开挖卸荷引起地铁隧道位移预测方法

目前越来越多的基坑工程位于已建地铁隧道之上或两侧 .近距离基坑开挖土体卸荷势必引起隧道的位移变化 ,因此如何预测和控制隧道变形、确保隧道使用安全日趋重要 .为此研究了处于软土基坑之下的地铁隧道的位移变化规律 ,分析了基坑工程中时间、空间效应对隆起的影响规律 ,提出了时间、开挖宽度影响系数 ,推导出考虑基坑施工影响的隧道位移变形的实用计算方法     

开挖卸荷引起地铁隧道位移的预测方法

目前越来越多的基坑工程位于已建地铁隧道之上或两侧,近距离基抗土体卸荷势必引起弹道的移变化,因此如何预测和控制隧道变形、确保隧道使用安全日趋重要,为此研究了处于软土基坑之下的地铁隧道的位移变化规律,分析了基坑工程中时间、空间效应应对隆起的影响规律,提出了时间、开挖宽度影响系数,推导出考虑基坑施工影响的隧道位移变形的实用计算方法。     

基于有限元-BP神经网络的地下连续墙变形预测

基于目前在基坑支护结构中应用广泛的变形预测方法,有限元法和BP神经网络,结合基坑工程特点,提出将有限元模型与BP神经网络相结合的基坑变形预测方法.以某实际建筑基坑为研究对象,利用有限元软件进行近似建模,使用MATLAB软件实现有限元模型与BP神经网络模型相结合的预测模型,对基坑地下连续墙水平位移值进行预测对比.结果表明,有限元-BP神经网络预测模型预测值与实测值最为吻合,预测精度优于单一的有限元或BP神经网络预测模型.     

基于流固耦合效应的红砂岩地层深基坑围护结构变形特性分析

降水渗流引起的基坑变形问题十分复杂,采用流固耦合的数值方法,以兰州某地铁车站红砂岩深基坑为研究背景。对围护桩体水平位移、基坑内外土体竖向位移和水位变化进行现场监测,利用FLAC3D建立车站基坑降水开挖耦合模型,分析了围护结构的变形特性以及基坑内外土体竖向变形规律。结果表明围护桩体最大水平位移在0.5倍左右坑深处;基坑开挖对周围土体在0至2.5倍坑深范围内的沉降变形影响显著,最大沉降值发生在距离基坑边缘约0.55倍坑深;降水引起的基坑内外沉降随时间增加呈减小的趋势,降水与立柱桩联合作用使坑底隆起显著减小,基坑内外同时降水有利于解决红砂岩透水问题。考虑流固耦合的数值模拟与现场监测相结合预测兰州地区基坑变形更具科学性。     

基于最优传递矩阵理论的地铁车站基坑安全性评价

地铁车站基坑工程是地铁建设工程的重要组成部分,地铁事故的发生与地铁基坑工程的安全性密切相关。根据系统工程学原理,本文将最优传递矩阵方法引入到地铁车站基坑安全性评价模型,应用不确定型层次方法确定地铁基坑的安全等级,为防止地铁工程事故的发生提供必要的依据。     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

神经网络方法在基坑变形预测中的应用研究

基坑开挖过程中引起的变形是一个复杂问题。以改进的BP人工神经网络为基础，建立基坑开挖过程中支护桩水平位移与侧向位移的预测模型，实现对基坑变形的非线性预测。预测结果表明预测值与实测值相当吻合，说明了预测模型在预测基坑变形中的有效性。     

地铁车站深基坑开挖对土体影响的数值模拟

为了研究地铁工程支护结构对周围土体变形影响的问题,应用有限元计算软件ADINA对地铁车站深基坑工程进行开挖支护模拟,建立明挖法深基坑开挖支护过程的三维模型,分析开挖过程中连续墙支护开挖和连续墙、锚杆联合支护开挖两种工况下,基坑周边地层的位移情况.研究结果表明:地铁车站深基坑的开挖与支护过程是一个基坑支护结构和基坑内土体、基坑周围土体共同作用的问题,支护结构和支护方法对基坑周围环境的影响明显,周围土体和基坑内土体对基坑性状的影响显著.     

基于ANN的深基坑变形预测方法研究(新修改)

城市地区深基坑工程愈来愈多,为了确保深基坑施工安全,对基坑进行监测和预测,实现信息化施工证明是有效的方法。国内外学者以往的研究大多侧重于基坑施工地面沉降预测方面,有关深基坑围护结构桩体整体水平位移变形的预测建模鲜有报道。结合某深基坑工程,以桩体水平位移实际监测数据为样本,建立BP神经网络时间窗口预测模型,采用MATLAB平台编写程序,预测围护结构桩体水平位移,预测值同监测值和设计计算值吻合,表明了该预测方法的可行性,研究结果可供同类工程项目参考借鉴。     

基坑开挖引起下部地铁隧道变形控制研究

以南京上跨地铁隧道的基坑工程为背景,文章运用MIDAS GTS软件建立三维数值分析模型,对基坑施工进行全过程动态模拟,计算结果与工程监测数据基本吻合;通过理论分析和数值模拟计算得出了基坑开挖过程中影响运营隧道变形的关键因素,计算结果表明,基坑开挖不可避免地引起坑底土体发生变位,带动土体中的隧道产生位移;探讨了减少基坑开挖对紧邻地铁隧道影响的控制措施。     

深基坑墙体位移的神经网络动态预测

针对基坑工程变形监测预报的重要性,将神经网络技术用于深基坑工程的变形预测,并用ＶＣ＾＋＋语言加以实现,最后用实例论证了神经网络方法用于基坑工程变形预测的可靠性和实用性。     

填海地层深基坑支护参数优选与基坑变形分析

针对复杂填海地层深基坑支护难度大,基坑变形严重的问题,以深圳地铁13号线深登明挖区间基坑工程为例,利用弹性分析法和FLAC3D数值模拟对该基坑工程的支护结构设计和基坑变形规律进行了分析.结果表明:随着桩径和咬合量的增大,桩身水平位移减小,弯矩增大,而位移和弯矩沿桩身的分布规律基本不变,最大水平位移和最大弯矩分别发生在距...     

