几种沉降预测法在真空-堆载法处理高速铁路软基中的应用

路堤在高速铁路施工和运营过程中不发生过大的沉降是提高列车运行速度的关键,因此在高速铁路软基处理过程中应用沉降预测方法预测沉降和提高预测的精度有很大的实用价值和理论意义．基于试验段实测沉降曲线,将指数曲线配合法、双曲线法和Asaoka法应用于京沪高速铁路路基工程,预测了路基的最终沉降;应用有限单元法计算软件,采用两种土体本构模型结合实验室实验参数模拟现场状况,进行了沉降预测．在此基础上,将几种方法计算结果进行了对比,并与实测值互相印证,进行了一些讨论,希望能供广大工程技术人员参考．     

基于机器学习算法的盾构掘进地表沉降预测方法

针对有限元、地层损失率等方法难以考虑多参数耦合作用情况下的地表沉降预测的问题,基于BP神经网络(BPNN)和随机森林算法(RF)两种机器学习算法的多参数、非线性拟合能力,提出了预测盾构掘进过程中地表最大沉降以及纵向沉降曲线的预测方法.通过粒子群算法(PSO)确定机器学习算法的最优超参数,通过k折交叉验证方法提高预测方法的鲁棒性.结果表明BP神经网络的预测结果误差较大,难以预测到较大的地表沉降,随机森林算法能够准确预测地表最大沉降和纵向沉降曲线.     

高速公路路基沉降预测研究

文章讨论了灰色系统理论在公路路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM(1,1)进行了改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型.通过具体工程实践,给出了两种模型对公路路基沉降量预测结果与实测结果的比较,结果表明非等时序改进灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要.     

灰色模型预测在真空预压工程中的应用研究

结合工程实例,使用灰色模型法对土体最终沉降量进行预测,将预测结果与Asaoka法、三点法和双曲线法的预测结果做了比较,分析了GM(1,1)灰色模型在最终沉降量预测中的可行性.通过对4种方法的预测结果进行的对比,可以得出:灰色模型法在最终沉降量预测中具有较好的稳定性和精度,可以推广使用.     

基于指数曲线配合法的地基沉降计算研究

地基沉降计算是土力学的主要难题之一寻找一种有效的手段来提高计算结果的精度,以满足工程上对变形和沉降计算的要求非常迫切。本文在分析现有地基沉降计算方法的基础上,通过合理的假设提出了一种新的地基沉降计算方法——指数曲线配合法。通过工程实例分析,证明指数曲线配合法的预测误差明显小于其它地基沉降计算方法的预测误差。     

费尔哈斯曲线在软土地基路堤沉降预测中的应用

为了预估软土地基路堤产生的沉降量,以费尔哈斯模型作为沉降预测回归模型,利用3段计算法和最小二乘拟合法对模型求解,对模型中的时间因子指数进行了讨论,并对费尔哈斯曲线法、双曲线法和星野法的沉降预测结果与实测结果进行了对比.结果表明:3种方法预测结果接近实测值,费尔哈斯曲线法预测最终沉降量较双曲线法和星野法要大;采用费尔哈斯曲线,不需要人为确定起始参考点的时间和沉降值,减少了人为干扰因素,同时偏大的数值对工程来说也是较安全的.     

人工神经网络在软土地基路基沉降预测中的应用

将人工神经网络应用于软土地基填筑施工中的沉降预测，提出了一种有效的预测方法，并构造了预测路基沉降的神经网络模型，预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，为预测软土地基路基填筑施工引起的沉降提供了一种新的方法。     

双线盾构穿越永宁门城墙的沉降预测分析

在西安地铁二号线的施工中,双线盾构分别穿越永宁门城墙,作者采取了Peck公式预测曲线法和FLAC-3D数值模拟两种方法进行最终沉降预测。结果表明,本文中所采取的隔离桩加固措施能满足沉降控制标准。     

高速公路软土地基沉降预测与分析

目前采用的各种沉降预报方法特别是施工期间沉降的预测还不能满足工程应用的要求,预报最终沉降和历程与实际观测相差较大。本文用灰色预测模型对最终沉降和沉降历程以及施工期沉降速率等问题进行预测分析,通过施工过程中监测路堤沉降数据建立了预测沉降的灰色模型,为预测软土地基路基填筑施工引起的沉降提供了一种新的方法,从而达到动态控制施工,保证施工安全和施工质量的目的。     

变权重组合模型在路基沉降预测中的应用

通过对软土路基沉降发展规律及其沉降曲线特点的深入研究,结合4种单项软土路基沉降预测模型提供不同的有价值预测信息的特点,引进重组合预测思想,在单项预测模型的基础上提出了路基沉降变权重组合预测方法,工程实例分析表明,利用该模型与方法得到的预测曲线与实测曲线吻合良好,能够满足工程要求,此外,变权重组合预测模型比其它单项模型具有明显的优越性,为软土路基沉降发展预测提供了一种有效而实用的方法.     

