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        深厚軟土層中樁基礎(chǔ)的長期沉降預(yù)測

        2011-07-25 11:19:42
        山西建筑 2011年32期
        關(guān)鍵詞:樁基方法

        孟 宇

        0 引言

        對于許多大型建筑物和重要工程,樁基礎(chǔ)的沉降變形往往成為首要的控制因素,因此,獲取樁基礎(chǔ)的沉降資料十分重要。但是當(dāng)樁的極限承載力很大時(shí),靜載試驗(yàn)難以加載到極限荷載,因此很難準(zhǔn)確確定樁的最終沉降量。在這種情況下,根據(jù)已有的試驗(yàn)數(shù)據(jù),應(yīng)用適宜的沉降預(yù)測方法,預(yù)測樁基的長期沉降趨勢和最終沉降值,無疑具有重要的工程意義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

        本論文以某高速鐵路深厚軟土地基中樁基后壓漿技術(shù)研究項(xiàng)目為依托,試驗(yàn)場地屬于江南地層區(qū)域,第四系沉積物覆蓋廣泛,以松散碎屑沉積為主,全新統(tǒng)黏性土、上更新統(tǒng)濱海相、淺海相或河流相成因黏性土及粉細(xì)砂層分布廣泛,是典型的軟土和松軟土深厚土層。本論文主要研究深厚軟土層中注漿后樁基礎(chǔ)的長期沉降預(yù)測問題,對樁基后注漿技術(shù)及試驗(yàn)內(nèi)容不作介紹,而是直接利用沉降觀測數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析。根據(jù)現(xiàn)場試驗(yàn)數(shù)據(jù),分別利用雙曲線法、指數(shù)曲線法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和灰色系統(tǒng)理論法進(jìn)行建模,對樁基礎(chǔ)的長期沉降趨勢和最終沉降值進(jìn)行預(yù)測。提出推薦的沉降預(yù)測方法并預(yù)測樁基的長期沉降趨勢和最終沉降值,解決實(shí)際工程問題,并為工程建設(shè)提供理論依據(jù)和技術(shù)支持[1]。

        1 沉降預(yù)測方法介紹

        現(xiàn)有的沉降預(yù)測方法有很多種,但根據(jù)其應(yīng)用原理,大致可以分為兩種:一種為純理論沉降預(yù)測計(jì)算方法;另一種為基于前期實(shí)測沉降資料預(yù)測后期沉降的預(yù)測方法。本論文采用的幾種方法均屬于后者。

        該類沉降預(yù)測方法,傳統(tǒng)常用的有各類曲線擬合法,屬于靜態(tài)的預(yù)測方法。隨著20世紀(jì)90年代以來系統(tǒng)理論及計(jì)算科學(xué)的發(fā)展,人們又發(fā)展了動態(tài)的預(yù)測方法,如灰色系統(tǒng)理論法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。本論文選用雙曲線法、指數(shù)曲線法、灰色系統(tǒng)理論法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法四種方法分析樁基的長期沉降趨勢和最終沉降值[2]。

        2 試驗(yàn)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析

        本論文采用501號承臺穩(wěn)載后的沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行建模(見圖1),時(shí)間—沉降序列見表1。

        圖1 501號承臺荷載—沉降—時(shí)間曲線圖

        表1 501號承臺原始沉降觀測數(shù)據(jù)

        2. 1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[3]

        為了建模方便并提高預(yù)測精度,首先對原始沉降序列進(jìn)行處理。先后以10 d,20 d,10 d為等時(shí)距對沉降序列進(jìn)行等時(shí)距轉(zhuǎn)換。原始沉降數(shù)據(jù)與各次等時(shí)距轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)對比如圖2所示。

        圖2 原始沉降數(shù)據(jù)與各次等時(shí)距轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)對比圖

        由圖2可以看出,經(jīng)過三次等時(shí)距轉(zhuǎn)換,原始沉降曲線被轉(zhuǎn)化為一條單調(diào)遞增曲線,而且此曲線很好的提取了原始沉降曲線的發(fā)展規(guī)律。下面便以10 d(2)等時(shí)距轉(zhuǎn)換得到的數(shù)據(jù),預(yù)測樁基的長期沉降趨勢和最終沉降值。

        利用等時(shí)距轉(zhuǎn)換得到的沉降序列,構(gòu)造預(yù)測樣本,將樣本代入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,當(dāng)誤差滿足條件時(shí),就可以應(yīng)用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行沉降預(yù)測。將預(yù)測得到的數(shù)據(jù)補(bǔ)充到原始沉降數(shù)據(jù)曲線中,得到如圖3所示沉降發(fā)展曲線。

        圖3 補(bǔ)充預(yù)測數(shù)據(jù)后的沉降曲線圖(一)

        預(yù)測得到的最終沉降值為2.085 6 mm。

        2. 2 灰色系統(tǒng)理論法

        根據(jù)灰色不等時(shí)距GM(1,1)模型的原理、算法和建模步驟,應(yīng)用MATLAB7.0編寫GM(1,1)預(yù)測模型的計(jì)算程序,經(jīng)過計(jì)算得到如下殘差修正GM(1,1)模型:

