基于小波神经网络的深基坑施工风险评价研究

构建了软土深基坑风险指标体系,利用小波分析,对某工程深基坑的监测数据进行了去噪处理,并通过神经网络模型,评价了深基坑施工的风险因素,提出了减小深基坑施工风险的建议。     

基于BP神经网络模型的建筑工程项目风险评价

为了适应现代化建筑工程项目风险评价的要求,需要建立一个合理的风险评价指标体系与一个有效的风险评价模型。首先分析了一般的风险评价模型的优缺点,确定了以层次分析法与BP神经网络相结合的风险评价模型;其次根据现代化建筑工程项目的特点建立了合理的风险评价指标体系,再次说明了评价指标体系与风险程度相关性表示的方法;最后建立了合理的BP神经网络模型。     

基于层次分析法的深基坑施工风险分析

基于层次分析法原理,对深基坑工程施工中存在的风险进行分析,建立层次结构分析模型,并用相对权重系数表示风险量值,在分析过程中采用专家评判,并用一致性准则检验,整个过程中既有定性分析,又有定量结果,能让风险管理者切实了解施工风险。     

基于模糊综合评价法的地铁深基坑风险评估

针对地铁深基坑施工过程中的风险因素,为准确评估基坑工程的安全性,采用模糊综合评价理论对地铁深基坑施工风险进行评估,并将其应用于南京地铁7号线某车站地铁基坑施工风险评估中,从施工监测角度归纳影响基坑安全性的因素,构建评价指标体系,运用层次分析法确定各评价指标权重,利用三角函数法计算得出各评价指标的隶属度,最后求得最终风险评估值,结果显示该基坑处于“稳定”状态,其结果与现场工程实际一致,为地铁深基坑施工动态风险评估提供了理论依据。     

基于GA-BP神经网络的深基坑变形最优化预测研究

为研究明挖法市政隧道深基坑施工过程中立柱结构竖向位移、墙体水平位移、支护桩(墙)顶部竖向位移、支护桩(墙)顶部水平位移与地下水位之间的规律,利用现场实测方法对风险点位展开时程监测,通过基于GA-BP神经网络的算法得出其相应联系并进行最优化预测。该研究方法在广州市天河区大观路隧道段施工中得到应用,通过合理指导措施改进了数据监测安全性和真实性,该基坑结构实际监测过程中始终处于安全范围,验证了研究方法的合理性。     

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。     

基于改进模糊层次分析法的地铁车站施工风险评价

根据某地铁车站的施工特点进行风险识别,建立风险因素层析模型,采用改进模糊层次分析法进行风险评价,结合GB 50652-2011城市轨道交通地下工程建设风险管理规范提出的地下工程建设风险等级标准,得出该地铁车站施工的风险等级,并对评价结果进行有效性验证。     

超长地铁深基坑施工风险控制技术

结合具体工程实例,介绍了某超长地铁深基坑工程的情况,针对邻近建(构)筑物深基坑工程的主要特点和难点,提出了在设计和施工过程中的环境安全风险的技术控制措施,积累了基坑施工经验.     

基于BP网络-BIM模型的深基坑工程风险量化研究

为了解决深基坑工程综合单价中风险量化的问题,提出BP神经网络模型与BIM模型相结合的形式。先识别深基坑施工风险因素,确定深基坑施工风险等级;再采用MATLAB软件编写代码实现BP神经网络模型的构建、训练以及测试,得到风险量化系数;最后使用Revit软件建立BIM三维可视化模型,即参数化土方开挖族,添加风险信息和造价信息,从而快速得到深基坑工程项目综合单价以及综合合价。通过BP神经网络与BIM模型结合的形式对工程案例进行分析验证,结果表明该方法是可行的。     

地铁深基坑施工风险分析与评价

地铁深基坑施工过程中存在诸多风险,需要对这些风险进行科学分析与评价。因此,基于模糊理论和故障树法形成了模糊故障树法,给出了风险分析与评价的具体思路和过程,再以某地铁深基坑为评价对象,归纳出了诸多风险因素,并用模糊故障树法分析了施工风险。通过分析,得出了各个风险因素的排名,又与该工程实际采用的风险评价方法进行了对比,得出了2种方法具有较大一致性的结论。     

