基于RS-SVR的上軟下硬地層盾構施工地表沉降預測
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4.7
為了提高由盾構施工引起的軟硬不均地層地表沉降預測的準確性,建立基于粗糙集-支持向量回歸(RS-SVR)的地表沉降預測模型,并將該模型應用于實際地鐵隧道工程的地表沉降預測中。首先,根據特定地質條件,從幾何因素、地層因素和盾構施工因素選取影響地表沉降的條件屬性,采用粗糙集理論的Pawlak屬性重要度方法刪除冗余數據,獲取影響地表沉降的最優(yōu)條件屬性集。在此基礎上,基于支持向量回歸(SVR)建立RS-SVR地表沉降預測模型,并與沒有經過屬性約簡的SVR模型進行對比分析。為了比較不同核函數對SVR模型的影響,RS-SVR和SVR模型分別選取徑向基函數(RBF)、Sigmoid函數、Polynomial函數作為核函數對訓練樣本及測試樣本進行回歸預測。最后,利用佛山地鐵2號線南湖區(qū)間上軟下硬地層的20組地表沉降監(jiān)測數據,對該模型予以試算。研究結果表明:將選取的影響地表沉降的12項條件屬性約簡為包含7項的最優(yōu)條件屬性集,分別為硬層比、黏聚力、內摩擦角、土倉壓力、總推力、刀盤扭矩以及掘進時間,地表沉降分類結果與約簡前保持一致;同類模型進行橫向對比時,RBF作為核函數的RS-SVR模型和SVR模型預測誤差分別為5.54%、13.10%,均低于以Sigmoid函數和Polynomial函數作為核函數時的預測誤差;以同種核函數進行縱向對比時,RS-SVR模型預測誤差分別為5.54%、11.48%、13.26%,均低于SVR模型預測誤差的13.10%、15.71%、19.68%。
廈門地鐵上軟下硬地層盾構施工引起的地表沉降研究
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針對廈門地鐵1號線蓮坂站~蓮花路口站盾構區(qū)間隧道工程,通過現場監(jiān)測和數值模擬,研究在上軟下硬地層中過渡區(qū)盾構法隧道施工對地表沉降變形規(guī)律的影響。研究結果表明:上軟下硬地層地表橫向沉降受硬層比的影響比較明顯,基本上表現為隨硬層比增大,地表沉降量整體減小且沉降槽變淺的趨勢。其中隧道軸線正上方以及軸線附近監(jiān)測點的沉降量受硬層比的影響相對于遠離隧道軸線的監(jiān)測點要大;上軟下硬地層地表縱向沉降受硬層比的影響主要表現在地表縱向沉降量及開始和結束的位置變化上,隨著硬層比的變大,盾構施工對地表縱向沉降量及其影響范圍都在縮小;通過研究隧道軸線正上方監(jiān)測點地表最終沉降值與硬層比的關系,建議將硬層比15%~85%視為開展上軟下硬地層地表變形研究的閾值。
廈門地鐵上軟下硬地層盾構施工引起的地表沉降研究
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針對廈門地鐵1號線蓮坂站~蓮花路口站盾構區(qū)間隧道工程,通過現場監(jiān)測和數值模擬,研究在上軟下硬地層中過渡區(qū)盾構法隧道施工對地表沉降變形規(guī)律的影響。研究結果表明:上軟下硬地層地表橫向沉降受硬層比的影響比較明顯,基本上表現為隨硬層比增大,地表沉降量整體減小且沉降槽變淺的趨勢。其中隧道軸線正上方以及軸線附近監(jiān)測點的沉降量受硬層比的影響相對于遠離隧道軸線的監(jiān)測點要大;上軟下硬地層地表縱向沉降受硬層比的影響主要表現在地表縱向沉降量及開始和結束的位置變化上,隨著硬層比的變大,盾構施工對地表縱向沉降量及其影響范圍都在縮小;通過研究隧道軸線正上方監(jiān)測點地表最終沉降值與硬層比的關系,建議將硬層比15%~85%視為開展上軟下硬地層地表變形研究的閾值。
南昌上軟下硬地層中盾構施工地表沉降的BP神經網絡預測方法
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4.8
盾構施工引起的地表沉降的影響因素眾多,給地表沉降的計算帶來較大困難,而bp神經網絡能較好地建立各個影響因素與地表沉降的非線性關系。為了能得到較準確的地表沉降值,采用miscrosoftvisualc#和matlab編制了bp神經網絡預測軟件。結合盾構施工過程中影響地表沉降的地層幾何條件、地層參數以及施工參數,建立了bp神經網絡模型,對盾構施工引起的地表沉降進行預測。將該預測模型應用于南昌地鐵工程的上軟下硬地層中,同時考慮了該地層掌子面泥質粉砂巖所占的比例,并對預測值與實測值的誤差進行了對比分析。最終得到的預測結果與實際沉降值較一致,表明該bp神經網絡模型可用于類似的工程實踐。
基于隨機過程的盾構施工地表沉降仿真
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4.4
通過研究已有盾構施工參數數據,提出了基于隨機過程生成盾構隧道施工仿真參數的方法,并建立了施工地表沉降的仿真系統(tǒng),可以得到比基于隨機參數仿真更準確的沉降預測數據,為實際工程提供參考.
