direct shear tests ，strong －weathered rock ，numerical simulation ，stress and deformation properties 基金项目：福建省科技重大专项（2016YZ0002－1），福建省科技创新平台建设（2014Y2007）作者简介：唐雪峰（1987－），女，福建莆田人，硕士，工程师，主要从事岩土工程勘察设计工作。