路堤沉降计算中邓肯-张模型参数灵敏度分析

灵敏度分析是土木工程中解决多参数辨识问题的一个主要方法。目前,在地下工程的分析和计算中邓肯-张模型是比较理想的模型,通过大量的非线性有限元计算,找到了该模型中影响软基路堤沉降的主要参数,并给出了各参数与路堤沉降之间的定性关系,这为路堤沉降计算中的参数反演分析的简化处理奠定了基础     

垃圾填埋场的沉降分析、计算及灰色模型预测

城市垃圾填埋场的沉降问题一直是长期困扰从事垃圾填埋研究工作者的一个非常重大的问题，它的解决对于提高垃圾场的潜在处理能力、增加填埋场的有效存贮容量有着十分重大的意义。本文首先分析了垃圾场的沉降原理，并给出了计算方法；而后应用灰色系统理论，对沉降实际数据进行处理，建立灰色动态GM模型，作出对填埋过程中和封顶后的沉降预测，取得了较好的效果。     

城市垃圾填埋场有机物降解沉降模型的研究

研究城市垃圾填埋场的有机物降解沉降是非常重要的,有机物的降解沉降是填埋场的主要沉降,并且降解沉降将持续很长一段时间,较大的沉降能够导致防渗系统的渗漏并损坏覆盖系统。由于垃圾的非均匀性,其土工特性随地域及时间而改变,所以,计算垃圾填埋场的降解沉降是比较困难的。在试验及理论推导的基础上,提出了一种有机物的降解沉降模型,该模型参数较少,利用该模型预测了天子岭垃圾填埋场的库容及有机物的降解沉降。     

椭圆-抛物线双屈服面模型参数灵敏度分析

利用两种土石料三轴CD试验数据确定两组椭圆-抛物双屈服面模型参数,研究了模型参数? 、KG、n、h、m、M1、M2和pr分别单独变化（而其他参数保持不变）对模型所反映的土的应力-应变关系的影响。结果表明,土体的体积应变对参数h、m比较敏感;? 、KG、n对剪胀性土的体变影响较大,而对剪缩性土体变影响不明显;? 、KG、n、h和m对模型反映的强度没有影响;pr变化对体变和强度影响均较小。M1和M2对强度和体变均有显著影响,且M1和M2中的小值决定模型的强度。定义了灵敏度,即一种用于表示模型参数对其所反映的应力-应变的影响程度的参数。分析表明,不同的参数,其灵敏度差异很大;不同的土类,参数灵敏度差异也较大。实际应用时,对灵敏度大的参数取值应特别慎重。     

城市生活垃圾卫生填埋场沉降变形分析

城市生活垃圾填埋场地基沉降和垃圾堆体沉降受到的影响因素多,现行规范的计算方法直接采用与实际相差较大,为减少不均匀沉降对垃圾防渗层的影响、准确确定垃圾储量和保证垃圾堆体的稳定,开展垃圾填埋场沉降研究具有重要意义。垃圾填埋场沉降变形包括地基沉降和垃圾堆体沉降,垃圾堆体沉降又分为主沉降和次沉降,主沉降完成时间短于次沉降。通过对陕西省宝鸡市垃圾填埋场地基土进行沉降计算,最大沉降差超过100 mm,对垃圾防渗层不利影响较大;而对垃圾堆体沉降计算,修正后的计算值与沉降观测值非常接近。考虑不同地区地层差异和垃圾成分差异,积累沉降观测资料具有重要意义。     

城市固体垃圾填埋场不均匀沉降分析

老垃圾填埋场竖向扩建时垃圾堆体的不均匀沉降控制是中间防渗衬垫系统设计的基础,正确计算和分析垃圾堆体的不均匀沉降将是老填埋场竖向扩建时成功与否的关键。研究了竖向扩建时垃圾不均匀沉降,并介绍了不均匀沉降的计算方 法,结合工程实例对老填埋场竖向扩建时垃圾不均匀沉降影响进行了分析,从工程技术角度提出了相应的解决方案。     

