大粒径卵石层地铁换乘站地表沉降预测研究

地铁换乘站作为地下轨道交通运营线路中的主要枢纽,其开挖和施工造成的失稳变形将会直接影响到车辆运行、人员安全、地下管线设施和既有线路与建筑物。本文以成都地铁17号线换乘站为例,研究了卵石地层的地铁换乘站在深基坑开挖后沉降变形的发展趋势。通过相关性分析,从15项监测数据中分别选择出适合深基坑挖掘阶段和盾构施工阶段的沉降监测相关影响因素。分别借助径向基函数神经网络（RBF）、小波神经网络（WNN）、非线性回归模型（NARX）和极限学习机（ELM）四种智能算法对不同监测参数与监测点位在开挖阶段及盾构施工阶段的地表高程变形进行预测。研究表明：以上算法中在深基坑开挖阶段,WNN模型的预测结果最为精确,预测值和实测值最为接近;当后期预测的参数类别减少时,NARX模型在预测中表现最好,预测值的范围在单个数据点的误差在-0.4~0.3mm内;且监测数据表明在深基坑开挖的第三、四层阶段施工对沉降变形的影响最大,需要着重监测。由此,证实了智能算法在分析和预测卵石地层的地铁换乘站周边地表沉降变形有着较高的可行性,通过对比分析也得到算法模型在相似工程的研究中具有优势。     

基于改进最小二乘支持向量机组合模型的深基坑沉降变形预测

为了提高深基坑沉降变形预测精度，及时为深基坑支护施工提供指导，提出一种改进最小二乘支持向量机组合模型；通过引入自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解原始深基坑沉降变形数据，并结合粒子群优化算法和遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优，对分解的数据分别训练、预测后再叠加，得到最终预测结果；应用所提出模型对济南市某深基坑的累积沉降量进行预测，同时与其他模型对比，验证所提出模型的实用性和优越性。结果表明：所提出模型预测深基坑累积沉降量的平均相对误差为0.035%,均方误差为0.080 9 mm²,均方根误差为0.283 8 mm,所提出模型的准确性远优于其他模型的；自适应噪声完备集合经验模态分解方法的引入更有利于在深基坑沉降变形预测方面发挥最小二乘支持向量机的优势。     

修正摩尔库伦模型下的深基坑变形数值分析

为研究修正摩尔库伦模型及其参数对于模拟深基坑变形的影响,运用实验和有限元分析的方法,分析摩尔库伦和修正摩尔库伦模型在模拟深基坑排桩支护变形和地表沉降中的不同特点,通过与实际监测结果进行对比分析,得到了修正摩尔库伦模型对于模拟深基坑变形的适用性.研究结果表明:在地表沉降和排桩水平位移预测上,摩尔库伦模型预测沉降值与实测值相差较大;不同参考应力下的修正摩尔库伦模型预测值与实测值的位移规律曲线较为吻合.研究结论揭示了使用不同参考应力下的修正摩尔库伦本构模型进行基坑开挖变形预测更具参考价值.     

深基坑施工过程仿真及地表沉降量验证

为掌握深基坑施工引起地表沉降规律,确保深基坑工程质量和安全稳定性,以大连地铁某车站为研究背景,基于FLAC3D仿真技术构建车站深基坑土岩体摩尔-库仑弹塑性模型,对其土岩体变形和支护结构受力状况进行模拟分析,并结合现场实测数据进行对比检验,利用MATLAB绘制地表沉降对比分析曲线,从而找出地铁车站深基坑开挖过程中地表沉降量变化趋势.研究结果表明:由于基坑周围土体及地下岩层应力的影响,随着深基坑开挖工程推进到中期,地表沉降梯度增大.该研究成果可为合理预测地铁车站深基坑开挖过程中的地表沉降风险值,有效预防基坑施工事故提供技术支持.     

