STUDY ON THE PREDICTION MODEL OF THE SINGLE PILE VERTICAL BEARING CAPACITY BASED ON WAVELET PROBABILISTIC NEURAL NETWORK AND ITS USE

分析小波概率神经网络（WPNN）与数据融合技术在预测单桩竖向承载力中的应用原理,建立基于小波概率神经网络和数据融合技术的预测模型。根据长期的工程实测资料,利用高层建筑物静载试验数据对模型进行检验,并选取典型的样本进行预测值的误差分析。结果表明,预测的结果与静载试验数据吻合较好,从而证实了WPNN预测方法具有较好的可靠性和工程应用价值。     

基于数据融合技术的桩基承载力预测方法研究

为了能够快速并较准确的预测桩基的承载能力,达到在施工过程中减少或不做试桩的效果,以单桩为例,分析了影响竖向承载能力的量化因素及非量化因素,利用小波概率神经网络(WPNN)与数据融合技术的联想和预测功能,得出承载力和这些因素的关系。通过对钻孔灌注桩及钢筋混凝土预制桩的静载试验数据分析,选择了WPNN与数据融合技术的方法对分别对两组试验数据进行分析,建立了合理的模型进行承载力预测,60根单桩的承载力的预测值与实测值吻合较好,证明了该方法在预测桩基竖向承载能力时可以满足工程实际的需要。     

桁架结构损伤识别的数据融合方法研究

以数据融合技术进行桁架结构的单损伤和多损伤识别。通过研究基于频率的结构损伤理论,分析归一化的频率和损伤位置的关系;利用小波概率神经网络的算法对决策融合进行修正,建立基于小波概率神经网络的数据融合结构损伤识别模型。运用结构计算软件计算了一典型桁架结构的频率,并融合为小波概率神经网络算法的输入特征向量,并对桁架算例模型结构进行损伤识别。通过桁架不同位置的损伤情况,验证该方法的有效性,并提出工程应用中应注意的问题。研究结果表明,基于小波概率神经网络算法的数据融合技术是一种比较可靠的损伤识别方法,具有良好的工程应用前景。     

静压管桩水平承载力的预测

静压管桩水平承载力受多种不确定性因素影响,是一个复杂的灰色分析问题。本文运用灰色理论,建立了一种预测静压管桩单桩水平承载力的数学模型,与实际工程现场水平静载试验实测数据进行了对比分析,证明其预测精度良好,适用性强,具有一定的工程参考价值。     

预测泡沫混凝土劲性桩极限承载力可行性研究——基于指数曲线拟合法

实际工程中,由于工程桩静载试验未真正达到极限破坏状态,静载试验数据对单桩竖向极限承载力的判定尚不完整,故提出了曲线拟合法预测单桩极限承载力。文章结合工程试验,对泡沫混凝土劲性桩静载数据进行指数曲线拟合,预测单桩极限承载力值,并与数值分析及实测静载极限承载力值进行对比分析,以预测泡沫混凝土劲性桩极限承载力。     

自适应GM(1,1)预测模型在桩基极限承载力中的应用研究

本文将桩基工程静载试验确定极限承载力问题作为一个灰色系统,采用自适应GM(1,1)预测模型,结合工程实测数据,对单桩极限承载力进行预测,精度较高,具有一定的工程应用价值.     

自适应GH（1，1）预测模型在桩基极限承载力中的应用研究

本文将桩基工程静载试验确定极限承载力问题作为一个灰色系统，采用自适应GM（1，1）预测模型，结合工程实测数据，对单桩极限承载力进行预测，精度较高，具有一定的工程应用价值。     

基于概率神经网络对单桩竖向承载力预测方法的研究

针对层状地基,基于镇江地区CPTU测试数据,运用概率神经网络(PNN)算法,建立了单桩竖向极限承载力的预测模型,编制了相应的MATLAB程序进行预测分析。考虑了静力触探延桩长的全部CPTU测试数据,运用锥端阻力(q_t)、锥侧摩阻力(fs)、孔隙水压力(u_2)三个物理力学指标,结合室内土工试验,对桩长范围内的地基土进行分类,然后对单桩的极限承载力进行预测,将得到的结果与桩基静载试验的结果进行比较,发现运用基于CPTU测试数据的概率神经网络算法模型,可以对单桩的竖向抗压极限承载力进行预测,精度满足实践要求。     

基于小波分析的深基坑地表沉降预测研究

深基坑开挖必然引起地表沉降,地表沉降监测数据不可避免要受到施工及周边环境的干扰,使沉降数据真实性受到极大的影响。以武汉深基坑工程的大量监测数据为基础,提出一种小波分析法与径向基神经网络的混合建模方法,对深基坑地表变形进行沉降预测分析。首先运用小波分析对实测数据进行去噪处理,提取反映实际变化的沉降数据作为径向基神经网络输入的特征向量,构建小波网络W-RBF预测模型,采用滚动预测方法对地表沉降进行预测。工程应用结果表明,W-RBF模型预测性能,要优于带有噪声构造的原始数据预测结果,具有较高的预测精度,可满足深基坑工程的信息化施工要求。     

