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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 245 毫秒
1.
《Planning》2016,(1)
以山西省太原市太行路工程阎家峰路段填方路堤为依托,采用分层沉降仪观测填方路堤沉降,对黄土地区高填方路堤沉降规律进行研究。根据沉降实测数据,分别建立了泊松、双曲线、乘幂、指数和对数5种预测模型,并将5种模型的预测值与实测值进行比较。结果表明,5种模型均对短期沉降实测数据拟合程度较高,且泊松模型和指数模型的预测精度较高,但对于长期沉降预测均存在缺陷。在此基础上,建立了泊松和指数模型的组合模型,能够较好地预测长期沉降。由此得出本路堤工后沉降在接近2年的时间内基本完成。  相似文献   

2.
黄土路堤工后沉降预测新模型与方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
路堤的工后沉降是在黄土地区修建高标准铁路的主要问题之一,利用黄土路堤工后沉降的实测数据,找出其相应的工后沉降规律将有利于指导设计与施工。在分析了大量的兰武二线铁路黄土路堤工后沉降的实测数据的基础上,提出了一个新模型。为了检验新模型,运用常用的双曲线模型和指数模型分别对相同的实测数据进行了分析预测,并通过对比分析得出了不同的分析和预测结果。研究结果表明:新模型预测的误差小,与实测数据的吻合较好。新模型为工后沉降的分析预测提供了一种新的方法,可为今后黄土路堤工后沉降的预测计算提供参考。  相似文献   

3.
对山区高填路堤沉降预测方法进行了研究,得出影响沉降的一些因素.通过三种计算模型对实测数据计算的对比,得出双曲线和指数曲线法更适合施工中期预测,灰色预测理论方法更适合于工后的长期预测.  相似文献   

4.
针对Logistic和Gompertz路堤沉降预测模型对于高填方土体后期沉降量预测精度较差的问题,该文基于Logistic和Gompertz预测模型的共性和个性,在充分考虑二者各自优势和特定局限性的基础上,对二者进行了最优化组合。以组合模型的最小对数误差平方和为目标函数求解最优加权系数,进而推导出最优加权几何平均组合预测模型,以提高高填方土体沉降预测精度的置信度。通过各预测模型对实际高填方土体工程的实测沉降数据进行拟合分析,验证最优组合预测模型在高填方土体沉降预测中的可行性。结果表明:最优组合预测模型的精度及可靠性均优于任一单一模型,适应性更强,尤其当监测时间超过曲线拐点后,几乎接近实测值。组合预测模型能够适用于多个模型优化组合,可涵盖各单一模型的优劣势,只要在权重比不出现负值的情况下,可大幅度的提高沉降预测精度。因而此组合预测模型可作为高填方土体后期沉降预测的一种有效方法。  相似文献   

5.
王辉  周卫 《山西建筑》2007,33(20):296-297
基于传统双曲线沉降预测法,分析了在软弱地基上路堤分级施工情况下用双曲线法进行沉降预测需要注意的因素,指出在合理的范围内,待预测沉降与最终沉降量可以利用实测沉降确定,并通过工程实例验证了所分析的几个因素对预测沉降与最终沉降量有很大的影响。  相似文献   

6.
基于路基沉降实测资料,用双曲线模型对某高填路基的沉降变形进行了预测分析.实测资料和理论分析表明:双曲线模型简单易行,可对高填路堤进行沉降预测尤其是对中后期的沉降预测,并得到较为满意的结果,能预测路基最终沉降值从而判断路基沉降稳定状况.  相似文献   

7.
对真空预压软土沉降变化规律进行分析,发现其与社会经济预测中的Gompertz成长曲线变化规律相似。引入Gompertz成长曲线模型,采用3段估计法求解模型参数;同时,结合具体工程实例,对真空预压软土的表面累计沉降数据进行拟合和分析,并与双曲线模型和指数曲线模型进行比较。研究结果表明,Gompertz成长曲线模型拟合曲线与实测曲线吻合良好,采用该模型进行真空预压软土沉降变化规律分析是可行的,并可根据所反映出的沉降发展变化趋势,作出沉降预测,计算工后沉降及确定卸荷时间。与双曲线模型和指数曲线模型比较,Gompertz成长曲线模型适应性较好,趋势预测准确性高。最后指出应用Gompertz成长曲线模型进行分析时应注意抽真空的连续性、实测时间序列数据能等分成3组及保证实测沉降数据已进入弹塑性阶段等问题。  相似文献   

8.
《Planning》2020,(6)
基于武穴长江公路大桥北岸接线软土路基段的实测沉降数据,分别利用曲线拟合法中的双曲线法、指数曲线法和泊松曲线法预测软基沉降变化;然后,通过比较3种拟合曲线的最小均方差和最大关联度,得到双曲线为最优拟合曲线;最后,根据实验参数建立FLAC~(3D)数值模型并进行预测。比较双曲线法、FLAC~(3D)数值模拟法和实测沉降数据的预测结果发现:FLAC~(3D)数值模拟法可以用于施工前预测,精度不高,但能预示可能发生的过大沉降;路基施工过程中,可以利用曲线拟合法中的最优曲线预测沉降变化趋势,精度较高;联合法更适用于原状土样扰动较小的软基沉降预测,且预测精度比水泥粉煤灰碎石桩(CFG桩)加固后的路基沉降预测精度更高。  相似文献   