基于模糊综合评价模型的地铁施工风险评估

合肥地铁1号线长距离下穿高架桥,近距离下穿高铁路基和河流,且穿越土层为膨胀土,施工环境十分复杂。鉴于模糊综合评判法的独特优势,通过分析辨识合肥地铁1号线施工典型风险源,建立充分体现上述施工环境特点的风险指标体系,利用修正的模糊层次分析法确定各层指标权重;确立五级风险划分标准;引用一种符合地铁施工风险评估特点的非线性模糊算子,建立修正的模糊综合评价模型,对合肥地铁1号线施工风险进行评估定级。结果表明该评价方法可行,评价结果对合肥地铁施工安全有指导意义,也可为其他类似工程提供借鉴和参考。     

基于BP神经网络法地铁工程绿色施工评价指标体系研究

基于PSR框架模型逻辑思维,从压力、状态、响应3个方面构建了27项地铁工程绿色施工评价指标体系;借助MATLAB软件建立了3层BP神经网络的基本模型,通过训练样本模拟了非线性规律,并用校验样本进行了验证,证明了BP神经网络法的可行性;以北京地铁27号线与地铁19号线换乘站上清桥站为例,再次验证了BP神经网络模型的可行性且符合项目绿色施工的实际情况,为地铁工程提供了一种新的绿色施工评价方法。     

浅谈地铁深基坑施工中的地质风险

结合地铁工程的特点,通过广州地铁五号线建设风险管理的实践,以基坑开挖为重点,分析了地铁深基坑施工中的地质风险,以提高深基坑开挖的安全管理水平,减少由地质风险导致的事故。     

大连市地铁深基坑开挖施工风险分析及对策

结合大连市"地铁一期工程104标段功成街站"的施工实际,分析了深基坑工程开挖施工风险。为了指导工程施工风险控制的实践,介绍了基坑施工风险的应急预案;最后从边坡失稳、水平位移、支撑体系失稳、周围建筑物沉降、回灌井设置、坑底承压水突涌等方面介绍施工风险和应急对策。     

基于PCA-逆向云模型的地铁车站深基坑施工风险评价研究

为定量分析风险之间的相互作用对施工风险的影响程度,运用德尔菲法对地铁车站深基坑施工风险因素进行分析,提出了影响地铁车站深基坑施工风险的因素集合,运用PCA进行降维处理,构建了基于人、机、管、环四个方面的地铁深基坑施工风险指标体系,引入逆向云理论,利用特征向量精确表示风险的定性概念,结合耦合度函数建立了地铁车站深基坑施工...     

地铁深基坑施工风险与控制策略分析研究

近年来,随着城市化建设的不断深入,地面交通压力越来越大,这也使得城市地下空间的利用率也越来越高,地铁轨道交通的发展也十分迅速.地铁工程深基坑工程具有密度深度均较大的特征,站台情况也较为复杂,对基坑的空间具有更高要求,而车站位置和地理条件都可能会对深基坑施工带来不利影响,导致施工风险的形成.因此在施工期间,需要结合基坑的...     

基于BP神经网络的深基坑围护变形预测分析

在众多的工程领域中,深基坑工程是比较具有施工难度的,需要应用好现代的工程数据相关技术、建立起科学化的模型,对于其可能存在的变形问题进行有效预测。因此,本文通过对BP神经网络的应用建立起一种深基坑围护变形预测分析系统,为保障工程施工的安全提供参考。     

基于现场监测数据的深基坑风险集中度分析方法

深基坑工程具有施工条件复杂、不确定因素多以及风险动态变化等特点。以上海地区某深基坑为分析对象,讨论深基坑开挖过程中的风险变化和风险分布情况。考虑监测的累计变形和变化速率的影响,将监测数据转化为风险指标,进而得到基坑的总风险水平。引入绝对集中度和赫芬达尔指数两个评价指标,对基坑开挖过程中各因素的风险集中度进行分析。分析结果表明:采用风险集中度评价指标可以较为直观地得到深基坑各因素风险的分布情况,风险集中程度较大时应采取适当措施改善深基坑工程的安全状况。     

基于本体和案例推理的深基坑施工安全风险评估

为了更好地实现深基坑施工安全风险评估,利用本体模型和案例推理技术研究深基坑施工安全风险知识的重用。通过对风险评估案例的分析,设计深基坑施工安全风险评估的本体模型,使案例表示更加规范化,同时为领域知识提供了良好的共享性和可扩展性。将历史案例数据进行整理并构建子案例库用于案例推理,运用案例推理技术匹配出相似案例,确定目标案例的风险等级和措施清单。运用本体和案例推理技术,结合工程实际开发了深基坑施工安全风险评估模型,实现了风险评估的知识重用,为专家和技术人员提供了高效的风险评估支持。