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锤击桩单桩极限承载力神经网络预测研究.pdf

上传人:1322891254 2014/6/27 文件大小:0 KB

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锤击桩单桩极限承载力神经网络预测研究.pdf

文档介绍

文档介绍:锤击桩单桩极限承载力的神经网络预测研究摘要研究生:张力指导教师:卫龙武教授锤亲鵵稃中广泛使用的一种沉桩方法,确定其单桩极限承载力是桩基杓浦行枋要解决的问题之一。目前,确定锤击桩单桩极限承载力的方法主要有直接法和间接法两大类。但由于这些方法自身的局限性,现实胁豢赡茏既贰⒕谩⒈憬莸夭舛扛氖导始蕹性亓Α如何准确且方便地获取每根o牡プ蕹性亓κ荍拌技术人员十分关心却义非常棘手的问题,而神经网络由丁其极强的学****能力和非线性大规模并行处理的能力,正适合求解单桩极限承载力预测这类复杂的问题。本文基于对锤击桩单桩极限承载力以及神经网络机理的认识,提出了锤击桩单桩极限承载力预测的神经网络模犁。本文首先阐述了锤击桩的沉桩机理,总结了不同土层中沉桩阻力的变化规律及锤市桩的荷载传递机理,并对影响锤击桩单桩极限承载力的各种冈素进行了细致、全面的分析。其次介绍了神经网络的基本概念、基本原理以及神经网络的有关特点,并对遗传算法的相关原理进行了阐述。最后在此基础上建立了锤击桩单桩极限承载力预测的神经网络模犁。本文重点对十十经网络方法在锤击桩单桩极限承载力预测这一问题上的可行性及优越性进行讨论。根据对锤击桩单桩极限承载力影响因素的分析,建立了以桩、锤、士三方面共个因素作为输入层神经元、单桩竖向极限承载力作为输出层神经元的三层神经网络。基于平台,利用其自带的神经网络幌洌嘈戳讼嗦沟娘颉U攵訠窬绲娜钡悖捎昧搜奥拾资戍调整、试算法选择隐层神经元结点数以及遗传算法优化网络初始权重的方法对神经网络加以优化。最后,利川该神经网络预测模型对南京及上海地区的根锤击试桩进行了训练及预测分析,并将神经网络预测结果同静载试验结果进行了对比分析,验证了其良好的预测效果。关键词:锤市桩神经网络遗传算法极限承载力预测
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:删日期:口地研究生签名:档际η┟地益。彩东南大学学位论文独创性声明东南大学学位论文使用授权声明果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权东南大学研本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可究生院办理。
第一章绪论问题的提出锤击桩概述桩基础是一种古老的工程结构,最早可以追溯到曛年前太平洋沿岸智利的蒙特维尔德附近森林里发现的一间支承于木桩上的小尾。我国也发掘了距今约年前的大面积木桩遗存⋯。随着历史的进展,桩基础在人民生活生产中的作用越来越重要。在现代高层建筑、重型厂房、桥梁及码头等大犁程中,桩基础均有着十分广泛的麻用,据不完全统计,近年来我国每年的用桩茸都超过蚋,桩基础已成为我国ㄉ柚械闹匾;⌒问街弧桩基础在ㄉ枳芊延弥姓加泻艽蟮谋壤壳埃诟卟憬ㄖ械鼗〉姆延迷家猼芊延玫膌/笥摇盝,因此对于桩基础设计来说,正确合理地确定单桩极限承载力,充分发挥桩基的技术经济效益,具有十分重要的意义。单桩极限承载能力的高低直接决定着用桩箭的多少,因此也就直接影响着工程造价。目前确定单桩极限承载力的方法主要有静载试验法、规范经验参数法、静力触探法、动力法等,其中又以静载试验法和动力法居多。然而,无论对于哪种测试方法来说,都需要花费一定的时间和费用,尤其是静载试验,虽然它被认为是最准确最直观的确定单桩极限承载力的方法,然而,静载试验需要占用人晕的时间和花费人草的资金,这往往给业主造成很大的经济负担。另外,由于各种方法自身的缺陷性,在实际讨幸W既凡舛扛募蕹性亓σ彩遣现实的。加上桩基础是一个隐蔽上程,地下条件又很复杂,这样根据以上各种方法测出的少晕桩的极限承载力就不能完全代表所有桩的实际极限承载力,因此,在桩基设计时,设计人员往往就会偏于保守,如此一来必然会产生很多浪费,给国家造成很大的损失。鉴于这些原冈,科学合理、方便准确地确定大部分桩的单桩竖向极限承载力,对指导o杓啤⒔谠甲式鹬挥兄厝说南质狄庖濉锤击桩是桩墓上程中广泛使用的一种沉桩方法。在我国,按《建筑桩基技术规范》.的规定,锤击桩单桩竖向极限承载力的确定是,一级建筑桩基采用现场静载荷试验,并结合静力触探、标准贯入等原何测试方法综合确定:二级建筑桩基根据静力触探、标准贯入、经验参数等估算,并参照地质条件相同的试桩资料综合确定;三级建筑桩基,如无原何测试资料,则可以利用承载力经验