9.
根据实测沉降曲线推算路堤填筑后的最终沉降值,有多种方法可供选择。重点推介采用图解双曲线法和改进双曲线法推算最终沉降,并反求地基固结度。运用上述方法,以某工程为实例进行了推算,并与对数曲线法和指数曲线法推算结果比较,表明三者相差不大。  相似文献   

10.
基于路基沉降实测资料,采用双曲线和泊松曲线模型对某高填路基的沉降变形进行了预测分析。实测资料和分析对比结果表明:双曲线模型简单易行,可对高填路基进行沉降预测(尤其是对中期的沉降预测),并得到较为满意的结果;泊松曲线模型的预测数据在沉降观测全过程中与实测数据吻合较好,因此更适合高填路基的全过程沉降预测。  相似文献   

11.
九寨黄龙机场高填方地基工后沉降预测   总被引:17,自引:0,他引:17       下载免费PDF全文
以四川省九寨黄龙机场高填方地基工后沉降原位监测结果为基础,探讨了高填方地基工后沉降预测回归参数模型。在指数模型、幂函数模型、平方根模型、双曲线模型和对数模型等回归参数模型中,只有对数模型能较真实反映高填方地基工后沉降规律。对数模型的预测结果表明,由于高填方地基中上部填筑体和底部软弱地基填筑厚度极不均匀,工后差异沉降显著。  相似文献   

12.
承德机场高填方地基工后沉降预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前我国机场建设正处于迅猛发展阶段,机场高填方工程屡见不鲜,然而对于高填方工程的地基沉降计算研究却不够完善。河北省承德机场具有以下工程特点:(1)原地基无特殊性岩土且进行地基处理,(2)填筑体以硬质岩为主。以高填方工程工后沉降现场监测资料为基础,研究了不同回归参数模型对高填方地基工后沉降数据拟合的合理性,在指数模型、幂函数模型、对数模型、双曲线模型、平方根模型中,指数模型能够真实的反映此类高填方工程工后地基沉降规律。由预测结果及沉降影响因素可知,此类工程工后沉降组成以填筑体压缩固结为主,填筑体厚度为工后沉降的主要影响因素,填筑体厚度变化较大处工后差异沉降相对显著。  相似文献   

13.
结合漳诏高速公路的路堤工程实际,探讨基于模型识别的曲线拟合法预测软土路基沉降。提出通过对预测模型的适应性检验,根据最小均方差和最大关联度法自动选择模型的思想,通过计算验证了模型识别预测沉降的思路和可行性,以及指数法、双曲线法和Asaoka法预测路基沉降的有效性和合理性,满足工程施工需要,为公路工程施工提供有益的借鉴。  相似文献   

14.
河池机场填石高填方土基工后沉降离心模型试验研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
结合工程实例,采用不等应力模型设计方案,以梯形分布相似法配制填料,开展河池机场高填方土基工后沉降的离心模型试验研究。试验结果表明:无论是变化规律还是单位土基填高的沉降量,与现场监测结果具有良好的一致性;不同填料土基道肩沉降均大于场道中心,土基顶面呈“马鞍形”分布;试验结束后土基顶面、坡面未出现裂缝,表明河池机场填石高填方土基面临的主要工程问题不是失稳破坏,而是过大的沉降变形控制。最后,选择指数回归参数模型对工后沉降进行预测,预测结果表明,无论是工后沉降、残余沉降、沉降坡差还是沉降速率,煤矸石土基因针片状颗粒含量高、基材强度较低将导致更大的沉降变形和更长的工期。  相似文献   

15.
结合上海市某大型集装箱码头建设项目,对大面积荷载作用下港区堆场的软土地基沉降进行动态监测,针对实测沉降-时间关系曲线的变化特点,引入双曲线模型对地基沉降进行非线性回归分析。通过预测值与实测值的对比分析证明双曲线模型的可靠性,在此基础上对地基最终沉降作出了预测,为港区的安全运营提供了指导。  相似文献   

16.
根据上海软土地区多层住宅的长期沉降观测资料,对三种类型的软土地基的沉降曲线分别进行回归分析,经对比可知双曲线模型在拟合曲线和预测沉降发展规律方面均优于指数模型,确定拟合数据的起始点是提高精度的关键。  相似文献   

17.
某软土路基试验段采用真空-堆载联合预压法处理,以该试验段测得的竖向变形数据为基础,建立双曲线预报模型并进行沉降量预测。通过与实测资料进行比较分析表明,基于双曲线模型的推算值与实测值较为接近,沉降预测曲线与实际观测曲线吻合度较高,能较好的反映真空-堆载联合预压法加固软土路基土体沉降量随时间发展变化的全过程,从而说明该模型在该地区真空-堆载联合预压加固软土路基的沉降预测中是可行的。  相似文献   

18.
赵庆鑫  丛林 《山西建筑》2010,36(1):279-281
针对软土路基工后沉降的数据特点,分别建立了双曲线和灰色理论沉降预测模型,并结合某省高速公路路基工后沉降观测数据进行了实例应用,预测结果表明,双曲线法和灰色模型法能够较为准确地反映路基沉降规律。  相似文献   

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