深基坑周围地表沉降预测模型对比研究

本文分析深基坑周围地表沉降的基本特征,对双复合指数函数模型(DME模型)、复合线性指数模型(CLE模型)、常复合指数函数模型(CME模型)等3种呈凹槽型曲线进行数学分析,证明3种模型均满足深基坑地表沉降曲线特征。通过3个工程实例,证明了当实测数据较少时,3种模型拟合精度十分接近;当实测数据较多时,DME模型优于CLE模型和CME模型,具有较高的预测精度。整体比较后,DME模型拟合效果最理想。最后对深基坑周围地表沉降预测提出建议。     

隧道开挖诱发地表沉降的三维预测模型构建及应用分析

基于地层损失原理,对隧道开挖诱发地表沉降三维理论解进行了修正。以重庆市某在建隧道工程为背景,综合应用了室内相似模型试验和三维扫描技术,分析了隧道埋深和开挖进尺对地表沉降变化的影响规律,验证了三维地表沉降修正理论解的可行性。结果表明：随着隧道埋深增加,沉降槽区域也随之增大,地表最大沉降值逐渐减小;隧道开挖进尺的增加对沉降槽和地表最大沉降值的影响并不显著。     

软土地区盾构停推地表沉降预测模型

在杭州市软土地层施工过程中,土压平衡盾构机因故经历两次停机。在停机期间,经地表沉降监测发现,尽管土舱压力保持恒定,但盾构前方地表沉降持续发展,并以整体沉降为主。在此,提出考虑土舱土体固结压缩的停机沉降预测模型,假定停机期间地层位移由土舱渣土固结压缩引起。计算结果与实测对比发现,该模型基本可以反映地表整体沉降规律。     

基于组合预测模型的地铁车站地表沉降研究

为有效获取地铁车站地表沉降动态演化规律,实现地铁车站地表沉降变形特征的高精度预测。研究基于指数模型、Logistic模型和Gompertz模型的预测结果,利用熵权法获得各单一预测模型的客观权重值,进一步构建得到了组合预测模型。在此基础上,结合安徽合肥地铁车站7号线实际监测数据,利用各预测模型对地铁车站地表沉降变形特征进行预测分析。研究结果表明：指数模型在沉降初期具有较好的预测精度,但并不能有效实现沉降特征的中长期高精度预测,Logistic模型和Gompertz模型在沉降初期具有较低的预测精度,但在沉降中后期预测精度有所提升;通过对比分析各单一预测模型和组合预测模型的预测结果可知,组合预测模型可有效结合各单一预测模型的优势,组合预测模型预测精度更高,最终预测结果与实际情况更为接近,可为实现地铁车站地表沉降特征的高精度预测提供一种有效技术手段。     

改进Knothe地表动态沉降预测模型及其参数分析

针对传统Knothe时间模型描述地表动态沉降过程中的不足,在Knothe时间模型基础上考虑了上覆地层非线性力学特征,建立改进Knothe时间模型,理论分析表明改进后时间模型符合地表单点沉降、沉降速度和沉降加速度变化规律;结合现场实测数据和双介质法,给出改进Knothe时间模型参数计算表达式。采用兴隆庄煤矿4326工作面、三道沟煤矿35101工作面和阳泉二矿8403综采工作面开采地表沉降监测数据,对传统Knothe时间模型和改进Knothe时间模型精度进行对比分析。结果表明：改进时间模型能够更真实地反映地表随开采时间的动态变化过程,预测值和实测值的平均相对标准偏差仅为3.22%,远低于Knothe时间模型的15.72%,验证了改进时间模型的精确性和可靠性;地表动态沉降过程受煤层回采速度v、松散层厚度H_s、基岩层厚度H_j、松散层充分采动角φ_s和基岩充分采动角φ_j影响,且影响敏感度依次为：H_j,v,H_s,φ_j,φ_s。研...     

最佳自适应无迹卡尔曼滤波算法应用研究

在无迹卡尔曼滤波的实际应用中,前一时刻状态参数估值异常误差和动力学模型异常误差通过状态转移方程影响预测状态信息,从而直接影响滤波解的精度.将最佳自适应因子引入无迹卡尔曼滤波中,得到最佳自适应无迹卡尔曼滤波,通过最佳自适应因子来调节预测状态向量的协方差矩阵,即调整预测状态信息对滤波解的贡献,从而可以控制前一时刻状态参数估...     

