基于B样条曲线逼近的边坡临界滑动面的混合启发式搜索算法

采用三次均匀B样条函数模拟边坡任意形状滑动面,探讨了B样条曲线的端点处理方法和有效滑动面生成策略。将万有引力算法(GSA)与粒子群算法(PSO)两种启发式算法相融合,同时引入雁阵效应、非线性惯性权重进行改进,提出一种新的混合启发式搜索算法(HHA)。该算法增加了粒子的记忆性与群体信息交流功能,协调了全局和局部寻优能力。数值试验表明:HHA能有效克服GSA易陷入局部最小的不足,具有更好的优化精度、效率与稳定性。结合Morgenstern-Price法,对生成的有效滑动面计算安全系数,并以安全系数为目标函数,采用HHA搜索临界滑动面。4道标准考题分析验证发现:三次均匀B样条曲线能合理逼近任意形状临界滑动面;HHA对临界滑动面的搜索优于GSA,对非均质、含软弱夹层及考虑地震效应的复杂边坡均具有适用性。