混杂纤维混凝土热工参数反分析研究

为了获取纤维混凝土的热力学参数,自制含内热源的加热-测温装置,依据实测温度值,利用BP神经网络对聚丙烯-玄武岩混杂纤维混凝土热力学参数进行反分析预测.选取导热系数、质量热容和对流系数为待反演参数,利用正交设计得到各参数不同水平组合的试验方案,用ANSYS根据方案进行温度场正分析模拟试验,获取足够数量的训练样本.最后创建BP神经网络模型,实现参数预测.结果表明:最优参数为导热系数1.87 W/(m·K),质量热容1 218.70 J/(kg·K),对流系数12.91 W/(m2·K).反演参数求解的温度值和实测值误差在1.81％～-13.64％范围内,参数符合工程要求的合理值.     

基于神经网络的隧道围岩位移反分析研究

根据重庆鹰嘴岩隧道现场监控量测资料,基于BP神经网络理论,进行了公路隧道围岩位移反分析研究。首先利用FLAC3D对隧道开挖衬砌过程进行模拟分析,建立各围岩参数组合与位移计算值的对应关系,形成用于神经网络训练和检验的样本,通过训练样本和检验样本分别对网络进行训练和检验,得出较为理想的位移反分析模型;然后通过此模型根据重庆鹰嘴岩隧道现场监控量测的围岩位移资料对有关围岩稳定性的力学参数进行了反演,为隧道围岩稳定性评价分析提供了重要的力学参数。     

在液化土层中的深基坑支护技术及有关问题探讨

在闹市区液化饱和软土层这一特定的环境中施工,其基坑支护结构方案选择的正确与否,对整个基础工程施工安全顺利进行有着重要的意义。本文仅以上海市区该土层基坑施工实例,阐述了采用钻孔灌注桩、树根桩、深层搅拌桩以及地下连续墙作为支护结构的一些经验与教训,供工程界同仁参考。 1 液化土层情况的大致描述 1.1 第一层土——素、杂填土。土层厚度一般0.5m～1.3m。结构松散。 1.2 第二层土——褐黄～灰色粉质粘土。土层厚度一般为0.5m～1.5m,渗透系数较小。     

单桩静载试验数值模拟的土层计算参数反分析

单桩静载试验数值模拟的关键问题之一是确定各土层的计算参数.结合宁波某小区住宅楼基础工程,利用ANSYS,通过折减接触带土体弹性模量的方法模拟大荷载作用下桩土间的相对滑动;以ANSYS基于有限元的优化分析技术为P-s曲线反分析的工具,采用正反分析法确定土层计算参数.结果证明,该方法计算结果准确,计算效率较高.     

深基坑工程土体参数WHP法反演计算及挡墙位移预报

提出了一种深基坑开挖弹塑性有限元分析模拟以及建立在该模型基础上的WHP反演算法和预报方法。将该方法应用于工程实际，取得了较好的应用前景。     

基于差异进化算法的土层多参数动态反分析

为得到更加真实准确的深基坑施工过程各土层参数值,确保深基坑工程质量和安全稳定性,以大连某地铁车站深基坑工程为研究背景,根据现场地下连续墙水平位移实测数据,采用正交设计法对各土层参数进行敏感性分析,然后,基于差异进化多参数反分析方法,对深基坑各土层参数进行静态和动态位移优化,最后,根据地下连续墙体水平位移现场监测数据,对数值模拟结果进行辅助验证。研究结果表明:动态反分析的土层参数值更接近土层真实值,利用动态反分析得到的土层参数进行数值模拟分析,其结果比静态反分析模拟结果更接近实际监测数据,从而验证了该方法的合理性和正确性,为后续深基坑稳定性研究和变形预测提供技术支持。     

