采用三次均勻B樣條函數(shù)模擬邊坡任意形狀滑動(dòng)面,探討了B樣條曲線的端點(diǎn)處理方法和有效滑動(dòng)面生成策略。將萬(wàn)有引力算法（GSA）與粒子群算法（PSO）兩種啟發(fā)式算法相融合,同時(shí)引入雁陣效應(yīng)、非線性慣性權(quán)重進(jìn)行改進(jìn),提出一種新的混合啟發(fā)式搜索算法（HHA）。該算法增加了粒子的記憶性與群體信息交流功能,協(xié)調(diào)了全局和局部尋優(yōu)能力。數(shù)值試驗(yàn)表明:HHA能有效克服GSA易陷入局部最小的不足,具有更好的優(yōu)化精度、效率與穩(wěn)定性。結(jié)合Morgenstern-Price法,對(duì)生成的有效滑動(dòng)面計(jì)算安全系數(shù),并以安全系數(shù)為目標(biāo)函數(shù),采用HHA搜索臨界滑動(dòng)面。4道標(biāo)準(zhǔn)考題分析驗(yàn)證發(fā)現(xiàn):三次均勻B樣條曲線能合理逼近任意形狀臨界滑動(dòng)面;HHA對(duì)臨界滑動(dòng)面的搜索優(yōu)于GSA,對(duì)非均質(zhì)、含軟弱夾層及考慮地震效應(yīng)的復(fù)雜邊坡均具有適用性。 

【文章來(lái)源】：中外公路. 2019,39(05)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 邊坡任意滑動(dòng)面模擬方法
    2.1 控制點(diǎn)序列與優(yōu)化變量
    2.2 三次均勻B樣條曲線的生成
    2.3 曲線端點(diǎn)的處理
    2.4 滑動(dòng)面合理性控制
3 混合啟發(fā)式搜索算法(HHA)
    3.1 混合啟發(fā)式搜索算法(HHA)思想
    3.2 混合啟發(fā)式搜索算法(HHA)流程
    3.3 數(shù)值試驗(yàn)驗(yàn)證
    3.4 基于HHA的邊坡穩(wěn)定性分析
4 算例驗(yàn)證
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3187266