Considering Multiple Failure Modes in Limit Equilibrium Slope Stability Analysis: Two Methods

ABSTRACT: Traditional limit equilibrium (LE) slope stability analysis methods seek to locate one single critical failure surface. However, it is often desirable to consider multiple failure surfaces when dealing with real world problems. To achieve such a goal, this paper proposes two different methods: 1) probabilistic analysis with stochastic response surface (SRS), and 2) the locally informed particle swarm with radius (LIPS-R) niching algorithm. SRS is a very fast and effective alternative to Monte Carlo or Latin Hypercube sampling for probabilistic analysis. LIPS-R is an algorithm based on a niching method called locally informed particle swarm (LIPS) which uses a radius filter and a neighbour size of two. Both methods result in multiple failure modes, albeit using very different methodologies. An embankment example is considered and results using both methods are provided in this paper. Both methods located potential failures that a deterministic analysis would not have been able to locate.

RÉSUMÉ: Les méthodes traditionnelles d'analyse de la stabilité des pentes à l'équilibre limite (LE) cherchent à localiser une seule surface de glissement critique. Cependant, il est souvent souhaitable de considérer plusieurs modes de défaillance lors du traitement de problèmes réels. Pour atteindre un tel objectif, cet article propose deux méthodes différentes: 1) l'analyse probabiliste avec la surface de réponse stochastique (SRS), et 2) l'algorithme de niching de l'essaim de particules localement informé avec rayon (LIPS-R). SRS est une alternative très rapide et efficace à l'échantillonnage Monte Carlo ou Latin Hypercube pour l'analyse probabiliste. LIPS-R est un algorithme basé sur une méthode de niching appelée essaim de particules localement informé (LIPS) qui utilise un filtre à rayon et une taille voisine de deux. Les deux méthodes entraînent de multiples modes de défaillance, mais en utilisant des méthodologies très différentes. Un exemple de remblai est considéré et les résultats utilisant les deux méthodes sont fournis dans cet article. Les deux méthodes ont permis de localiser des défaillances potentielles qu'une analyse déterministe n'aurait pas pu localiser.