基于人工神经网络的桩基础选型研究

将人工神经网络引入桩基础选型中，分析影响桩基础选型的重要因素和BP神经网络的特点，确定网络结构。利用Matlab 6．5人工神经网络工具箱构建桩基础选型模型，并利用Matlab语言编制人机交互式界面，使选型过程简单明了。将典型工程项目工程地质资料数据作为网络学习训练样本输入建立的神经网络模型，对其进行训练、优化。经检验。训练好的网络模型性能良好，达到了智能预测的目的。     

深厚软土地层小型浅层地下室基坑优化设计

为探索深厚软土地层条件下小型浅层地下室基坑开挖绿色且经济的解决方案,依托汉川某厂房项目一层地下室的基坑支护设计,对软土地区常用的支护形式进行了对比分析。选用SMW工法桩作为支护桩,结合被动区搅拌桩加固作为暗撑的方案,设计了经济合理的支护结构,解决了场地紧张的超深淤泥层中浅层基坑方案设计的诸多问题。项目实施过程中,通过对支护桩顶水平位移、周边地面沉降的实时监测,绘制了桩顶位移和周边沉降的时程曲线,变形和沉降趋势与设计吻合,证明了设计方案的合理性。该项目的顺利实施,解决了软土地区浅层小型基坑以往偏安全设计导致的经济性差的问题,为类似项目的经济性优化提供了可行的思路,具有借鉴意义。     

组合式支锚体系在软土基坑工程中的应用

基坑工程是建筑主体结构的地下部分开挖施工阶段的临时性围护工程，其寿命短暂，地下结构施工完毕后即失去使用价值，因此提高支护结构的经济性成为基础建设行业的迫切需求。因复杂多变的周边环境，强桩强撑仍然是目前中心城区基坑支护的主要设计理念，但其使用意味着支护造价高昂。在存在深厚软土基坑工程中，往往通过增加桩长、桩径、配筋等支护桩强度参数，以满足变形控制以及稳定性计算要求。组合式支锚体系是支撑、锚索在一个支护断面上同时使用的支护体系，在桩撑支护的基础上增加锚索使支护桩的受力和变形得到改善，可在满足支护结构安全要求的情况下，有效降低支护结构的整体造价。