        相關(guān)參數(shù)如下:a=0.008 127,b=0.014 414,az=0.006 192 8,bz=0.001 4。經(jīng)后驗(yàn)差,可知預(yù)測精度較高,可以進(jìn)行沉降的預(yù)測。

        將式(1)中的t(1)(k+1)項(xiàng)分別取為190和200,即在原始沉降序列的基礎(chǔ)上預(yù)測10 d后和20 d后的沉降值,得到這兩個沉降預(yù)測值分別為1.780 5 mm和1.796 5 mm。

        式(1)中的a值,對于t—S曲線來說一般是很小的正數(shù),故故預(yù)測的沉降最終值為1.773 5+0.231 6=2.005 1 mm。

        2. 3 雙曲線法

        以穩(wěn)載后的第二點(diǎn)為計(jì)算用的起始時(shí)間,利用Excel2003繪出以t-t0為橫坐標(biāo),以t-t0/St-S0為縱坐標(biāo)的曲線,然后添加線性趨勢線,同時(shí)選中“顯示公式”復(fù)選框,得到該曲線的線性回歸趨勢曲線 y=1.147x+107.62(見圖 4)。

        圖4 雙曲線法計(jì)算圖

        利用該曲線方程進(jìn)行外推預(yù)測,當(dāng)t=∞時(shí),得到:

        將時(shí)間序列 t=(190,200,210,…,1 180)代入式(2),即預(yù)測未來1 000 d的沉降數(shù)據(jù),將得到的數(shù)據(jù)附加在原始沉降數(shù)據(jù)后并繪制成曲線,見圖5。

        雙曲線法沉降預(yù)測方程為:

        圖5 補(bǔ)充預(yù)測數(shù)據(jù)后的沉降曲線圖(二)

        2. 4 指數(shù)曲線法

        根據(jù)指數(shù)曲線法原理和算法,利用MATLAB7.0編寫計(jì)算程序,經(jīng)計(jì)算得到:η =216.755,S∞=2.262 6 mm。時(shí)間—沉降關(guān)系式為:

        將時(shí)間序列 t=(190,200,210,…,1 180)代入式(3),即預(yù)測未來1 000 d的沉降數(shù)據(jù),將得到的數(shù)據(jù)附加在原始沉降數(shù)據(jù)后并繪制成曲線,見圖6。

        圖6 補(bǔ)充預(yù)測數(shù)據(jù)后的沉降曲線圖(三)

        3 結(jié)語

        1)應(yīng)用各種方法預(yù)測得到的最終沉降值均較接近,最大值2.262 6 mm與最小值1.996 8 mm的相對誤差為11.75%,說明這幾種方法預(yù)測出的最終沉降值比較可信。

        2)由于雙曲線法和指數(shù)曲線法的初始計(jì)算點(diǎn)的選取隨機(jī)性較大,說服力不強(qiáng),因此兩者的預(yù)測結(jié)果僅可作為參考;灰色系統(tǒng)理論法用作長期沉降預(yù)測效果不好,但用于短期預(yù)測有比較好的效果;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法能夠很好的學(xué)習(xí)記憶原始沉降曲線的發(fā)展規(guī)律和趨勢,預(yù)測結(jié)果較可信,預(yù)測效果最好。

        3)現(xiàn)場試驗(yàn)數(shù)據(jù)由于受到各種干擾往往會掩蓋其變化規(guī)律,因此對原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行加工在很多情況下是必要的。本論文利用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過對原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行反復(fù)的插值計(jì)算,可以很好的提取出原始數(shù)據(jù)序列的發(fā)展規(guī)律,從而為進(jìn)一步的研究做好準(zhǔn)備。

        本論文對樁基沉降的預(yù)測只選用了諸多方法中的幾種,今后可以選取更多的沉降預(yù)測方法,例如遺傳算法、星野法、Asaoka法、泊松曲線法等來進(jìn)行沉降預(yù)測,并將結(jié)果與本文的既有研究成果進(jìn)行對比,進(jìn)而提出最適合于深厚軟土層中樁基沉降的預(yù)測方法。同時(shí),鑒于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理非線性問題和學(xué)習(xí)提取既有數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)律和趨勢的強(qiáng)大能力,可以采取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法與其他沉降預(yù)測方法聯(lián)合建模來進(jìn)行樁基沉降預(yù)測,進(jìn)而對樁基的長期沉降預(yù)測做出進(jìn)一步研究。

        [1] 李 磊.地基沉降預(yù)測方法分析[D].杭州:浙江大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文,2004.

        [2] Lambe T.W.Methods of estimating settlement[C].Soil Mech.And Found.Div.,ASCE,1964,90(5):37-43.

        [3] 袁曾任.人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999.

        [4] 魏定龍.樁基礎(chǔ)沉降計(jì)算中的幾個問題[J].山西建筑,2010,36(12):113-114.

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