大型人防工程变形监测数据处理与分析

该文介绍变形监测的意义和重要性,分析了影响人防工程安全稳定的因素。给出了人防工程变形监测方案设计的注意事项,重点对沉降监测中的成果整理、变形分析和预测预报方法进行了介绍。以某工程人防工程为例,通过对该工程实施沉降监测,对监测数据进行处理和分析,根据实际变形量和预测变形量的比较,清楚看出实测的累计沉降量与预测预报的沉降量基本相当,说明可以采用预测方法对沉降趋势进行预测,为工程施工、运营管理和领导决策提供了第一手资料。     

支持向量机的既有地铁变形监控智能预测

以中国广州新建隧道下穿既有地铁2号线工程为背景,研究对运营地铁隧道实施自动变形监测中智能变形预测的方法.针对地铁监测数据量大、变形分析困难、预测准确率低的技术难题,提出一种基于PBIL支持向量机的地铁智能变形预测模型.通过用基于概率分析的PBIL算法,实现对支持向量机的关键参数组合的精确优化设定,提高了模型的变形预测能力.通过广州地铁穿越工程变形监控工程的应用,该预测方法显示了较高的预测能力和实用性,有效地解决了在条件复杂、环境干扰的地铁运营中较难准确全面监测预警的问题.     

改进灰色时序模型在建筑物变形监测中的应用

建筑物变形监测数据中存在着随机干扰和不确定性因素,而单一的数学模型预测结果精度较低,制约了变形预测的准确性。针对这一问题,文中采用了一种自适应Kalman滤波的灰色时序组合预测模型。首先,通过自适应Kalman滤波算法对原始数据进行去噪处理,动态的去除数据内部的随机干扰误差;然后,将灰色模型(GM模型)与时间序列分析模型(AR模型)相结合,得到拟合时间序列中的沉降量趋势项和沉降量随机时间序列剩余项,生成一种非线性组合模型;最后,对变形监测数据进行整理预测,并将该预测模型应用于建筑变形工程实例中,与GM(1,1)预测模型、GM(1,1)-AR预测模型通过平均残差、残差的方差和后验差比值进行对比分析。结果表明:该模型后验差比值可达到0.045 1,所得数据结果明显减小,预测精度显著提高,结果更加准确可靠。     

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。     

明挖地铁车站对邻近管线安全性分析及控制措施研究

地铁车站明挖施工中会打破原有岩层状态而影响邻近管线安全性,为控制地铁的明挖施工导致邻近管线变形,结合福州某工程案例,利用两阶段法及整体数值分析法,研究明挖动土对邻近管线的影响.结果表明:本文的两阶段分析简化公式及整体数值分析法的精准性与实际监测相吻合,即随着地铁基坑开挖,距车站边缘8—10 m位置出现较大沉降,且横向位移影响规模为地铁施工纵深的2倍.同时经整体数值分析法得出邻近管线沉降处于安全状态,表明该方法可有效指导施工并为相关工程提供借鉴.     

青岛地铁隧道某车站开挖数值模拟分析

结合青岛地铁某车站的实际资料,采用三维数值模拟的方法,运用ansys数值模拟软件,模拟实际车站的分步开挖过程,分析城市地铁开挖引起的地表沉降的一般规律,揭示地表的沉降和变形形式。模拟数据与实际监测数据做对比分析,可以对为未挖到的地区的地标沉降做出预测,为工程施工方案制定提供了参考依据。     

基于分段回归模型的变形监测数据分析

通过对回归模型在变形监测的应用研究,结合工程实例,对某高铁隧道的拱顶沉降值运用分段回归模型进行分析预测,建立时间和位移变形量的回归分析模型,并从统计检验、曲线线型、拟合度三个层面进行评价,得出分段回归模型可以较好的预测隧道断面的变形趋势,从而验证了该方法的工程实用价值。     

暗挖施工地层沉降变形机理分析

本文以沈阳地铁某区间暗挖施工工程为案例,结合工程的施工工艺特征,选取地表沉降和拱顶沉降监测数据,考虑时间和空间效应的情况下,分析了暗挖法施工地铁区间隧道地层沉降的变形机理,得出了一些结论,并对施工提出了建议,供设计和施工技术人员参考。     

地铁车站监测与数据预测分析

安全监测在地铁建设和运营中占据着举足轻重的作用,如何建立科学完备的地铁安全监测方案和针对监测数据进行有效合理的分析是当前研究的重点之一.基于合肥市某地铁车站建设工程,主要介绍了该地铁车站工程的监测方案,并采用灰色系统理论建立GM(1,1)沉降数据预测模型.结果显示,该模型取得了良好的拟合和预测效果,为地铁监测数据分析提供有效的方法.     