基于神經模糊推理系統(tǒng)的盾構施工地表沉降預測
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4.6
盾構隧道施工引起的地表沉降,主要受盾構掘進參數和地層條件的影響,且各參數間關系復雜.已有地表沉降預測方法大都沒有直接考慮掘進參數的影響,難以滿足盾構快速施工超前預測預報和環(huán)境影響控制的需求.自適應神經模糊推理系統(tǒng)(anfis)是一種基于神經網絡的模糊類智能模型,通過減法聚類數據細分技術自動生成模糊規(guī)則,使網絡的節(jié)點和權值具有明確的物理意義,集成了神經網絡數據自適應能力和模糊系統(tǒng)知識表達性能,特別適合于多元非線性系統(tǒng)的預測預報.結合北京地鐵14號線東風北橋站至京順路站區(qū)段工程實測數據,選取埋深、洞頂覆土標貫值、土倉壓力、推進速度、刀盤轉速、扭矩、盾構推力,以及同步注漿量為輸入變量,建立了地表最大沉降量預測模型.計算結果表明,該模型計算量小,泛化能力強,計算精度高.研究成果為盾構施工地表沉降預測預報提供了新的技術方案.
基于排土量與注漿量的盾構施工地表沉降預測
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4.5
盾構法已成為隧道施工最主要的方法.通常盾構租賃方和施工方是各自獨立的,該方法的提出可以使盾構租賃方僅憑盾構機本身而不依賴于施工方的測量數據便可知悉地表沉降情況,從而掌握施工狀況.對peck公式進一步推導,實現僅根據盾構施工的排土量與注漿量數據就能對地表沉降值進行預測.提出了利用電子皮帶秤動態(tài)測量輸送機上散料質量,通過積分法切片累加的排土量測量方法,以及通過拉繩位移傳感器和壓力傳感器甄別注漿有效性的注漿量測量方法,實現通過盾構機有效獲取排土量與注漿量數據.在上海某區(qū)間的實際運行測量試驗,驗證了利用排土量與注漿量預測施工隧道最大地表沉降值的方法是行之有效的.
基于神經模糊推理系統(tǒng)的盾構施工地表沉降預測
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4.6
盾構隧道施工引起的地表沉降,主要受盾構掘進參數和地層條件的影響,且各參數間關系復雜.已有地表沉降預測方法大都沒有直接考慮掘進參數的影響,難以滿足盾構快速施工超前預測預報和環(huán)境影響控制的需求.自適應神經模糊推理系統(tǒng)(anfis)是一種基于神經網絡的模糊類智能模型,通過減法聚類數據細分技術自動生成模糊規(guī)則,使網絡的節(jié)點和權值具有明確的物理意義,集成了神經網絡數據自適應能力和模糊系統(tǒng)知識表達性能,特別適合于多元非線性系統(tǒng)的預測預報.結合北京地鐵14號線東風北橋站至京順路站區(qū)段工程實測數據,選取埋深、洞頂覆土標貫值、土倉壓力、推進速度、刀盤轉速、扭矩、盾構推力,以及同步注漿量為輸入變量,建立了地表最大沉降量預測模型.計算結果表明,該模型計算量小,泛化能力強,計算精度高.研究成果為盾構施工地表沉降預測預報提供了新的技術方案.