城市生活垃圾填埋场沉降监测与分析

2006年9月起于上海老港填埋场开展了示范工程沉降监测项目。该生活垃圾填埋场占地面积约为200 m×125 m,共填埋了约15×104 t来自上海城区的生活垃圾,最大填埋厚度约为9 m。通过填埋期间埋设的水平沉降管,监测到该填埋场不同埋深处的沉降值。介绍了沉降监测系统的工作原理,分析了2006年底至2008年底为期两年的沉降数据。填埋场底部沉降管监测数据表明,场底地基沉降较小,两年的平均沉降为 ～ cm;中部沉降管监测数据表明,该沉降管下方生活垃圾在上方垃圾填埋后产生了较大的压缩,从上方垃圾开始填埋至填埋完毕3个月内的压缩应变约为0.197～0.242;顶部沉降管和中部沉降管监测数据表明,该填埋场垃圾主压缩完成时间约为3个月;由于填埋垃圾有机物含量较高,其修正次压缩指数较大,约为0.066～0.070。     

沙漠绿洲地区地下水数值模型的参数灵敏度分析

以塔克拉玛干沙漠南缘的绿洲为例,通过建立数值模拟模型,选取渗透系数、给水度、水力传导系数进行了参数的局部灵敏度分析和全局灵敏度分析。分析结果表明,地下水数值模型的结果对含水层渗透系数K最敏感,给水度S次之,对水力传导系数的敏感度C最小;此外,与局部灵敏度分析方法相比,全局灵敏度分析考虑了参数之间的相互作用对模型输出结果的影响,使分析结果更合理。     

回归模型的灵敏度分析

回归计算中，由于资料和计算上的误差，使结果也产生一定的误差，通常，采用最小二乘法或最小一乘法来估计回归模型中的参数，即是取目标函数为最小来实现的，如果使目标函数在允许的误差范围内变化，则参数会有相应的变幅，本文探讨了两变数回归时参数估计的灵敏度，在相关关系不甚密切时，误差对结果的影响是较大的。     

建筑垃圾填埋场周边地下水化学组分来源解析

建筑垃圾是城市市政垃圾的重要组成部分,对其堆填处理可能造成场地及周围一定范围内的地下水污染。传统观念认为,建筑垃圾中多为惰性或无害成分,对地下水影响有限,缺乏关于建筑垃圾堆填对地下水水质造成影响的研究。选取2处建筑垃圾堆填场地,通过对场地周围地下水采样分析,得到场地周边地下水化学指标空间分布特征,并利用正定矩阵因子分解法(PMF)识别研究区地下水化学组分来源,从而定量评价建筑垃圾填埋对周边地下水水质变化的贡献。结果表明,建筑垃圾填埋会显著影响周边区域地下水组分的浓度和质量,尤其是TDS、TH、Ca2+、SO42-等组分显著受到影响,填埋时间越长、填埋体量越大,影响程度越深。两场地区域范围内Na+、Ca2+、Mg2+、SO42-和TDS 5个组分或指标的空间分布整体变化趋势较一致,均表现为垃圾填埋场附近沿地下水流下游方向的点位浓度较高,其他点位浓度较低,验证了建筑垃圾填埋对区域地下水质量的影响。PMF来源解析确定两场地周边地下水化学组分来源有建筑垃圾填埋、岩石风化溶解、水岩相互作用和农业活动,在场地一来源贡献占比分别为29.2%、21.6%、24.2%和15.1%,在场地二贡献占比分别为15.6%、23.2%、28.4%和18.2%。两场地周围地下水质量受人类活动影响程度较深,人为污染源正在成为地下水中离子组分的重要来源。     