基于HSS模型与分布式光纤监测的内支撑深基坑变形特性分析

深基坑监测可为基坑设计、施工安全提供重要的技术支持。为研究大连东港商务区内支撑深基坑开挖变形特性,结合分布式光纤监测与常规监测两种手段对基坑围护结构进行开挖同步监测,主要监测对象为：支护桩深层水平位移、内支撑轴力和基坑周边地表沉降。采用基于小应变硬化土体本构模型（HSS）的有限元软件Plaxis进行数值模拟分析,并结合有限元模拟结果与两种深基坑实测数据进行对比分析。研究表明考虑了土体小应变特性的HSS模型的有限元分析结果与实测数据都具有较高的吻合度,证明了模型的合理性。并验证了分布式光纤监测方案较常规监测手段在数据连续性和准确度方面也具有明显的优越性。本文的研究成果可为深基坑支护结构的变形监测和预警提供参考。     

基于LS—SVM的模糊控制器分析与设计

探讨了利用最小二乘支持向量机（LS—SVM）进行模糊控制器分析与设计的方法,LS-SVM用等式约束代替传统支持向量机中不等式约束,求解过程从解QP问题变成解一组等式方程。将得到的LS-SVM模型应用到模糊控制。提出了基于LS-SVM模型的模糊控制算法。该控制器融合了模糊控制与支持向量机的优点,具有不依赖被控对象模型、泛化能力强等特点。仿真表明。LS-SVM学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力。基于LS—SVM的模糊控制器具有很好的控制性能。     

基于改进神经网络的深基坑工程变形预报

位移监测预报在深基坑工程信息化设计与施工中具有非常重要的意义.本文针对深基坑工程变形监测预报问题,将人工神经网络理论应用于深基坑工程的变形预测,建立了深基坑工程变形预报的改进人工神经网络模型,并编制了基于MATLAB的预报程序.最后以上海某深基坑工程为例,进行了深基坑开挖引起的地表沉降预测,预测结果表明,本文的方法具有较高的预测精度.     

基于LS-SVM的棉针织物染色上染率模型的研究

针对棉针织物染色上染率建模中存在非线性建模困难及预测精度不高等问题, 结合棉针织物的染色机理, 基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立上染率模型并进行预测. 将提出的方法与BP神经网络法进行比较, 试验结果表明前者具有更高的预测精度, 验证了LS-SVM对织物染色上染率预测建模是一种可行而有效的方法.     

基于主成分-LS-SVM的教学质量评估模型

给出了基于主成分与LS-SVM的教学质量评估模型,先采用主成分分析对其影响因素作评价和预处理,然后构建LS-SVM模型,为了便于比较,同时利用单一的LS-SVM模型对教师教学质量进行模拟与预测,并在Matlab中实现.结果表明,基于主成分与LS-SVM的教学质量评估模型较单一的LS-SVM模型具有更加理想的精度,得到了...     

基于最小二乘支持向量机的风机故障诊断方法研究

介绍了最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法的诊断原理,学习算法以及技术路线.在对现场振动信号特征数据进行采集以及归一化处理的基础上,建立了风机故障数学模型以及故障样本数据库.分析了风机故障模式识别的原理,提出应用LS-SVM进行故障特征学习和分类的方法.最后对故障模型进行训练和仿真,并通过与传统的三层BP神经网络输出...     

LS-SVM在状态监测数据趋势预测中的应用

介绍了最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归算法的基本原理,并使用MATLAB6．5结合LS-SVM工具箱对某型雷达磁控管状态监测数据进行了预测。     

基坑开挖周边沉降控制方法及优化

论述了深基坑开挖引起周边沉降的机理,在总结深基坑周边沉降的影响因素基础上提出控制沉降的方法。     

基于核主成分KPCA的LS-SVM的算法分析

主成分分析（PCA）是一种重要的特征抽取方法,而核主成分分析（KPCA）是在此基础上结合核函数提出来的主成分分析法,在多维回归分析中具有重要的作用。最小二乘支持向量机（LS-SVM）是SVM的一种改进算法,将KPCA与LS-SVM结合起来建模,并试验说明较之单独用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建模方法具有更良好的推广性。     