軟土地層盾構施工地表沉降分析及控制措施
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4.4
在軟土地層區(qū)域內,采用盾構施工法進行地下作業(yè)時,難免存在地表沉降等現象。地表沉降過大時,容易對周邊構筑物造成影響。通過對地表沉降原因進行分析,采用科學合理的控制措施,有利于提高土體穩(wěn)定性。對軟土地層盾構施工地表沉降原因進行了簡單分析,探討了軟土地層盾構施工地表沉降控制措施。
軟土地層盾構施工地表沉降分析及控制措施
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4.7
通過對上海地鐵軟土地層盾構施工引起的地層變形原因和機理進行分析,結合派克公式對地層變形進行計算,引出地層損失率作為沉降控制標準,并提出了軟土地層盾構施工地層損失控制技術要點,以減小施工對環(huán)境的影響。
地鐵隧道盾構施工地表沉降的預測分析
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4.3
地鐵隧道盾構施工地表沉降的預測分析 摘要總結并分析了地鐵區(qū)間隧道采用盾構法施工中引起地表沉降的規(guī)律、過程及原因,同時介紹 了以經驗法為主且目前廣泛應用于變形分析的peck沉陷槽預測公式,并結合我國某城市地鐵隧道的修 建過程中產生的地表沉降現象,驗證了該分析方法的實用性和可借鑒性。 關鍵詞地表沉降peck沉陷槽預測分析盾構法地鐵隧道 1前言 近些年來,盾構施工法普遍用于在松軟含水土層中修建隧道,在江河海中修建水底隧道,在城市中 修建地下鐵道及各種市政設施。但是,當采用盾構法施工時,一般會引起隧道上方地表沉降,這種現象在 含水的松軟土層或其他不穩(wěn)定地層中表現顯著。尤其對于城市地鐵,盾構法區(qū)間隧道一般都會穿越城 市中心地帶,因建筑物密集、施工場地狹小、地質情況復雜、地下管網密布、交通繁忙、施工條件受 到限制等,而對環(huán)境的控制要求更為嚴格。因此,預
地鐵隧道盾構施工地表沉降的預測分析
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4.5
總結并分析了地鐵區(qū)間隧道采用盾構法施工中引起地表沉降的規(guī)律、過程及原因,同時介紹了以經驗法為主且目前廣泛應用于變形分析的peck沉陷槽預測公式,并結合我國某城市地鐵隧道的修建過程中產生的地表沉降現象,驗證了該分析方法的實用性和可借鑒性。
長沙地鐵典型地層盾構施工地表沉降分析與預測
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4.8
分析了長沙地鐵二號線沿線地層特征,以及盾構施工狀況,基于長沙地鐵土壓平衡盾構穿越典型地層100多個地表沉降觀測斷面大量的地表沉降實測數據的統(tǒng)計分析,探討采用peck公式預測長沙地鐵施工引起的地表橫向沉降槽的可行性,得出了預測長沙地鐵土壓平衡盾構施工引起的地表沉降基本參數的取值范圍,即地表沉降槽寬度系數(k)0.3-0.6,地層損失率0.5%-1.25%。應用本文獲得的地表移動參數,采用peck公式可以較好預測長沙地鐵施工引起的地表沉降,及其對于鄰近結構物的影響。
盾構施工地表沉陷測量和地面沉降預測軟件...
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4.4
盾構施工地表沉陷測量和地面沉降預測軟件...