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。     

考虑基坑开挖空间效应的邻近建筑物沉降预测方法

通过工程监测数据统计,分析了基坑开挖引起的墙后土体变形特性,再结合建筑物变形响应研究提出了一种考虑空间效应的紧邻基坑建筑物沉降简化算法.重点研究了土体变形空间分布规律,发现可以采用高斯函数对墙后土体变形空间效应进行定量描述,结果表明,基坑短边处变形空间效应不明显,长边上拐角处变形明显小于中部变形.坑后土体可划分为3个区域,不同区域空间效应分布不同,而且建筑物短边刚度对土体变形空间分布影响不大.建筑物沉降简化算法以监测数据统计规律为基础,结合变形空间分布规律可以预测邻近基坑建筑物沉降,通过经验系数γ可将土层性质、周边施工情况等纳入考量,使建筑物沉降预测更为准确.算例分析表明,本文方法计算值与实测值有较好的一致性,可为预测、分析紧邻基坑施工的建筑物沉降提供参考.     

佛山地铁二号线湾华站深基坑开挖的变形特性分析

地铁的修建尤其是车站的施工和盾构的始发过站等都涉及深基坑的开挖,需要通过监测关注开挖过程中的基坑变形.以佛山地铁二号线湾华站深基坑为工程实例,对围护结构和坑外地表的监测数据进行了整理分析.结果表明,围护桩在开挖过程中表现出内凸型的变形模式,最大水平位移发生在0. 7倍至0. 8倍开挖深度处.坑外地表沉降呈现出凹槽形,最大地表沉降发生在距坑边3 m处.根据实测和理论分析,该基坑开挖的影响范围为2倍开挖深度.     

跨越运营地铁隧道超大基坑开挖的土体参数反分析

针对跨越运营地铁隧道的超大面积深基坑建立了大型三维有限元模型,并对基坑开挖引起的周边环境和隧道变形进行分析.根据工程的重要性和信息化施工的需要,利用施工过程的变形监测数据,使用单纯形法对其土体参数进行了反分析.根据编制的单纯形反分析程序和有限元方法计算得到了相关的土体参数,并预测了基坑开挖最终引起的隧道隆起量.结果表明,计算所得隧道隆起预测结果与实际监测数据较为接近.     

沈阳地铁车站深基坑沉降变形特性

为揭示东北地区地铁车站深基坑沉降变形特性,以沈阳地铁下深沟车站深基坑工程为依托,采用理论分析和现场观测的方法,推导了适合沈阳地区深基坑的最大下沉点位置和最大下沉量的计算中关键参数地基土最大下沉角的公式及值,并得到基坑外地表沉降变形最大点位置和沉降量公式.研究结果表明,地基土最大下沉角的合理性和理论计算方法的可行性.研究结论初步突破了传统沉降变形预测的计算方法,有助于寻求沈阳乃至东北地区的地铁车站深基坑设计施工中沉降变形分析和预测的有效途径.     

利用回归分析法研究矿区地表形变

为了减小由煤矿地下开采引起的地面沉陷对人们生命财产造成的危害,对某矿区采煤引起的地表变形进行了预测。本研究采集了该矿区2011-03—2012-03实际的监测数据,采用回归分析方法对该矿区进行了研究,并对矿区地表形变进行预测。预测结果与地表实际的沉降情况非常接近,说明采用回归分析法可以对矿区变形进行短期预测。     

基于灰色Verhulst模型的珠江新城隧道变形监测数据分析

针对珠江新城隧道工程水文地质和周边环境的实际情况,该文建立适用于该工程的变形监测系统,并以地表沉降变形监测数据为例,对隧道变形规律特征进行研究,利用灰色Verhulst模型对其进行回归处理分析,得到相应变形曲线规律与数学模型,证明了灰色理论在工程应用中的可靠性。该文对断面E2-6测点的监测数据进行回归分析,结果显示:利用灰色Verhulst模型得到拟合的曲线与累计沉降变形的时程曲线的相关性高达0.989 4,与实测数据相比吻合度高达92.63%,拟合模型较好。     

径向基神经网络在地铁沉降预测当中的应用

利用径向基神经网络构建起前N期沉降量与N+1沉降量之间存在的非线性关系,从而实现径向基神经网络对地铁隧道施工上方地面沉降量预测的功能。利用成都地铁7号线某盾构区间地面的沉降监测数据建立RBF预测模型并且与BP预测模型进行对比。仿真实验结果表明,RBF预测模型预测结果的平均误差率、误差中误差、迭代次数均小于BP神经网络,说明了RBF神经网络在地铁沉降预测分析中的有效性、优越性。     

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.     

佛山地铁石梁站深基坑开挖变形监测分析

地铁车站涉及到深基坑的开挖,控制基坑开挖引起的变形成为车站建设的关键问题之一.本文以佛山地铁二号线石梁站的基坑工程为背景,介绍该基坑采用的支护形式,并通过现场监测数据的整理,对围护结构的水平位移、地表沉降、地下水位等在开挖中的变化规律进行分析.结果表明,各监测项目的变化符合前人研究规律,由于地质条件较好、围护方案设计合理,基坑开挖引起的变形得到了很好的控制.     

Peck公式在砂卵石地层盾构隧道施工地表沉降预测中的应用研究

基于乌鲁木齐砂卵石地层地铁隧道现场监测数据,采用回归分析方法对典型断面地表沉降进行分析,得到适用于砂卵石地层的Peck公式,并进行了现场数据验证.研究成果表明得到的peck公式能够有效预测砂卵石地层盾构施工地表沉降,具有工程指导意义.