An efficient approach for locating the critical slip surface in slope stability analyses using a real-coded genetic algorithm.

Yu-Chao Li; Yun-Min Chen; Tony L.T. Zhan; Dao-Sheng Ling; Cleall, Peter John

A real-coded genetic algorithm is employed to develop a search approach for locating the noncircular critical slip surface in slope stability analyses. Limit equilibrium methods and the finite-element-based method are incorporated with the proposed search approach to calculate the factor of safety. Geometrical and kinematical compatibility constraints are established based on the features of slope problems to prevent slip surfaces from being unreasonable. A dynamic bound technique is presented to improve the search performance with more effective exploration within the solution domain. A number of examples are investigated that demonstrate the proposed search approach to be efficient in yielding accurate solutions to practical slope stability problems. The proposed search approach is stable and highly correlated with the results of independent analyses. Furthermore, this paper demonstrates the successful application of a real-coded genetic algorithm to noncircular critical slip surface search problems. Un algorithme génétique est utilisé pour développer une approche de recherche afin de localiser la surface critique de glissement non-circulaire dans les analyses de stabilité de pente. Les méthodes de l’équilibre limite et une méthode basée sur les éléments finis ont été incorporées à l’approche de recherche proposée dans le but de calculer le facteur de sécurité. Les contraintes de compatibilité géométriques et cinématiques sont établies selon les caractéristiques des problèmes de pente, et ce afin de prévenir que les surface de glissement deviennent déraisonnables. Une technique dynamique est présentée pour améliorer la performance de la recherche avec des explorations plus efficace à l’intérieur du domaine de la solution. Plusieurs exemples sont investigués afin de démontrer que l’approche proposée est efficace pour donner des solutions précises aux problèmes pratiques de stabilité de pente. L’approche de recherche proposée s’avère être stable, avec une forte corrélation entre les résultats d’analyses indépendantes. De plus, cet article démontre l’application d’un algorithme génétique dans les problèmes de recherche des surfaces critiques de glissement non-circulaires.

SLOPE stability; GENETIC algorithms; FINITE element method; PROSPECTING; SOIL stabilization; INDUSTRIAL safety

Canadian Geotechnical Journal, 2010, Vol 47, Issue 7, p806

0008-3674

Academic Journal

10.1139/T09-124