最优权组合模型在季冻区公路软基工后沉降中的应用

为研究最优权组合预测模型在季冻区公路软基沉降预测中的适用性,选取国道332线拉哈段(拉布大林至哈达图)一级公路的典型断面,采用分层沉降仪进行沉降监测,通过沉降管上磁环位置的移动来反映路基沉降变化。根据一年的沉降实测资料,利用MATLAB对原始非线性数据进行三次样条插值处理,基于最优权权重法将灰色GM(1,1)及二次曲线模型进行组合,对地基的远期沉降进行预测,将预测结果与实测资料进行对比,探究该模型的适用性,同时基于季冻区气候特点,选取适合高寒地区路基监测的合理时距。研究表明：最优权权重组合模型的预测效果与样本数密切相关,适当增加建立模型的样本数亦可显著提高预测精度;在考虑区域气候条件下,适当减少冬季及沉降速率较慢的月份的样本数量,增加在沉降初期及冻融前后的样本数量可以有效提高模型的预测效果;研究成果表明本文的最优权组合预测模型可以较好的预测季冻区公路远期沉降,为类似工程的沉降预测提供参考。     

软土路基沉降发展规律及其预测

通过对软土路基沉降发展规律及其特点进行分析与研究,得出软土路基沉降发展基本经历了发生-发展-稳定-极限4个阶段,其固结沉降-时间过程曲线的特点与社会经济预测中的"S"型成长曲线极其相似.基于3种"S"型成长曲线模型,引入组合预测的思想,提出了一种预测路基沉降发展规律的变权重组合预测方法,并建立了软土路基沉降的变权重组合"S"型成长模型,通过数学规划方法求解,从而可根据有限的沉降实测数据预测路基沉降发展过程.工程实例分析结果表明,使用该模型,其预测曲线与实测数据曲线基本吻合,且分析方法灵活,可用于软土路基沉降发展预测,对防治公路路基沉降,保证公路营运质量具有一定的理论与工程意义.     

未确知聚类理论在顶板沉降量预测中的应用

 从距离判别的思想出发,对未确知聚类理论中的置信度准则进行优化,并将该理论应用于顶板沉降量预测中。选取岩体抗拉强度、埋藏深度、暴露面积等9 个影响因子,构建顶板沉降量预测的未确知聚类预测模型。根据收集的15 组样本数据确定了未确知测度函数,并利用熵权法计算指标权重,预测得出顶板沉降的分类等级及顶板沉降量。经计算验证,该方法的平均预测误差为7.38%,较模糊数学、灰色关联及神经网络3 种方法有更高的预测精度。为进一步验证其实用性,以辰州矿业沃溪矿区为例,采用该方法对4142 采场进行顶板沉降量预测。结果表明,预测结果与实际监测结果相吻合,证明该方法用于采场顶板沉降量预测是客观合理的,可为矿山安全生产提供决策依据。     

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.     

软土地基路堤预抛高确定方法

根据施工期路堤填土厚度、沉降实测数据建立了一种新的工后沉降预测模型,并从土力学角度分析了该预测模型的物理意义;针对不同的软土地基深度、路堤高度和工后沉平控制时间,导出了路堤预抛高计算公式.结合工程实例,将计算的工后沉降、预抛高量与工后实测沉降进行了比较分析,验证了该计算方法的可行性.     

构筑物动态变形行为的自组织进化识别

建筑物沉降变形行为是一个复杂的非线性动力学演化过程,针对这一过程,引入进化算法的全局优化思想,结合时间序列分析的基本理论,提出了一种新的构筑物变形动态预测模型进化识别算法·该方法将复杂的模型结构与参数混杂的搜索空间简化为两个相对简单的模型结构进化过程和模型参数进化过程,分别由遗传规划和遗传算法完成·设计了模型结构和参数的共同进化方案,实现对非线性动力学演化模型结构和参数的全局最优搜索·实例分析结果表明该方法具有较好的预测精度和推广预测能力,并且显示出较高的自组织能力,为构筑物变形预测提供了一个有效的分析工具·     

路堤荷载下软土沉降预算方法对比分析研究

本文将对双曲线法、星也法和Asaoka法计算理论作阐述，基于以上三种沉降预测方法，并结合连徐高速工程实例进行计算，分析计算最终沉降量结果，最后对各沉降计算方法的优缺点作详细阐述。     

采用修正弦线模量法预测基础的非线性沉降

提出在无粘性土地基中依据载荷试验测试数据反求不同应力水平条件下地基土的修正弦线模量,然后采用该参数预测地基非线性沉降的计算方法,并采用Briaud和Gibbens所做的一系列砂土地基中的基础加载试验成果进行验证.验证时首先根据1m×1m小基础的荷载沉降观测资料反求地基土的修正弦线模量,然后采用分层总和法计算1.5 m×...     

基于人工神经网络的公路软基沉降预测模型

基于人工神经网络理论，提出了根据前期沉降观测资料进行沉降预测的人工神经网络模型，并用于汕汾高速公路预压荷载却荷时间预报、研究表明，所建议的模型较传统沉降预测模型具有显著的优越性，应用前景广阔。     

公路软土路基沉降预测方法综述

传统路基沉降预测有指数曲线法、双曲线法、泊松曲线法等。近年来,由于灰色预测法、人工神经网络法等能反映全过程的沉降量与时间的关系,得到越来越多的应用。讨论了上述常用预测法的基本原理及优缺点,阐述了对某些方法的改进,介绍了某些有待推广的预测方法,具有一定的参考价值。