文档介绍：基坑变形估算
1. 概述及研究现状
深基坑开挖不仅要保证基坑本身的安全与稳定,而且要有效控制基坑周围地层移动以保护环境。在地层较好的地区(如可塑、硬塑粘土地区,中等密实以上的砂土地区,软岩地区等)。基坑开挖所引起的周围地层变形较小,如适当控制,不致于影响周围的市政环境,但在软土地区(如天津、上海、福州等沿海地区),特别是在软土地区的城市建设中,由于地层的软弱复杂,进行基坑开挖往往会产生大的变形,严重影响紧靠深基坑周围的建筑物、地下管线、交通干道和其他市政设施,因而是一项很复杂而带风险性的工程。
目前国内外有多种预测深基坑稳定性的计算理论,但很少有对基坑周围地层移动性进行估算的方法。近几年大量的基坑工程实践积累了丰富的经验,也产生了一些较满意的地层移动经验预测方法,实际应用效果较好。
基坑的变形计算理论能否较好地反映实际情况受很多因素的制约,除围护体系本身及周围土体特性外,较多地受施工因素影响,计算参数难以准确确定,每一个计算理论都有其使用范围,故计算中必须充分考虑到这一点。
此外,在软土地区,基坑的变形计算还需考虑时空效应的影响,一般认为,在具有流变性的软土中,基坑的变形(墙体,土体的变形)随着时间的增长而增长,分块开挖时留土的空间作用对基坑变形具有很好的控制作用,时间和空间两个因素同时协调控制可有效地减少基坑的变形。
目前,在城市基坑工程设计中,基坑变形控制要求越来越严格,此前以强度控制设计为主的方式逐渐被以变形控制设计为主的方式所取代,因而基坑的变形分析成为基坑工程设计中的一个极重要的组成部分,这一点在软土地区尤为重要。
基坑变形控制的研究现状
土建工程施工控制的概念,最初是由 Yao . 1972年首次提出的,它的基本思想是依靠结构物与控制系统间的优化匹配,共同抵御工程及其他外荷载,进而控制其变形位移在允许的限值以内。
在我国,基坑工程施工变形控制的研究始于九十年代。变形控制的基本思想是要求支护结构在满足强度及结构稳定的前提下,尚需满足控制变形位移的使用要求,也即,地下工程施工中既要保证其结构安全、不失稳,又要对周围环境不造成超出允许变形限值的不利影响。
对施工变形的主要研究方法有安全系数法、经验公式法、数值方法(正分析与反分析)、地层损失法、系统分析方法。
典型预测方法综述
灰色系统预测法
时间序列预测法
人工神经网络预测法
灰色系统预测法
对灰色系统模型分析可发现,其实质为一种曲线拟合。其使用条件为:
(1)灰色系统建模的前提是数据序列为光滑的离散函数,其关系可用一个初等函数来表达;
(2)灰色系统模型仅描述一个随时间按指数规律单调增长的或衰减的过程。
灰色系统模型的应用范围非常狭小,它既不适用于数据变化规律上凸的情况,又不适用于数据中有负数的情况。
因此,在岩土工程位移预测中应慎用灰色系统建模进行预测研究。
时间序列预测法
对时间序列ARMA模型进行分析,可发现此模型本身为一种线性自回归模型,可认为它是一种差分方程形式的参数模型。其应用条件为:
(1) 要求数据序列为平稳、正态的序列;
(2) 序列中的数据应该是其历史数据的线性组合。
由于时间序列模型表示一种随机信号的统计特性,从而要求数量应该比较大,这就使在容许观测时间短且位移变化不大的情况下,量测有一定难度,实施起来并不方便。
在实际的岩土工程中,所观测得到的位移序列一般不可能为平稳、正态的随机序列;很多情况下,观测序列都不能符合是其历史数据线性组合的特点。这些均限制了时间序列模型的应用。
人工神经网络预测法
由神经网络模型的建模过程可发现,该方法实质为非线性自回归模型。对观测序列几乎没有什么要求,它几乎可以对任何可能的序列进行分析。目前岩土工程位移预测均采用最简单、常用的无反馈前向神经网络模型(BP模型),预测方法采用自回归法。分析这样构造的模型,可发现使用中存在大量有待解决的问题。如:
(1) 网络结构的确定
(2) 结点单元作用函数的确定
(3) BP算法问题
(4) 神经网络的外延性
尽管人工神经网络模型的观测数据序列要求不多,但正是这种普适性增大了神经网络模型建模的难度。
神经网络在基坑工程中的应用现状
神经网络在土木工程领域内的应用已有大量的工程实例,目前主要应用于结构探伤、振动分析、结构优化和控制等方面。袁金荣博士等曾将其作为一种工具引入到地下工程,研究其在地下工程设计、施工各方面的应用可行性,并和模糊控制相结合,建立一套集地下工程施工变形预测和控制为一体的智能化控制系统。
在基坑工程方面,目前主要用于变形预测、工程或研究分类、评估与分