基于FLAC-3D数值模拟分析逆作法的深基坑变形

文章利用ANSYS软件建立三维模型,导入FLAC-3D中对某逆作法的深基坑开挖变形过程进行数值模拟与计算。结果表明:深基坑的地下连续墙变形呈S形,最大水平变形位于开挖面以上1/2~1/3深度处;周边土体沉降呈倒弓形,距基坑6~8m处沉降最大;坑底回弹随土体开挖逐渐增大;桩顶垂直位移随开挖大致呈先向下稍移再上抬的趋势。研究结果可为类似深基坑工程提供参考。     

兰州地铁红砂岩基坑开挖监测与数值模拟分析

以兰州市东方红广场地铁车站红砂岩深基坑为研究对象,对基坑开挖过程中围护桩位移和基坑周边地表沉降进行现场监测,并对实测结果进行分析;采用MIDAS GTS数值模拟软件,分别建立深基坑开挖支护和渗流分析的三维模型,对深基坑在开挖过程中的位移进行模拟计算.结果表明:桩的水平位移随桩体嵌入深度先增大后减小,整体呈")"形前倾,...     

基于灰色模型及其改进模型的土石坝沉降预测

考虑到土石坝沉降变形因素的复杂性以及GM （1,1）灰色模型基于贫信息数据所表现出来的优势,由大坝实测数据拟合构造GM （1,1）模型。为了进一步提高大坝沉降变形的预测精度,对原始GM （1,1）模型分别进行了考虑不同数据对预测结果有不同影响的加权改进和利用指数函数变换来提高原始数据光滑度的改进。实例应用表明,加权改进的GM （1,1）模型和函数变换改进的GM （1,1）模型的预测精度均优于原始GM （1,1）模型。     

浅析某深基坑降水对周围环境的影响

深基坑降水引发周围一定范围内的地面下沉。甚至造成邻域内建筑物或构筑物的破坏,本文针对某深基坑降水对周围地表及建筑物的沉降进行了模拟与监测对比分析,分析沉降产生的原因,后期地表沉降受施工影响的系数增大,预测沉降带来的后果,对同类基坑降水问题提供参考。     

非等间隔序列的灰色模型在路基沉降中的应用研究

目前灰色系统理论中的GM（1,1）模型是应用于预测方面频率最高的模型,灰色GM（1,1）模型预测方法具有理论性强、实用价值高、计算简便等优点。本文就是在详述灰色系统基本概念、基本原理以及灰色建模理论和预测方法的基础上,以广东某高速公路沉降变形为依托,运用非等间隔GM（1,1）灰色模型对其变形进行分析,对以后的沉降量进行了预测。     

地铁车站深基坑开挖监测与数值模拟研究

以郑州市某地铁车站的深基坑工程为研究背景,运用有限元分析软件MIDAS/GTS NX建立整体有限元模型,对基坑开挖的每步施工过程进行数值模拟。探讨了深基坑开挖过程中地连墙的水平位移、周围地表沉降及内支撑轴力分布情况,用于判定深基坑在开挖过程中的稳定性和安全性。同时分别对深基坑开挖过程中周围的建筑物沉降、墙顶水平位移和沉降及支撑轴力进行了监测,并与数值模拟值进行对比。结果表明:理论计算值与现场监控值变化趋势基本一致,结果误差不大,均在设计报警值以内;墙体水平位移随着开挖深度增加而增大,且最大的位移逐渐向下移动,土体地表沉降的变形基本随着开挖深度的增大而逐渐增大,但内支撑轴力不随开挖深度的增大而增大,而是呈现波动的变化趋势;在深基坑开挖过程中,应重点对开挖引起的对墙体变形、地面过大变形和支撑结构内力进行监测。研究结果表明监控量测与数值模拟相结合能较好地运用于基坑开挖,也可为类似基坑工程的开挖提供一定的借鉴作用。     

深基坑开挖及降水诱发邻近建筑物变形破坏机理及影响因素

为分析深基坑开挖及降水诱发地表不均匀沉降而引发邻近建筑变形、破坏机理,以广州某深基坑开挖—降水—开挖为例,从理论角度分析了同时考虑开挖和降水前后土体自重应力变化、渗流动水压力引起的有效应力变化以及止水帷幕对土体沉降约束作用时坑外土体沉降机理;借助三维渗流有限元模型分析土层-地下水-承台-桩相互平衡协调问题,探究建筑开裂...