期刊: Engineering Failure Analysis

作者: Van-Hoa Cao , Gyu-Hyun Go

工作单位: Kumoh National Institute of Technology（韩国）        

    土石混合料（SRM）边坡的结构特征，包括岩块的含量、形状、尺寸和空间分布，会显著影响其破坏机制和安全系数（FOS）。确定SRM边坡的结构特征以进行稳定性分析仍然具有挑战性。本研究提出了一种建立随机模型和评估SRM边坡FOS值统计特性的方法。因此，SRM边坡模型是通过考虑边坡域中岩块形状、尺寸和空间分布的随机特性构建的。在ABAQUS有限元软件中实现了基于能量变化和USDFLD和URDFIL组合子程序的边坡破坏准则，以确定SRM边坡的FOS值。进行了蒙特卡洛模拟，以评估随机SRM边坡变化岩块特性的FOS的统计特性。结果表明，当岩块含量大于30%时，SRM边坡的稳定性显著提高。对于40%的岩块含量，岩块尺寸对SRM边坡稳定性的影响遵循两种不同的趋势：平均FOS值趋于下降，随后随着岩块尺寸的增加而增加。然而，在岩块含量为30%的SRM边坡上没有观察到这一趋势。此外，FOS值的离散度随着岩石含量和岩块尺寸的增加而逐渐增加。此外，土石界面强度影响SRM边坡的稳定性和破坏机制。这些发现增强了对SRM边坡稳定性评估的理解，并证明了预测和减轻损害的准确性得到了提高。

图1。斜坡情况1的结果：（a）能量变化与SRF，（b）静态耗散能量与SRF的关系，以及（c）斜坡标记节点位移的总位移与SRF之间的曲线 

图2。斜坡情况4的结果：（a）能量变化与SRF，（b）静态耗散能量与SRF的关系，以及（c）斜坡标记节点位移的总位移与SRF之间的曲线。

图3。边坡等效塑性应变等值线：（a）情况1和（b）情况4。

图4。SRM斜率模型和相应的等效塑性应变轮廓：（a）模式1和（b）模式2。

图5。SRM边坡（模型2）的结果：a）能量变化与SRF，b）静态耗散能量与SRF的关系，c）坡顶总位移与SRF之间的曲线。

图6。FOS值的平均值和标准偏差随模拟次数的收敛（案例6）。

图7。具有不同岩块含量（RC）的典型随机SRM边坡模型。

图8。不同岩块含量（RC）的FOS统计结果（SD=标准差）。

    在这项研究中，SRM边坡模型是通过考虑边坡域中岩块的形状、大小和空间分布等随机特性来实现的。ABAQUS/标准有限元软件中的准静态解被应用于分析随机SRM边坡的稳定性。基于模型能量的变化，提出了一种确定边坡FOS的失效准则。此外，还部署了两个组合子程序USDFLD和URDFIL来自动确定SRM边坡的FOS。进行MCS以评估随机SRM斜率FOS值的统计特性。本研究的结论如下。

1）所提出的方法可用于均匀边坡和SRM边坡的稳定性分析和FOS确定。该方法对于考虑SRM边坡中岩块形状、尺寸和空间分布随机特性的数值模拟是有效的。

2）FOS值的平均值和标准差随着岩块含量的增加而增加。然而，只有当岩块含量超过30%时，SRM边坡的稳定性才显著提高。

3）在块体含量为40%的情况下，块体尺寸对SRM边坡稳定性的影响呈现出两种不同的趋势：平均FOS值呈显著波动，SRM边坡的稳定性呈先降低后逐渐增加的趋势。对于平均岩块尺寸（1.4-2.0 m），FOS的平均值明显低于其他情况。岩块尺寸对SRM边坡稳定性的影响较小，岩块含量较低，为30%。

4）在大多数情况下，具有不同岩块含量和岩块尺寸范围的SRM边坡FOS值的统计参数遵循正态分布。此外，在SRM边坡中，FOS值的离散度也随着岩块含量和岩块尺寸范围的增加而增加。

5）SRM边坡中土石块之间的相互作用对其破坏机制和稳定性有显著影响。SRM边坡的稳定性随着土石界面强度的降低而降低。

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.