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深基坑支護結構位移數值模擬分析及神經網絡預測

時間:2010-05-23 11:44來源: 作者:李云璋   點擊:
深基坑 變形分析 數值模擬 監測 人工神經網絡
  【摘要】: 基坑工程是集巖土工程和結構工程等多學科于一體的系統工程,綜合性強,影響因素眾多。深基坑工程不僅存在基坑本身的安全和穩定問題,而且還會因土方開挖引起的周圍地層移動而可能危及相鄰建筑物、地下管網和城市市政設施等。 能否預測并控制住基坑及周圍土體的變形往往是基坑設計成敗的關鍵。本文以新光快速路第一標段泵站基坑監測項目為工程背景,針對深基坑系統的復雜性和變形非線性,在對支護結構的實時變形進行現場實時監測的基礎上,利用數值模擬、神經網絡預測等手段,對泵站基坑支護結構體系水平位移變形進行分析研究,本文的主要研究工作如下: (1)運用巖土工程數值分析軟件FLAC建立模型,對深基坑開挖的全過程進行了數值模擬分析,對每一工況的支護變形進行模擬,論證對鋼支撐數目進行優化的可行性,討論超載對基坑變形的影響。 (2)論述了基坑監測系統的組成和工作原理。以新光快速路第一標段泵站基坑監測工作為例,研究了監測的依據、內容以及結果。 (3)利用改進后的BP神經網絡模型對新光快速路第一標段泵站基坑支護結構水平位移進行時間序列預測。實踐表明:人工神經網絡模型的預測效果比較滿意,論證了神經網絡方法用于基坑工程變形預測的可靠性和實用性。 【關鍵詞】:深基坑 變形分析 數值模擬 監測 人工神經網絡
【學位授予單位】:西安建筑科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2007
【分類號】:TU476
【DOI】:CNKI:CDMD:2.2007.096494
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-7
  • 第一章 緒論7-12
  • 1.1 前言7
  • 1.2 深基坑工程的研究現狀7-10
  • 1.2.1 基坑開挖時土體和支護結構變形的數值模擬計算方面7-8
  • 1.2.2 基坑開挖時土體和支護結構位移時間序列預測方面8-10
  • 1.3 深基坑監測的目的和意義10-11
  • 1.4 本課題的主要研究內容11-12
  • 第二章 深基坑支護變形控制理論12-23
  • 2.1 深基坑工程變形控制理論的原理和概念12-13
  • 2.2 基坑變形現象13-14
  • 2.2.1 基坑底部土體隆起13-14
  • 2.2.2 圍護墻的變形和位移14
  • 2.2.3 地表沉降14
  • 2.3. 基坑變形機理14-16
  • 2.3.1 支護結構變形相互關系15
  • 2.3.2 變形的經驗估算方法15-16
  • 2.4 基坑變形影響因素16-20
  • 2.4.1 支護結構的剛度17-18
  • 2.4.2 圍護結構入土深度18
  • 2.4.3 支撐(錨桿)剛度18-19
  • 2.4.4 支錨預應力19
  • 2.4.5 基坑開挖的時空效應19-20
  • 2.5 基坑開挖變形控制標準20-22
  • 2.5.1 變形控制指標20-21
  • 2.5.2 變形控制標準21-22
  • 2.6 小結22-23
  • 第三章 工程實例數值模擬分析23-41
  • 3.1 FLAC數值模擬分析的基本原理及假定23-31
  • 3.1.1 拉格朗日元法原理23-25
  • 3.1.2 土的本構關系25-26
  • 3.1.3 分步開挖模擬26-27
  • 3.1.4 接觸面模擬27-29
  • 3.1.5 計算范圍與網格劃分29
  • 3.1.6 FLAC程序簡介29-31
  • 3.2 工程實例分析31-40
  • 3.2.1 工程概況31-32
  • 3.2.2 開挖過程數值模擬32-35
  • 3.2.3 計算結果分析35-40
  • 3.3 小結40-41
  • 第四章 新光快速路第一標段泵站基坑工程變形安全監測41-48
  • 4.1 基坑工程監測41-45
  • 4.1.1 基坑監測原則41-42
  • 4.1.2 監測程序42
  • 4.1.3 監測內容42
  • 4.1.4 測試的方法42-43
  • 4.1.5 監測預警值確定原則43-45
  • 4.2 泵站基坑工程施工監測實例45-47
  • 4.2.1 監測項目與方法45
  • 4.2.2 監測原則及結果分析45-47
  • 4.3 本章小結47-48
  • 第五章 深基坑支護結構位移的神經網絡預測48-59
  • 5.1 傳統理論預測方法48-49
  • 5.1.1 時間序列分析法48
  • 5.1.2 灰色預測方法48-49
  • 5.2 神經網絡概述49-55
  • 5.2.1 神經網絡的基本特征49-50
  • 5.2.2 神經網絡的結構50-52
  • 5.2.3 神經網絡的工作過程52
  • 5.2.4 BP算法52-55
  • 5.3 深基坑位移時間序列預測的神經網絡模型55-56
  • 5.3.1 模型的建立55
  • 5.3.2 預測程序55-56
  • 5.4 網絡的訓練和檢驗56-58
  • 5.4.1 數據樣本的建立56-57
  • 5.4.2 訓練結果分析57-58
  • 5.5 小結58-59
  • 第六章 結論和建議59-60
  • 6.1 結論59
  • 6.2 有關問題的進一步研究59-60
  • 參考文獻60-63
  • 致謝63-64
  • 攻讀碩士期間發表的論文64
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