基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的非线性系统估计

采用无迹卡尔曼滤波算法在线识别非线性系统参数和进行状态估计时,要求全部外部激励已知,而大多情况下结构外部激励特别是强震甚至未知激励难以直接量测。为解决上述问题,提出并推导了只需结构输出响应,即可实时估计结构状态、未知参数和未知外部激励力的自适应无迹卡尔曼滤波算法。该自适应无迹卡尔曼滤波算法能够自动递推估计观测噪声的协方差,可以有效避免系统估计受限于不当选取的测量噪声初始值。同时,引入最小二乘法估计未知外部激励力。为验证所提出的自适应无迹卡尔曼滤波算法的可行性,以及其对于多种强非线性系统的适用性,选取两种典型的非线性系统包括一个3自由度Bouc-Wen滞回非线性结构和一个Duffing型剪切梁结构进行数值模拟分析。并对一单自由度非线性能量阱进行振动台试验研究,估计未知激励力。由识别结果和实际观测值的良好一致性,以及参数的识别精度表明：在有限的响应测量条件下,提出的自适应无迹卡尔曼滤波算法能够有效地实时追踪非线性系统的状态、估计未知参数以及非线性系统的未知外部激励力。     

地铁车站施工过程中地表沉降的NARXNN时间序列预测模型

准确预测地铁车站开挖过程中的地表沉降已成为城市地下工程风险控制的重点和难点。针对传统时间序列预测模型预测时的单一线性和忽略施工因素影响的静态局限性,提出了带外部输入的非线性自回归神经网络(NARXNN)时间序列预测模型。该模型本身具有延迟单元和反馈结构,且通过引入施工影响因子作为外部输入的一部分,可以非线性动态地考虑地铁车站施工过程。运用NARXNN时间序列预测模型对北京地铁六号线北海北站开挖过程的地表沉降进行预测,结果表明:(1)与传统的ARMA时间序列预测模型相比,NARXNN时间序列预测模型适应性更好、准确性更高;(2)通过引入施工影响因子,NARXNN时间序列预测模型能够准确预测沉降历时曲线突变点处的变化趋势;(3)可以通过引入多组施工影响因子或优化施工影响因子的取值方法来进一步提高NARXNN时间序列预测模型的预测精度。     

基于隧道不均匀变形的地表沉降随机介质理论预测模型

随机介质理论法是地表沉降预测的一种实用方法,经典的计算模型中一般假定隧道开挖断面是均匀收敛的,提出一种3种变形模式叠加的参数化的不均匀收敛变形模式,将其引入随机介质理论,建立考虑隧道不均匀收敛变形的地表沉降预测模型,并推导用相对隧道变形参数表示的地表沉降、倾斜和曲率的预测公式,研究隧道变形参数对沉降槽的影响。以北京地铁八号线大红门桥站~和义站区间盾构隧道工程为背景,进行反分析研究。结果表明:(1)考虑隧道不均匀收敛变形时的沉降槽比只考虑均匀收敛变形时的沉降槽要窄而深;(2)采用本文的隧道变形模式求得的预测沉降曲线优于另外2种模式的计算结果;(3)该案例中各个参数的经验取值分别为地层主要影响角β=34.65°~37.61°,相对收敛?=0.81%~0.97%,相对椭圆化δ=0.41%~0.53%,相对下沉λ=0.26%~0.38%。通过案例分析,证明本模型的科学性与实用性,可为类似地铁施工的地表沉降预测提供参考。     

基于极限学习机算法的大坝沉降预测模型研究

变形分析是大坝安全监测的主要工作。为解决单一预测模型难以考虑影响坝体位移的多个因素进行预测,BP神经网络参数难以确定,本文将极限学习机算法运用到某土石坝异常测点沉降量预测中,通过对比训练期模拟值与实测值,确定了模型参数。预测期模拟值较实测值基本一致,预测效果良好。并与BP神经网络、支持向量机模型就预测精度与稳定性做了对比。     