深基坑设计参数反演分析与变形预测系统应用

在深基坑开挖模拟过程中有限元数值解法比传统计算方法有较大的优势。有限元计算前要解决本构模型的选择及土层参数的取值问题,采用比较适合工程实际的Mohr-Coulomb模型。为了准确测定淤泥土层相关参数数值,采用BP神经网络进行反演分析,使神经网络的非线性映射功能得到充分体现。采用分模块处理方法作为神经网络结构,使网络能够顺利收敛。通过某工程深基坑设计参数的反演分析计算,再利用反算参数正算来预测工程实际情况的支护结构变形值。证明了该系统进行土层参数分析的合理性。     

基于神经网络的深厚软土地层参数反演分析

在深基坑工程数值分析中,土体本构关系的选取及其参数的确定对分析的结果会产生重要的影响。结合一个海中深厚软土基坑实例,根据现场实测数据,利用参数敏感性分析确定地层的关键参数,提出一个基于参数敏感性分析和BP神经网络的动态施工反演分析方法。分析结果显示,围护桩水平位移监测值与反演值吻合较好,说明基于参数敏感性分析和BP神经网络的动态施工反演分析方法能够很好地反映土体的非线性、不确定特征,依据该反分析方法获得的土体参数可用于估算下一工况的基坑位移。本次反演得到的土体参数可作为当地深厚软土地层类似工程土体参数的参考取值。     

一种土层非线性本构模型参数的确定方法

提出一种合理确定土层非线性弹性本构模型参数的方法.以现今普遍实行的地基载荷试验为基础,依据遗传算法的组合优化理论,采用正演计算和遗传算法优化相结合的方式,建立了土层非线性弹性本构模型参数的确定方法;并依据某黄土场地地基载荷试验数据,实施了黄土土层非线性弹性本构模型参数确定的全过程.计算结果表明,所建立的方法可以实现土层非线性弹性本构模型中相互关联的多个参数的组合优化,并在对初始值要求较低的情况下,可以获得良好的参数反演精度.从而为土的变形特性分析和土与其中及相邻结构的共同作用分析,提供了较好的土体本构模型参数的确定方法.     

BP神经网络在某深基坑工程监测中的应用研究

采用BP神经网络模型对某深基坑工程的变形进行了预测,通过与实测数据的对比分析表明:BP神经网络模型在深基坑工程监测中具有良好的容错性,在围护桩顶竖向及水平位移、围护桩深层水平位移、锚索内力预测方面具有较高的准确度,与实际内力及变形情况较为吻合;BP神经网络模型在地下水位预测中的准确度较低、数据结果离散性较大,不能充分反映水位变化的实际情况;BP神经网络模型在进行短期预测时准确率高,预测曲线与实测数据曲线吻合性较好;在进行锚索内力监测时,当传感器不能及时采集数据的情况下,BP神经网络能发挥预测准确数据的作用;BP神经网络模型隐含层数的选取对预测结果的准确性有一定的影响。     

基于爆破振速的隧道围岩力学参数反演

采用FIAC3D为正演工具对山岭隧道爆破开挖产生的边墙振速进行数值模拟,结合正交设计和均匀设计试验得到训练样本和测试样本,建立反映围岩参数与振速非线性关系的BP神经网络模型,并基于隧道现场实测爆破振速反演得到围岩的弹性模量和泊松比等参数。结合反演得到的围岩力学参数,建立隧道地质计算模型,对爆破振动条件下围岩的稳定性分析进行数值计算,结果表明,采用数值方法计算得到的爆破振速理论值与现场实测结果吻合较好,说明基于爆破振速的围岩参数反演方法是合理可行的。     

用深层搅拌法加固砂土地基工程实践

深层搅拌法用于加固砂土地基 ,理论和实践均属鲜见。工程实例表明 ,本法处理砂基技术经济 ,效果良好 ,有推广前景 ,是对深层搅拌法处理范围的扩展。文中总结了用该法加固砂土地基在勘察、设计及施工中应注意的问题 ,供同行参考。     

