用局部强度折减法进行边坡稳定性分析

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1、第31卷增刊2岩土力学Vol.31Supp.22010年11月RockandSoilMechanicsNov.2010文章编号:1000-7598(2010)增刊2-0053-06用局部强度折减法进行边坡稳定性分析1,2211杨光华,钟志辉,张玉成,李德吉(1.广东省水利水电科学研究院,广州510610;2.华南理工大学土木与交通学院,广州510641)摘要:边坡的变形与其稳定性具有内在的必然联系,因而可以通过变形场来对边坡的稳定性进行判断。传统的强度折减法基于理想弹塑性模型对所有单元进行强度折减,所求解出来的变形场并

2、不能很好地反映出边坡失稳时的真实变形。实际上,边坡的失稳是由于局部土体的强度降低所致的,因此提出只对局部土体单元进行强度折减、其他土体单元保持原有强度不变的局部强度折减法,本构模型采用变模量弹塑性模型。工程实例计算分析表明,基于变模量弹塑性模型的局部强度折减法对边坡进行稳定性分析是可行的。关键词:边坡;局部强度折减;变模量;变形场中图分类号:P642.22文献标识码:ASlopestabilityanalysisbylocalstrengthreductionmethod1,2211YANGGuang-hua,ZHON

3、GZhi-hui,ZHANGYu-cheng,LIDe-ji(1.GuangdongResearchInstituteofWaterResourcesandHydropower,Guangzhou510610,China;2.SchoolofCivilEngineeringandTransportation,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510641,China)Abstract:Thereisaninherentrelationshipbetweendeforma

4、tionandstabilityofslope,soitispossibletoidentifythestabilityofslopebydeformationfield.Basedonidealelastoplasticmodel,thetypicalstrengthreductionmethodreducesstrengthofallelementsofslope.Therefore,thedeformationfieldbythetypicalmethodcannotreflectrealdeformationw

5、henslopeisclosetoinstability.Infact,slopefailureoccurswhenstrengthsofsomeregionalsoilsaresufficientlyweakened;solocalstrengthreductionmethodisproposedhere.Accordingtolocalstrengthreductionmethod,onlylocalsoilsstrengthsarereduced;andstrengthoftheothersoilskeepunc

6、hanged.Moreover,thispaperusesvariablemoduluselastoplasticmodelinsteadofidealelastoplasticmodel.Actualengineeringexampleshowsthattheslopestabilityanalysis,whichisbasedonlocalstrengthreductionmethodandvariablemoduluselastoplasticmodel,isfeasibleandrational.Keyword

7、s:slope;localstrengthreduction;variablemodulus;deformationfield系,则通过监测变形可以判断边坡的稳定性,因而1前言建立稳定性与变形之间的关系的工作具有重要意[1–7]义。目前常用的有限元强度折减法通过对边坡的土体进行强度折减,直到边坡失稳,此时的强度文献[8]提出了用变模量弹塑性模型对边坡稳折减系数被认为是边坡的安全系数。该方法主要关定性进行强度折减分析,可在获得安全系数的同时心的是力和强度的问题,可以很好地求解出边坡的也获得了相应边坡的位移场,从而为建立稳

8、定与变安全系数,却很少涉及边坡的位移和变形问题。实形的关系探索路径。一般传统的强度折减法是对边际上基于有限元或有限差分法等数值方法,采用合坡的所有单元进行强度折减,而通常产生边坡失稳适的本构模型,强度折减法不仅可以给出安全系是由于外荷载发生变化或滑动带局部的土体强度参数,而且边坡的位移和变形也能同时获得。可以说数受到弱化,实际上强

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