路基不均匀沉降引起有砟轨道沉降的计算方法

针对路基不均匀沉降引起有砟轨道的沉降问题,以钢轨沉降变形的连续弹性点支承梁模型矩阵解法为基础,引入描述余弦型路基不均匀沉降的非线性边界条件及相关假定条件,提出了基于连续弹性点支承梁模型的路基不均匀沉降引起轨面沉降计算方法,并编制了C++计算程序.并通过上海市轨道交通2号线西延伸工程盾构法隧道下穿沪昆铁路线工程,结合路基实测沉降数据,采用该方法计算了路基沉降引起的轨面沉降,并与实测轨面沉降数据进行对比分析,结果表明:计算所得钢轨面的沉降槽宽度与实测结果基本相同,沉降幅值比实测值略小,但相差不超过1mm(约为轨面沉降值的4%).     

拓宽路基差异沉降计算参数的确定

为简便精确地确定高速公路拓宽路基差异沉降计算参数,依照正交设计要求选取地基及路基土体的物理力学参数及取值域,用有限元分析软件ANSYS计算出相应的神经网络分析样本,构建人工神经网络模型,再依托工程现场实测的观测数据,对拓宽路基差异沉降计算参数进行神经网络模拟计算,确定地基及路基土物理力学参数的取值.模拟计算结果表明:路基土各物理力学参数的计算值与实测值吻合很好;用灰色关联分析,模型模拟计算精度很高,表明该方法确定的地基及路基土的物理力学参数值满足工程计算精度要求.     

矩形顶管施工多测点位移反分析方法

针对矩形顶管施工穿越土层段地表全范围沉降规律难以准确获取的问题。本文依托太原地铁2号线长风街站地下通道工程,基于位移反分析理论,综合应用黄金分割法和数值仿真方法,提出了土体弹性模量E与粘聚力c的反演方法。进而,从数值计算结果中可较为准确的获得地表全范围沉降规律。结果表明：相比单测点反演计算,选用三测点地表沉降实测值获取的土层参数E、c更能准确反映地表沉降。三测点反演迭代计算8次,沉降误差函数为0.0181,满足精度要求。选用不同位置的其他两个测点,对比分析其地表沉降数值计算值与实测值,相对误差很小,分别为0.45%和0.29%,验证了多测点位移反分析方法的准确性。研究结果可为矩形顶管施工地表沉降规律研究提供一定的指导意义。     

软土路堤沉降预测方法研究

建立了依据路堤填土期施工期和预压期观测资料计算路堤总瞬时沉降、总固结沉降、地基固结指数的基因反演方法,进而根据这三个反演参数计算最终沉降,并与实际值作比较,二者符合较好.此外,再依据预压期的沉降资料,分别利用三种不同的计算模型反演计算最终沉降,并与实测结果进行比较,进而对沉降计算模型的选取提出建议.     

高层建筑桩基础对邻近隧道影响的监测与分析

在高层建筑施工期间,对邻近隧道的变形进行了监测,同时对高层建筑桩基础沉降对邻近隧道可能产生的附加沉降进行了计算分析。计算桩基础对邻近隧道产生的附加沉降要小于隧道沉降的监测值,最远的观测点距离主楼达1倍桩长,可近似认为处在桩基础的影响边缘,如果以该测点为基准点,隧道附加沉降的计算值与实测值就较为接近。这表明了有其它产生附加沉降的因素存在,为此讨论了振陷和地面沉降对隧道产生附加沉降的可能性,地面下沉使长桩基础的实测沉降偏小。     

考虑数据异常及新旧程度影响有界性 的地基沉降预测方法

在现有沉降组合模型预测方法研究基础上,通过考虑实测沉降数据新旧程度及其影响的有界性特点,提出了度量实测沉降数据新旧程度的新鲜度函数分析模型,它能同时反映实测点与预测点之间的时间距离和实测误差以及实测数据新旧程度影响有界性对沉降预测的影响.基于统计学理论提出了排除异常实测数据引起沉降预测不合理的实测数据样本处理方法.利用上述模型与方法,提出了可反映实测沉降数据异常和新旧程度及其影响程度有界性的地基或路基沉降组合预测新方法.通过工程实例计算以及本文与现有同类方法预测与实测结果的比较分析,表明了本文地基或路基预测模型与方法的合理性与优越性.     

填埋场次压缩沉降的室内复合模型研究

从有限应变理论假设出发,在Kelvin模型的基础上推导出填埋场室内应力压缩模型.将该模型与简化的生物降解模型相结合可得到填埋场室内次压缩沉降模拟试验的复合模型.该复合模型既考虑了应力沉降的机理,又考虑了有机质降解产生沉降的机理,在考虑合适参数的条件下,计算值与实测值较为符合,可以为填埋场次沉降计算提供依据.     

九华山隧道穿越段明城墙沉降的三维数值分析

为减小穿越引起的明城墙不均匀沉降甚至城墙开裂,采取了城墙基础加固和超前支护等控制措施.采用三维数值方法,选取典型城墙基础断面,计算了未采取控制措施与采取控制措施后明城墙的沉降,并与部分实测数据对比.分析结果表明:采取控制措施后沉降量可以减少38%;隧道在通过城墙下部时,沉降量增加较快,应加强变形监测;计算值与实测值吻合较好.工程成功穿越明城墙证明,采取有效的超前支护和加固措施对地表建筑物变形控制具有重要的作用.     

面板堆石坝运行期沉降值时空预测模型研究

针对面板堆石坝沉降测点空间分布不均的问题,通过引入测点的空间坐标及时间变量,以坝顶及堆石体内部与外部测点的沉降实测资料为依托,根据测点坐标因子与实测沉降值建立的函数关系,推导出面板堆石坝运行期沉降位移的时空预测模型的一般表达式.结合预留测点的实测资料,对其预测值与实测值进行比较分析,验证了时空预测模型的适用性及优越性.对于研究面板堆石坝沉降值的时空分布规律,确定未知点处沉降值提供方便,定量分析大坝的沉降观测资料提供了方法,有效地确保大坝安全运行,对工程具有实际指导意义和推广价值.     

基于GA-BP神经网络的软土路基运营期沉降预测

为了实现高速公路软土路基沉降的准确预测，采用遗传算法(GA)优化BP神经网络，研究3种输入对预测结果精度的影响.选取时间t以及其15 d前的沉降量S_t-15和平均沉降速率v_t-15为影响因素，在t、t-S_t-15、t-S_t-15-v_t-15三种输入下，分别取某高速公路软土路基运营期实测沉降数据的前50%、80%为训练集，余下原始数据为测试集，重复训练10次后取平均值作为输出值.采用决定系数(R²)来判别模型拟合度，均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为模型性能的评价指标.结果表明：3种输入的R²均大于0.99;训练集占原始数据的比例为50%时，t-S_t-15输入的预测误差最小，RMSE为1.31 mm, MAPE为4.71%;训练集占原始数据的比例为80%时，t-S_t-15-v_t-15输入的预测误差最小，RMSE为0.29 mm, MAPE为1.00...