泥水盾构地表沉降控制措施

介绍广州三号线[沥～大]区间顺利穿越厦滘村的施工过程，着重分析通过富含水砂层段及淤泥层时地表沉降的产生原因及采取的控制技术措施,为今后的施工提供了成功经验。     

暗挖隧道地表沉降分析

针对新白广下穿白云国际机场暗挖隧道的特殊地质情况,对复杂环境下暗挖隧道穿越富水砂层的地表沉降进行了研究。结果表明在一定程度上增强支护结构强度能对围岩刚度抑制地层变形进行很好的弥补。对隧道采用超前全(半)断面注浆可大幅减少地表沉降。对于双线暗挖隧道,地表沉降呈现双凹槽形,先行开挖将对后续开挖的地表沉降造成影响。     

地基沉降预测模型研究综述

地基沉降包括初始沉降、固结沉降和次固结沉降。对于软黏土地区,地基固结沉降和次固结沉降占很大比例。目前,计算沉降量与时间关系的方法主要有两大类。第一类为依据固结理论并结合各种土本构模型计算沉降量的有限元法;第二类为根据实测资料推算沉降量与时间关系的预测方法。综述已有的各种地基沉降预测模型,将其分为六大类,同时分析其各自的优缺点,并提出将地基沉降预测模型应用于高层建筑地基基础设计的概念,这对于研究上部结构-基础-地基共同作用的时间效应具有重要意义。     

地基沉降预测模型的探讨

根据全过程沉降的特点,针对沉降预测中的修正指数曲线模型存在的不足,提出了广义修正指数曲线模型和参数估计的方法。通过工程实例验证,表明广义修正指数曲线模型具有良好的适应性和弹性,能很好地反映地基沉降变形规律,预测出的沉降精度很高,具有一定的参考和推广使用价值。     

双层地基沉降预测模型研究

准确预测地基沉降对于工程设计至关重要.根据上硬下软双层地基的实测沉降～荷载半对数曲线多呈两段直线形式的特点,以经典太沙基一维固结理论为基础,将土的室内压缩曲线用两段直线代替,推导建立了基于前期实测数据的沉降预测模型方程,并利用Crank-Nicholson差分法进行了求解.与两个工程实测数据的对比分析表明,该模型与实测数据吻合较好,能够很好地预测双层地基的沉降变形特性.该方法可为今后其他类似工程的沉降预测提供参考.     

隧道开挖地表沉降分析研究

本文针对城市地下隧道开挖的特点，并通过有限元三维分析，对隧道开挖过程进行了数值模拟，研究了城市地下隧道开挖随开挖过程土体地表沉降的变化问题，指导城市地下隧道的开挖。     

控制地铁施工中地表沉降

地表沉降在地铁工程施工中属于多发事故。沉降事故的发生与工程的地质条件、施工方案的选择等很多因素有关。一旦发生沉降事故，影响将十分严重。所以，在城市地铁工程的施工中进行沉降控制是十分必要的。     

长大管幕施工地表沉降预测

随着铁路飞速发展,新建和改建线路采用隧道下穿方式跨越既有铁路的工程越来越多。管幕法作为浅埋隧道常用的超前支护方法也得到大力推广。管幕施工不可避免的会对土体产生扰动,造成地表沉降,对既有铁路安全运营造成风险。提前预测管幕施工中可能出现的沉降,对控制沉降产生的风险至关重要。本文重点介绍了Peck公式在管幕沉降预测中的使用,并结合工程实际阐明了该公式的应用方法,取得了良好的预测效果。     

双孔平行隧道施工地表沉降

分别采用Peck公式和随机介质理论计算双孔平行隧道施工引起的地表沉降,并结合具体工程实例确定影响地表沉降的参数取值,并对随机介质理论和Peck公式的参数进行了对比说明,从而指导现场施工。     

大跨度隧道施工地表沉降分析

以广州地铁二号线公园前站—纪念堂站区间为例,通过有限元程序ANSYS对软弱围岩浅埋暗挖大跨度隧道的开挖与支护进行了平面数值模拟,以地表沉降为控制基准,对地表沉降影响进行了研究,结果表明,采用双侧壁导坑法施工是可行的。