生活垃圾填埋过程中的沉降分析与计算

结合生活垃圾PTH蠕变方程式中的相关参数,依据重庆市长生桥垃圾卫生填埋场的填埋工艺和填埋方案,得出填埋历程与填埋高度的关系曲线。通过与土压缩理论计算方法相比较发现,土压缩理论中参数选取主要以经验为主,假设条件也与实际情况不符,而PTH蠕变模型中各参数均可由室内压缩蠕变试验得出,依据充分。计算表明,重庆市长生桥垃圾卫生填埋场在填埋过程中产生的沉降达25.72%,在容量估算中如果忽略这一数据则会对填埋场的经济性分析产生一定影响。     

好氧降解对垃圾土沉降影响试验及沉降模型

好氧降解作用对垃圾土沉降变形特性的定量评价是预测和评估好氧降解稳定化的重要基础。以武汉市典型生活垃圾组成配比人工制作的垃圾土为样本,开展了不同通风条件下垃圾土沉降特性试验,分析了好氧通风频率对沉降变形的影响。试验结果表明：厌氧条件沉降速率趋于稳定后,好氧通风可显著提高垃圾土的沉降速率;上、中、下3层垃圾在高通风频率下垃圾土沉降比低通风频率下沉降效率分别提高了145%、150%、100%;建立了厌氧-好氧联合型沉降模型,通过与试验监测得到的沉降值对比,初步验证了模型的可靠性。研究结果为好氧通风过程中垃圾土沉降稳定性评估提供了理论依据。     

双圆盾构施工土体沉降参数敏感性分析

依托上海轨道交通M6线9标双圆盾构区间隧道工程,选取试验段对双圆盾构施工参数进行了敏感性分析。试验过程中调整土舱压力、盾尾注浆量、推进速度等施工参数,动态监测双圆盾构施工引起的横向、纵向深层土体沉降规律。所得结论对于双圆盾构施工参数优化、减小环境土工影响具有一定借鉴意义。     

弹黏塑性模型及其在预压处理软基沉降计算中的应用

以准确计算预压荷载作用下软土路基的工后沉降为目的,分析了不同预压法加固软土地基时土体的应力变化。提出了用弱化应力路径变化过程的弹黏塑性模型表示软黏土的应力-应变关系。结合经典比奥固结理论,推导了预压荷载作用下土体沉降计算的有限单元法。通过具体算例,验证了所提方法。结果表明：（1）不同预压方法的加固机制和应力路径均不相同。堆载预压法加固软基是一不等向的正压固结过程,真空预压法则是在负压作用下的等向固结过程;（2）弹黏塑性模型是不受瞬时施加应力的大小及具体应力路径变化过程影响的软土流变模型,运用于预压荷载作用下的软基时具有不考虑应力路径和不划分主次固结的优越性;（3）在比奥固结理论中,用弹黏塑性模型反映软土的物理方程时,可计算软基考虑了弹黏塑变形性质的固结沉降和工后沉降;（4）弹黏塑性模型的软土体黏性参数? /V和塑性参数? /V对竖向位移都有比较明显的影响。     

Correction of soil parameters in calculation of embankment settlement using a BP network back-analysis model

Finite element method (FEM) have been widely used for the calculation of settlement of embankment on soft soils in the last decade. However, due to the complexity of construction, spatial inhomogeneity of soils, as well as sensitivity of numerical results to the variation of soil parameters, large discrepancy typically exists between numerical outputs and field observations. This paper presents a novel method, combining FEM and an improved back-propagation (BP) neural network, for correction of soil parameters in numerical prediction of embankment settlement. Duncan–Chang hyperbolic soil model is adopted with the sensitivity of eight constitutive parameters numerically investigated. The soil parameters with large sensitivity are identified, and together with the representative settlements, are used for the training of the improved BP neural network which, once established, generates correction factors of soil parameters for subsequent more accurate FEM forward predictions. It is demonstrated that the proposed numerical back-analysis framework is very efficient in practical engineering applications to calculate highway settlement.