BP神经网络在单桩承载力预测中的应用

BP网络（Back Propagation Neural Network）是工程中广泛应用的一种神经网络模型。根据试验数据，运用BP网络对横向承载桩和竖向承载桩的工作性态进行模拟并对单桩承载力进行预测，将预测结果与实测值进行比较。结果表明，神经网络方法预测的结果与实测值的误差满足工程要求。     

单桩极限承载力的神经网络预测

利用BP神经网络较强的非线性映射能力和学习功能，建立了单桩竖向极限承载力预测的人工神经网络模型．该模型依据实测静力触探资料建模，通过静载荷试验成果的学习与预测检验，证明其预测精度良好、适用性强，验证了神经网络方法的可行性，因而具有较大的工程实用价值．     

加芯水泥土搅拌桩竖向承载特性及单桩极限承载力预测

加芯水泥土搅拌桩具有承载力高、造价低、施工便捷等特点。为其工程设计、施工及检测提供有效的科学理论依据,推进其发展应用,利用现场载荷试验、MIDAS数值模拟研究其单桩竖向承载特性,讨论了不同芯长比、含芯率、弹性模量内芯桩对其竖向承载特性的影响,并基于Weibull模型对其极限承载力进行了预测。结果表明:①承载力随芯长比增大而增大最后趋稳定,综合分析得最佳芯长比约为0.722;②总体上含芯率越大其承载力越大最终趋稳定,综合分析得最佳含芯率约0.204;③内芯桩弹性模量对其承载力影响很小,即内芯桩采用C15或C20混凝土就能满足要求;④基于Weibull模型预测加芯水泥土搅拌桩极限承载力整体效果较好,证明了其科学性和高效性,能够给工程实际提供有效参考。     

用人工神经网络预测单桩竖向极限承载力

提出了单桩竖向极限承载力预测的人工神经网络法。针对不同类型的单桩，结合工程实例，详细介绍了方法的建模。预测结果与实测值较为吻合，表明在桩基工程中利用这一方法进行单桩竖向极限承载力预测是有效的。     

软土地基水泥搅拌桩承载力试验及数值模拟研究

为有效解决地基软弱问题,依托某水泥搅拌桩加固软土地基工程实例,通过承载力试验分析复合地基承载特性及其承载力影响因素,运用ABAQUS建立三维计算模型,研究复合地基的承载变形规律,与试验结果相互验证,得到结论：由承载力试验结果可知,提高当量配合比和养护龄期能有效提高地基承载能力,粉细砂、粉质黏土、粉土、细砂地基承载力依次降低;由单桩模拟结果可知,最大竖向应力和桩身下沉难度均随桩身位移的增大而增大;由群桩模拟结果可知,数值模拟所得地基承载力略低于试验结果,在当量配合比及养护龄期对地基承载力的影响方面,两者规律相似,可相互验证。     

浅析公路水泥搅拌桩现场测试

公路水泥搅拌桩复合地基法主要用于淤泥、淤泥质土、粉土等软弱地基加固。是一种常用的地基处理方法,因其最大限度地利用了原土且施工时无振动、无污染、可在密集建筑群中进行施工,与钢筋混凝土相比可明显地降低造价。本文对水泥搅拌桩复合地基的试验进行了分析。     

水泥搅拌桩在软土路基中的应用

结合实际工程介绍了水泥搅拌桩处理软土地基的方法,指出合理选择施工工艺参数与质量检测方法,可以大大提高地基承载力,取得理想的加固效果。     

水泥搅拌桩施工工艺探讨

本文从实际施工角度出发,探讨了水泥搅拌桩的施工工艺,包括从准备、放样、实验、成孔等方面进行了梳理和探讨．具有较强的实践性。     

单桩竖向极限承载力预测的SVM模型

在综合分析了各种单桩竖向极限承载力分析方法的基础上,建立了基于支持向量机(SVM)的单桩竖向极限承载力预测模型.以实测数据为学习样本和测试样本,讨论了其可行性.研究表明,该方法能较好反映桩的实际受力过程,具有一定的工程应用价值。     