深基坑变形监测方法

深基坑施工中通过准确及时的监测,全面准确地反映基坑、支护结构及周边环境的安全状况,如发现异常情况立即采取应急措施,防止发生工程事故,有利于及时指导工程的施工。文章叙述了某地铁车站风道基坑变形监测方法。     

城市地铁车站基坑变形监测分析

深基坑工程的施工监测可以对深基坑的开挖施工提供控制依据。结合上海地铁临港新城站基坑监测实例,分析了该基坑工程的工程概况及监测内容,并对基坑坑外地表沉降、围护墙顶部变形、围护墙体侧向变形、支撑轴力、坑外潜水水位、承压水水位、立柱桩垂直位移的监测数据进行了分析,为基坑的变形预测提供了基础数据条件。研究成果可为类似的基坑工程提供参考和借鉴。     

贝叶斯正则化神经网络在深基坑变形预测的应用

针对传统BP神经网络在深基坑施工开挖变形的预测,基坑的安全性判定仅利用监测的最终数值而无法全面服务于深基坑工程,提出了一种遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和贝叶斯正则化算法(Bayesian Regularization, BR)组合优化传统BP神经网络的预测模型,在优化预测模型中加入了影响深基坑安全稳定的客观因素及人为主观因素,进一步提高了BP神经网络全局优化能力以及泛化能力.研究结果表明：该组合优化方法对深基坑地表沉降和水平位移变形预测的平均相对误差分别为0.32%和0.59%,表现出较高的预测精度.该组合优化模型首次在深基坑变形领域验证了应用的可行性,为深基坑变形预测提供了新的思路和方法.     

基于多分支神经网络的深基坑变形多点预测

文章为研究基坑变形预测方法,根据基坑信息化施工对变形预测的需求,在分析当前常用预测方法的基础上,提出了基于多分支神经网络的深基坑支护变形多点预测方法,建立了深基坑锚杆复合土钉支护结构变形预测模型;采用Matlab7编写了预测程序,运用多步滚动预测方法,实现了对多个测点变形的实时预测;最后通过工程实例验证了模型的正确性和有效性.     

临近基坑开挖引起的隧道变形预测分析

随着城市地下空间开发利用的快速发展,基坑开挖对邻近隧道的影响成为工程中不可忽视的问题。文中分析了基于反向传播神经网络法(BPNN)预测临近基坑开挖引起的隧道变形。首先,基于土体的小应变特性,采用有限元软件(Plaxis 3D)数值模拟计算得到关于隧道变形的完整数据库,基于此数据库训练检测BPNN模型的准确性,并利用此BPNN模型定量分析各输入变量(隧道与支护结构相对水平距离、隧道相对埋深、支护结构的最大位移)对隧道变形的影响。最后,将BPNN预测结果与17个工程案例实测结果进行对比分析,可以看出两者具有很好的一致性,说明BPNN模型能够准确预测基坑开挖引起的隧道变形,为实际工程提供一种简便的预测方法。     

地铁车站深基坑施工中的变形监测研究

为了解决深基坑在施工过程中发生变形,严重会导致工程事故发生的问题,采用了现场实例方法,以广州地铁六号线东湖站基坑工程为例,描述了该车站基坑开挖的变形监测过程,并结合工程现场施工情况对监测数据进行了研究分析.结果表明,监测施工过程中基坑连续墙及支撑结构、支撑轴力、立柱、地下水位、周边建筑(构)物等项目的变形情况对工程安全施工具有重要作用.在施工过程中根据变形监测的结果,随时调整施工参数,优化设计并采取相应的处理措施,确保后续施工能够安全顺利地完成,为安全生产提供有力保障.     

基于误差分级迭代法的基坑变形预测

BP(back propagation)神经网络算法在变形预测方面存在收敛速度慢、学习效率低、容易陷入局部最小值等问题,直接影响预测结果的精准性,利用误差分级迭代法优化的神经网络能够更好地降低误差,提升预测性能.通过对比分析误差分级迭代法与BP神经网络的优势,建立误差分级迭代法模型并编制误差分级迭代法变形预测程序.采用基坑工程实测数据,经过误差分级迭代法优化后神经网络的最大误差为0.96％,与径向基神经网络预测精度相比提高3.5％,利用误差分级迭代法预测基坑变形结果其精准性较高,具有一定的实用价值.     

兰州地铁试验段深基坑支护设计与施工监测分析

为填补兰州地区地铁深基坑桩撑支护设计和施工的空白,以兰州地铁试验段深基坑支护工程为例,对桩撑支护设计和施工过程中围护结构的变形规律进行研究.结果表明:基坑开挖初期,桩身呈向坑内变形的前倾型曲线;基坑开挖过程中,预应力施加后,桩体位移呈基本恢复到平衡位置的短暂状态;随着基坑的进一步开挖和内撑的施工,桩身变形曲线逐渐呈")"形变化,最大水平位移发生的位置也随之下移.基坑开挖过程中,桩体最大位移位于基坑开挖面上方,一般出现在桩体的中部4~10m范围,桩底附近有少量位移,说明桩身内外侧通常均匀配筋的设计思路不尽合理,目前规范将嵌固段作为固定端的设计方法有待完善.