基于小波神經網絡的地鐵盾構施工地表沉降預測研究
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4.5
地鐵盾構施工引起的地表沉降對施工安全影響較大,應加以預防和控制。根據影響地表沉降的主要參數,建立了基于小波神經網絡的盾構施工地表沉降預測模型,分析了預測結果的可行性,對比了它在收斂速度、預測精度等方面較傳統(tǒng)bp神經網絡的優(yōu)勢。結合北京地鐵6號線實地測量數據,驗證了小波神經網絡用于沉降預測的準確性和可行性。
基于因子分析的LM-BP網絡的盾構施工地表沉降預測
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4.6
盾構施工引起的地表沉降量的預測與評價具有很強的隨機性和不確定性,用常規(guī)的數學模型難以準確表達。本文采用因子分析法對影響盾構施工引起地表沉降的9個因素進行了主因子的提取,得到4個主因子。以此數據集對bp神經網絡進行訓練,并用levenberg-marquardt(lm)算法對bp神經網絡進行了優(yōu)化,建立了基于因子分析的lm-bp神經網絡預測模型。結合工程實例將預測結果與lm-bp神經網絡模型的預測結果進行比較分析,表明本預測模型具有較高的準確性,符合實際工程的需要。
地鐵盾構施工地表沉降及其控制措施
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4.6
地下鐵路是現代城市交通體系重要的組成部分,在城市建設、經濟發(fā)展和提高人民生活水平方面發(fā)揮了重要作用。由于地鐵主要設施位于地面以下,使得地下施工成為地鐵建設工程的主體。在地鐵地下施工過程中,地面沉降、塌陷和開裂等問題時有發(fā)生,不僅造成城市環(huán)境破壞,也給地鐵工程自身帶來巨大安全隱患。本文主要分析了地鐵盾構施工地表沉降及其控制措施。
淺談地鐵盾構施工地表沉降及其控制
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4.3
分析了盾構施工中出現的地表沉降的機理和特點,并概括了地表沉降一些主要的影響因素及控制地表沉降的一些常用的方法。
某地區(qū)地鐵盾構施工地表沉降規(guī)律分析
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4.8
通過對武漢地區(qū)某一地鐵線盾構掘進施工過程中監(jiān)測數據統(tǒng)計,根據peck理論,得到漢口地區(qū)盾構施工引起縱橫斷面地表沉降的特點:縱向上,盾構機切口前30m以內和后50m以內為影響區(qū)域,其中又以切口后50m為顯著影響區(qū),盾構對某斷面上影響范圍在沿盾構中心軸線10~18m;盾構掘進引起的地表沉降數據累計變化控制指標宜為-40mm,盾構機切口通過監(jiān)測斷面6~20m范圍內單次平均變化速率控制值宜為-15mm/d。
隧道盾構施工地表沉降規(guī)律模擬研究
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頁數:5P
4.3
隧道盾構施工引起的地層損失所導致的地表沉降變形預測和控制,是隧道工程領域重要的研究課題之一.為準確預測盾構隧道施工所引起的地表沉降,探求相應的沉降控制措施,采用1∶50室內模型試驗和flac3d數值分析軟件,在模型隧道縱、橫向設置位移監(jiān)測點,監(jiān)測地面沉降隨開挖過程的變化規(guī)律.結果表明:沉降量隨隧道深度的增加而減小,隨掘進的進行而增加;橫向沉降量在隧道正上方最大,沿兩側遞減,深度越小收斂越快,沉降槽越小;縱向沉降量沿隧道開挖方向沉降值逐漸減小.兩種試驗模擬的結果較為接近,可以保證所獲得的盾構隧道施工引起的地面沉降規(guī)律的正確性.
富水砂卵石地層大直徑泥水盾構施工地表沉降規(guī)律
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4.3
北京地下直徑線工程位于富水砂卵石地層中,穿越諸多建(構)筑物。通過實際監(jiān)測結果分析,總結掘進參數與地表沉降之間的規(guī)律及隧道周圍重要建筑物的變形規(guī)律,經與類似工程比較后發(fā)現本工程在變形控制上有很大的成效。
砂礫地層土壓平衡盾構施工地表沉降控制研究
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4.8
由于土壓平衡盾構一般不需要輔助技術措施,本身具備改善土體的性能,因此能適應多種環(huán)境和地層的要求。可在礫砂、砂、粉砂、粘土等壓密程度低,軟硬相間的地層,以及礫石層、砂層等地層中使用。
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職位:土建安全員
擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林