软土地基中水泥搅拌桩施工试验设计实证研究

以山西阳蟒高速公路软土地基试验项目为研究对象,通过地质勘探绘制其软土物理力学特性随深度的规律曲线,并据此设计实验方案,进行抽芯样本无侧限压缩、现场单桩竖向抗压承载力强度试验与271 d的沉降观测,评定现场试验水泥搅拌桩的成桩效果.结果发现:在水泥掺入率保持不变的情况下,搅拌机速率与桩体的压缩性、承载强度呈近线性正相关关...     

水泥土桩复合地基承载力确定的几个问题

结合工程实际,探讨了水泥土桩复合地基承载力标准值的取值方法,研究了垫层厚度对复合地基承载力及桩土应力比的影响,分析了几种常用水泥土桩承载力的评价方法所存在的问题,提出了标准贯入试验法,认为该法是评定水泥土桩承载力较可靠的方法,同时根据大量工程实测资料统计分析,给出了水泥土桩７ ｄ 和２８ ｄ 龄期无侧限抗压强度与水泥土桩身标准贯入击数Ｎ 值的经验关系,具有工程应用价值．     

钻孔灌注桩单桩竖向承载力预测方法研究

根据长期的工程实测资料,提出了运用神经网络技术的方法来预测钻孔灌注桩的承载能力,从而达到在施工过程中减少或不做试桩的效果.通过对高层建筑物和大跨度桥梁钻孔灌注桩的静载实验数据分析,选择神经网络方法对承载力进行预测.首先,构造了合理的神经网络模型;接着对神经网络模型经过样本学习训练进行承载能力预测;最后,证实了神经网络技术在预测钻孔灌注桩的承载能力时可以满足工程实际的需要.     

支盘桩极限承载力预测方法的比较

为探讨曲线拟合法用于挤扩支盘桩单桩极限承载力预估的适应性,将双曲线法、调整双曲线法、二次趋势预测法、指数曲线法及灰色GM(1,1)预测法5种预估方法应用于实际工程的试桩Q-s数据拟合计算中。结果表明,双曲线法计算结果有时偏差较大;指数曲线法、灰色GM(1,1)预测法及调整双曲线法的计算结果较为一致,与实测数据较为吻合且偏于安全,这三种方法具有较好的适应性,可供工程应用参考。     

组合桩承载力的试验研究

根据大量的试验资料，对水泥土插入预测混凝土芯组合桩（简称组合桩）的荷载传递特性进行了分析，并将组合桩在相同条件下与混凝土钻孔灌注桩，预制桩的单桩承载力和经济指标等进行了比较，结果表明此种桩型在多层建筑中具有广泛应用前景。     

用联系数的方法进行桩基极限承载力的预估

运用集对分析中的联系数的方法,对两种类似桩基的试桩资料进行对比分析．挖掘出这两种桩基的同一和差异的数据成分,可以对未达到极限承载力桩基进行预估,从而获得单桩极限承载力．同时用工程实例加以证实,为推断单桩极限承载力提供了一种新方法。     

对水泥土桩承载力确定的几个问题的分析

根据水泥土桩桩－土接触面载荷传递模型试验、水泥土桩与灌注桩承载力的现场足尺对比试验和有限元分析,对水泥土桩载荷传递机理和破坏机理进行了分析,对水泥土桩复合地基栽荷试验承压板－桩－土相互作用进行了分析研究,进一步分析了复合地基载荷试验方法对单桩进行检验的局限性,辩证分析了褥垫层对水泥土桩复合地基承载力确定的影响,不能简单地认为垫层对提高复合地基承载力和减少沉降是有利的,本文还对单桩破坏模式及承载力的评定方法提出了建议。     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景.在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测.本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议.     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景。在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测。本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议。