[0018] 式中:A=sinαsinβ;B=sinαcosβ;C=cosα;
[0019] (2)随机结构面模拟过程中,首先选取确定性结构面统计参数特征值中的最大和最小值,生成平均密度分布函数,然后加入Monte Carlo随机数,生成随机结构面空间产状,具体如下:
[0020]
[0021]
[0022] 令F(θ)=μ, 取反函数,解方程得到:
[0023] θ′=(θmax‑θmin)μ+θmin,0≤θ≤π (式5)
[0024]
[0025] 式中:θ′、 为随机结构面空间产状特征值,μ、v为(0,1)范围内Monte Carlo随机数。
[0026] 上述的受陡缓倾角控制的碎裂松动岩体边坡稳定性分析方法,所述步骤三具体如下:
[0027] (1)导入陡‑缓倾角组合长大裂隙坐标信息(xi,yi)及倾向、倾角,将陡‑缓倾角组合长大裂隙结构面设置弱接触;
[0028] (2)Crack添加节理,将随机分布模型所得随机结构面空间产状特征值θ′、 等分布特征参数输入;
[0029] (3)输入岩体力学参数γ,C, 及长大裂隙、结构面强度参数C, Kn,Ks。
[0030] (4)设定块体位移监测,使用“cell‑space detection”模式跟踪位移及下落块体的潜在接触情况。
[0031] 上述的受陡缓倾角控制的碎裂松动岩体边坡稳定性分析方法,所述步骤四具体如下:
[0032] (1)模型计算采用弹塑性模型,屈服条件遵循莫尔—库伦准则;力学边界通过固定边界的形式进行约束,即采用约束速度的方式,分别将模型底部竖直方向(Y方向,yvel=0)、两侧水平方向(X方向,xvel=0)的速度设置为零;
[0033] (2)utility访问不同变量,监测即将运动的块体垂直和水平位移;设置重力9.81;run‑solve自动检测平衡;Slove工具实现岩体稳定性评价计算;
[0034] (3)计算达到稳定状态后,得到岩体周边的位移及塑性区变化情况,通过不同时间步位移云图及塑性区云图分析边坡失稳模式。
[0035] 本发明的有益效果:与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
[0036] 1)本发明提供了一种考虑受陡‑缓倾角组合长大裂隙控制及岩体结构面随机分布规律的碎裂松动岩体边坡稳定性分析方法。2)该方法详细描述了如何将现场调查统计的结构面信息通过圆盘模型和双平均密度分布方法生成随机结构面空间分布特征的过程,结构面统计效率提升约90%,统计精度提升约85%。3)基于随机分布模型所获取的特征参数值,通过坝肩边坡离散元地质模型,可以获得考虑陡‑缓倾角组合长大裂隙对碎裂岩质边坡的稳定性的影响,以及岩体结构面随机分布特征对碎裂岩质边坡稳定性的影响,其位移精度提升至厘米级,局部位移特征更加明显。
[0037] 同时通过块体单元接触方式的设置模拟碎裂松动岩体边坡的变形和运动趋势,对坝肩边坡的未来演化发展的过程与变形特征进行模拟分析,与传统的构建方式对比,基于UDEC软件充分考虑岩体结构特征以及陡缓倾角对边坡的影响的数值计算结果同实际更加的契合、精准,可以很好的模拟节理化岩体、碎裂结构岩质边坡的变形和破坏过程分析。
附图说明
[0038] 图1是某水电站中坝址左坝肩边坡全貌图;
[0039] 图2是陡‑缓倾角组合长大裂隙失稳模式图;
[0040] 图3是UDEC数值计算概化模型图;
[0041] 图4是UDEC模拟迭代至30万步X方向位移云图;
[0042] 图5是UDEC模拟迭代至30万步Y方向位移云图;
[0043] 图6是迭代至30万时步边坡变形前后对比图;
[0044] 图7迭代至60万步X方向位移云图
[0045] 图8是迭代至60万步Y方向位移云图;
[0046] 图9迭代至60万时步边坡变形前后对比图;
[0047] 图10岩质斜坡岩体演化过程中变形破裂与破坏特征。
具体实施方式
[0048] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明,但并不作为对本发明限制的依据。
[0049] 本发明的实施例1:一种受陡缓倾角控制的碎裂松动岩体边坡稳定性分析方法,如图1‑10所示,包括以下步骤:
[0050] 步骤一:收集研究区岩体结构发育特征,通过统计分析寻找出陡缓倾角组合成长大裂隙控制结构面,及各类结构面的统计分布规律;结合现场工程地质勘察结果,建立坝肩边坡的二维数值计算模型;图1是通过无人机获取的水电站坝肩边坡全貌,能够清晰的得知各个平硐调查点的位置及地形地貌特征;图2是通过现场调查发现的陡倾和缓倾长大裂隙组合失稳模式,缓倾角裂隙产状为N10°W/NE∠24°,C1结构面为破碎夹屑型,张开度约1‑2cm,两侧岩体错动破碎,架空张开形成空腔;f2为陡倾裂隙,断层带糜棱化严重,局部错动、张开,夹较多块石;图3是根据工程地质勘察资料构建的二维有离散元模型,通过现场调查得到的结构面倾向、倾角等信息,借助内聚理论和圆盘模型获取的随机结构面参数特征已导入模型,并自动生成随机结构面。
[0051] 步骤二:随机结构面特征参数获取及模拟过程,通过调查获取确定性结构面的倾向,倾角的信息;再对确定性结构面通过内聚理论进行分组,确定每组的统计参数,代入分析计算公式,解析出概率密度分布函数统计参数特征值;再根据结构面分布统计体的密度,模拟出结构面数量N,及运用概率分布密度函数模拟出随机结构面的统计参数特征值,输入UDEC程序中,生成随机分布结构面;
[0052] 所述步骤二具体如下:
[0053] (1)岩体结构面模拟过程中,采用Beacher圆盘模型,通过圆盘中心的空间坐标(x0,y0,z0)来确定结构面的位置,及圆盘与直角坐标系的夹角α,β来确定结构面倾向倾角,圆盘半径r用于确定结构面的大小,岩体结构面模型按照如下表达式计算:
[0054] A(x‑x0)+B(y‑y0)+c(z‑z0)=0 (式1)
[0055] (x‑x0)2+(y‑y0)2+(z‑z0)2
[0056] 式中:A=sinαsinβ;B=sinαcosβ;C=cosα。
[0057] (2)随机结构面模拟过程中,首先选取确定性结构面统计参数特征值中的最大和最小值,生成平均密度分布函数,然后加入Monte Carlo随机数,生成随机结构面空间产状,具体如下:
[0058]
[0059]
[0060] 令F(θ)=μ, 取反函数,解方程得到:
[0061] θ′=(θmax‑θmin)μ+θmin,0≤θ≤π (式5)
[0062]
[0063] 式中:θ′、 为随机结构面空间产状特征值,μ、v为(0,1)范围内Monte Carlo随机数。
[0064] 图4‑9是计算到不同时间步时边坡的变形特征,随着时间步的增加,边坡后缘X方向位移量显著增加,最大增加至约1m,并出现明显的拉张裂隙;Y方向出现明显下挫,下错高度约1.5~4m。
[0065] 步骤三:在UDEC程序中将调查获得陡缓倾角组合长大裂隙导入离散元模型,计算碎裂边坡稳定性;
[0066] 所述步骤三具体如下:
[0067] (1)导入陡‑缓倾角组合长大裂隙坐标信息(xi,yi)及倾向、倾角,将陡‑缓倾角组合长大裂隙结构面设置弱接触;
[0068] (2)Crack添加节理,将随机分布模型所得随机结构面空间产状特征值θ′、 等分布特征参数输入;
[0069] (3)输入岩体力学参数γ,C, 及长大裂隙、结构面强度参数C, Kn,Ks。
[0070] 所述步骤四具体如下:
[0071] (1)模型计算采用弹塑性模型,屈服条件遵循莫尔—库伦(Mohr‑Coulomb)准则;力学边界通过固定边界的形式进行约束,即采用约束速度的方式,分别将模型底部竖直方向(Y方向,yvel=0)、两侧水平方向(X方向,xvel=0)的速度设置为零;
[0072] (2)utility访问不同变量,监测即将运动的块体垂直和水平位移。setting设置重力9.81。run‑solve自动检测平衡;Slove工具实现岩体稳定性评价计算;
[0073] (3)计算达到稳定状态后,得到岩体周边的位移及塑性区变化情况,通过不同时间步位移云图及塑性区云图分析边坡失稳模式。
[0074] 步骤四:在UDEC程序中模拟分析天然条件下边坡变形特征,包括位移场和塑性区变化情况,模拟边坡移动情况,得到模拟结果。图10是岩质斜坡在形成演化过程中出现的变形特征,a.出现明显的拉剪裂隙,此时处于斜坡变形的初始阶段;b.开始有明显的下错,变形还在逐步累积,此时处于变形发育阶段;c.水平方向垂直方向均出现明显位移变化,整体有向临空方向滑动的趋势,此时处于强烈变形阶段。
[0075] 通过本方法对边坡变形的特征收集后再分析,能够更准确的分析变形过程以及边坡稳定性。