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期刊: Engineering Failure Analysis

作者: Van-Hoa Cao , Gyu-Hyun Go

工作單位: Kumoh National Institute of Technology（韓國）        

    土石混合料（SRM）邊坡的結(jié)構(gòu)特征，包括巖塊的含量、形狀、尺寸和空間分布，會顯著影響其破壞機制和安全系數(shù)（FOS）。確定SRM邊坡的結(jié)構(gòu)特征以進行穩(wěn)定性分析仍然具有挑戰(zhàn)性。本研究提出了一種建立隨機模型和評估SRM邊坡FOS值統(tǒng)計特性的方法。因此，SRM邊坡模型是通過考慮邊坡域中巖塊形狀、尺寸和空間分布的隨機特性構(gòu)建的。在ABAQUS有限元軟件中實現(xiàn)了基于能量變化和USDFLD和URDFIL組合子程序的邊坡破壞準(zhǔn)則，以確定SRM邊坡的FOS值。進行了蒙特卡洛模擬，以評估隨機SRM邊坡變化巖塊特性的FOS的統(tǒng)計特性。結(jié)果表明，當(dāng)巖塊含量大于30%時，SRM邊坡的穩(wěn)定性顯著提高。對于40%的巖塊含量，巖塊尺寸對SRM邊坡穩(wěn)定性的影響遵循兩種不同的趨勢：平均FOS值趨于下降，隨后隨著巖塊尺寸的增加而增加。然而，在巖塊含量為30%的SRM邊坡上沒有觀察到這一趨勢。此外，F(xiàn)OS值的離散度隨著巖石含量和巖塊尺寸的增加而逐漸增加。此外，土石界面強度影響SRM邊坡的穩(wěn)定性和破壞機制。這些發(fā)現(xiàn)增強了對SRM邊坡穩(wěn)定性評估的理解，并證明了預(yù)測和減輕損害的準(zhǔn)確性得到了提高。

圖1。斜坡情況1的結(jié)果：（a）能量變化與SRF，（b）靜態(tài)耗散能量與SRF的關(guān)系，以及（c）斜坡標(biāo)記節(jié)點位移的總位移與SRF之間的曲線 

圖2。斜坡情況4的結(jié)果：（a）能量變化與SRF，（b）靜態(tài)耗散能量與SRF的關(guān)系，以及（c）斜坡標(biāo)記節(jié)點位移的總位移與SRF之間的曲線。

圖3。邊坡等效塑性應(yīng)變等值線：（a）情況1和（b）情況4。

圖4。SRM斜率模型和相應(yīng)的等效塑性應(yīng)變輪廓：（a）模式1和（b）模式2。

圖5。SRM邊坡（模型2）的結(jié)果：a）能量變化與SRF，b）靜態(tài)耗散能量與SRF的關(guān)系，c）坡頂總位移與SRF之間的曲線。

圖6。FOS值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差隨模擬次數(shù)的收斂（案例6）。

圖7。具有不同巖塊含量（RC）的典型隨機SRM邊坡模型。

圖8。不同巖塊含量（RC）的FOS統(tǒng)計結(jié)果（SD=標(biāo)準(zhǔn)差）。

    在這項研究中，SRM邊坡模型是通過考慮邊坡域中巖塊的形狀、大小和空間分布等隨機特性來實現(xiàn)的。ABAQUS/標(biāo)準(zhǔn)有限元軟件中的準(zhǔn)靜態(tài)解被應(yīng)用于分析隨機SRM邊坡的穩(wěn)定性。基于模型能量的變化，提出了一種確定邊坡FOS的失效準(zhǔn)則。此外，還部署了兩個組合子程序USDFLD和URDFIL來自動確定SRM邊坡的FOS。進行MCS以評估隨機SRM斜率FOS值的統(tǒng)計特性。本研究的結(jié)論如下。

1）所提出的方法可用于均勻邊坡和SRM邊坡的穩(wěn)定性分析和FOS確定。該方法對于考慮SRM邊坡中巖塊形狀、尺寸和空間分布隨機特性的數(shù)值模擬是有效的。

2）FOS值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差隨著巖塊含量的增加而增加。然而，只有當(dāng)巖塊含量超過30%時，SRM邊坡的穩(wěn)定性才顯著提高。

3）在塊體含量為40%的情況下，塊體尺寸對SRM邊坡穩(wěn)定性的影響呈現(xiàn)出兩種不同的趨勢：平均FOS值呈顯著波動，SRM邊坡的穩(wěn)定性呈先降低后逐漸增加的趨勢。對于平均巖塊尺寸（1.4-2.0 m），FOS的平均值明顯低于其他情況。巖塊尺寸對SRM邊坡穩(wěn)定性的影響較小，巖塊含量較低，為30%。

4）在大多數(shù)情況下，具有不同巖塊含量和巖塊尺寸范圍的SRM邊坡FOS值的統(tǒng)計參數(shù)遵循正態(tài)分布。此外，在SRM邊坡中，FOS值的離散度也隨著巖塊含量和巖塊尺寸范圍的增加而增加。

5）SRM邊坡中土石塊之間的相互作用對其破壞機制和穩(wěn)定性有顯著影響。SRM邊坡的穩(wěn)定性隨著土石界面強度的降低而降低。

Cao V H, Go G H. Stability analysis of random soil–rock mixture slope using an energy-based failure criterion and Monte Carlo simulation[J]. Engineering Failure Analysis, 2025: 109346.