小波尺度选择对钢结构损伤识别的影响

采用小波概率神经网络（WPNN）损伤识别方法，分析了结构损伤识别中信号的小波分解带宽范围、小波尺度步长和尺度数量对损伤识别结果的影响，研究发现，小波尺度的选择对结构的损伤识别结果有决定性的影响。     

基于灰色系统理论的单桩承载力预测

单桩竖向抗压静载试验作为确定单桩承载力的最可靠和直观的方法一直沿用至今。如何利用未达破坏的静载试桩资料外推预估单桩极限承载力具有十分重要的工程意义和经济价值。本文将灰色系统理论的GM（1,1）预测模型应用于缓变型Q-S曲线的未来变化预测上,通过对模型精度检验,模拟预测结果的对比分析,得到了令人满意的效果。为静载试验的信息化及预估单桩极限承载力提供了一种简便可行的新方法。     

预测单桩极限承载力的初步实践

单桩极限承载力值是桩基设计中的重要依据。介绍了利用双曲线法对某工程进行实际单桩极限承载力预测的情况，就某工程静载荷试验结果，采用双曲线法对Q－S曲线进行拟合，对未加载至破坏的试桩预测其极限承载力值，并与原检测结果进行分析比较，探讨了适应范围和预测精度等问题，以使预测更具科学性和实用性。     

基于沉降量预测确定单桩承载力探讨

本工程对基础设计要求很高,因此采用三种方法结合地质条件综合分析确定其承载力,以提高计算结果的可靠性。一是采用规范经验公式计算;二是进行静载试验,但受各种条件的约束,未能达到满意的效果;三是采用5级原始数据建立灰色理论GM(1,1)模型,进行桩基沉降预测,为确定单桩承载力提供依据。     

灰色理论在单桩极限承载力预测中的应用

根据灰色系统理论模型,对桩的静载荷试验P-S曲线数据进行分析处理,预估单桩竖向极限承载力,并通过实例加以验证,指出灰色预测理论的预测结果与设计计算结果相符合,可为人们对桩的极限受力情况提供一种新的认识角度和解决问题的方法。     

某无粘结预应力混凝土箱型梁的承载力分析

为正确评价某立交桥的承载能力,对其中的一跨无粘结预应力混凝土箱型梁进行了现场静载试验。建立了梁的有限元计算模型并基于静载试验结果验证了模型的正确性,论证了利用该模型对梁进行弹塑性全过程分析的可行性。然后模拟了构件在不同荷载作用下加载直到破坏的全过程。得到了梁的荷载-挠度曲线、荷载-预应力增量曲线以及开裂荷载、极限荷载等,为立交桥承载能力的评定提供了参考依据。     

基于灰色系统理论的PHC管桩极限承载力的预测

将静载试验确定管桩的极限承载力作为一个灰色系统,运用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,对桩的不完全静载荷试验Q~s曲线进行预测,提出了一种利用实测的前几级载荷~沉降曲线预测其后期变化的方法,具有可靠的精度。     

打桩对砂砾层地基影响的探讨

本文通过对柱基群桩周围和桩尖下土层的勘探 ,及对最短的桩做单桩垂直静载荷试验进行的理论分析 ,说明打桩打后 ,由于砂、圆砾层土被加密 ,提高了桩周土摩擦力和桩端土承载力 ,桩基承载力及其沉降量仍能满足设计要求     

矩形地下连续墙的荷载试验研究

介绍矩形地下连续墙基础竖向和水平荷载试验。通过对压浆前、后墙体的轴力传递、墙侧摩阻力和墙端阻力发挥特征的对比分析,揭示试验墙的荷载传递性状以及墙底注浆对其承载力的影响;水平试验得出了试验墙的水平临界荷载、水平极限承载力和地基土水平抗力系数的比例系数、墙身内力、墙身水平变形等。     

沉井和根式沉井水平承载特性研究

通过水平静载荷试验,对沉井和根式沉井的水平承载性能进行分析研究。试验采用单向单循环水平维持荷载法,对一个纯试验用沉井进行加载,试验完成后在沉井壁预留孔顶入根键,然后再进行根式沉井的水平承载试验。试验得到了沉井基础及根式沉井基础的水平承载力、沉井的变形、井身弯矩等成果。试验结果表明:根式沉井基础较普通沉井基础,水平极限承载力提高近60%;在水平荷载较小时,根键对承载性能的提高不明显,但随荷载增大,其提高越来越明显。