软弱土地区基坑支护问题的分析与建议

江苏连云港开发区某基坑支护工程采用预应力排桩支护方案，文章通过对该工程施工过程产生的问题进行分析，提出了在该地区基坑设计与施工的建议。     

基于BP模型的粗粒亚硫酸盐渍土盐胀特性敏感因素研究

为了探究影响粗粒亚硫酸盐渍土路基盐胀特征的敏感参数,提出相关的敏感参数量化分析模型及交互作用下各因素的量化指标。针对细粒土质砾亚硫酸盐渍土、含细粒土砂(细粒土质量分数15%)亚硫酸盐渍土及细粒土质砂(细粒土质量分数50%)亚硫酸盐渍土3类土样,基于单因素试验结果,依据二次回归正交设计方法,开展多因素交互作用下的盐胀试验,通过BP神经网络模型建立3种粗粒亚硫酸盐渍土的盐胀率与其他影响因素间的计算模型,确定了粗粒亚硫酸盐渍土盐胀敏感参数的量化指标。结果表明:含盐量与含水率、上覆荷载与含水率的交互作用对细粒土质砾亚硫酸盐渍土的盐胀作用较显著,含盐量与含水率、上覆荷载与含盐量的交互作用对细粒土质砂亚硫酸盐渍土的盐胀作用较显著; 上覆荷载对粗粒亚硫酸盐渍土具有较强的抑制作用; 初始压实度对粗粒亚硫酸盐渍土盐胀率具有一定的促进作用,但由于其特殊的级配特征,试验所设压实度在89%～97%内对盐胀率的影响效果较小; 所得结论可以为采用粗粒亚硫酸盐渍土作为路基填料进行工程设计与施工提供技术参考。     

软土深基坑单井回灌参数优化与现场测试分析

为解决因深基坑降水和基坑渗漏引起的地表沉降问题,通常在坑外进行地下水回灌,而回灌参数会影响地表沉降控制效果.为了选取合适的回灌参数,采用ABAQUS有限元程序进行滤管长度、回灌井井径、井深、回灌压力对地表沉降影响的敏感性分析,得到如下结论:回灌压力和回灌井井深为控制地表沉降的关键因素,对控制基坑周边的沉降变形相对敏感,...     

深基坑土钉支护性能的三维有限元分析

本文采用三维有限单元法 ,对土钉支护的深基坑进行了分析。通过工程实例的计算比较 ,说明有限元法可以分析监控土钉的工作性能。     

软土地层中深基坑SMW工法施工数值分析

考虑某市妇女活动中心大楼地质条件及周边环境特点,通过方案优选提出了基坑SMW工法的施工方案;基于有限差分理论,采用FLAC3D计算软件对基坑不同开挖工况下基坑坑底回弹、基坑周围地表沉降、钢支撑内力及SMW围护结构的侧移变形进行了模拟计算,结果表明:基坑开挖过程中坑底出现明显的回弹变形,基坑周边由于地表附加荷载的影响出现一定的沉降,支护墙侧向水平位移随开挖深度的增加而增大,布设横向钢支撑后墙体的侧移得到有效控制,钢支撑轴力随开挖深度的增大而增大。采用SMW工法进行施工,坑底回弹变形、支护结构内力及支护墙侧移量都在安全控制范围以内,由此表明采用SMW工法进行支护设计是合理可靠的。     

基于人工神经网络的深基坑支护方案优选研究

在分析目前多指标综合评价问题求解方法的基础上，研究采用基于MatLab工具箱的BP神经网络方法解决深基坑支护方案优选问题，并对训练样本对的选取提出了新的方法，且以一个算例来说明方法的可行性．     

砂土区间地铁盾构施工土体参数反演及其验证

在地铁砂土区间盾构法施工过程中,由于盾构机的掘进和注浆填充对周围的土层有一定的扰动作用,该土层的力学参数产生了一定变化。现场原位试验很难准确测得土体的参数。根据工程重要性和施工的信息化要求,土体的部分力学参数需要利用施工过程中地表沉降监测数据进行位移反演得出。结合沈阳某砂土区间盾构施工监测,利用改进的遗传优化的神经网络算法对其土体参数进行反演,得出较为准确的土体参数,并将其代入数值模型中进行计算验证。结果表明,数值计算结果与监测数据基本吻合。