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相似文献
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1.
简要介绍了秦沈客运专线软土和松软地基处理方案和路基工后沉降量控制标准,通过秦沈客运专线动态设计实践,强调在高速铁路建设过程中开展动态设计的意义,并从沉降断面布置、设备选择、观测频度、数据处理方法、数据分析的基本原理和应用等方面,系统介绍动态设计的方法和步骤。  相似文献   

2.
路基沉降是高速铁路设计和施工中所要考虑的主控因素。结合沉降观测数据可以对路基沉降量进行预测。通过预测可有效保证高速铁路路基工程达到规定的变形控制要求,以合理确定无砟轨道的铺设时间。而路基沉降预测常用方法涉及多个学科和领域,工作难度大,是长期以来困扰高速铁路施工技术人员的难题。此文介绍了高速铁路路基沉降预测的几个典型方法,极具代表性,有一定参考价值。  相似文献   

3.
路基工后沉降控制技术在秦沈客运专线的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究目的:本文对软土及松软土路基工后沉降控制技术进行探讨和总结,为今后修建类似铁路提供参考和经验。 研究方法:结合秦沈客运专线路基工后沉降控制情况,详细分析并确定了适合客运专线软土及松软土路基的设计计算基本程序;探讨了沉降观测方法、观测精度、频率及由实测的沉降资料进行未来沉降预测的方法。 研究结果:提出了软土及松软土路基工后沉降控制技术及动态设计的基本步骤。 研究结论:运用软土及松软土路基工后沉降控制技术,能够对路基工后沉降和沉降速率进行精确控制。  相似文献   

4.
介绍研制的高速铁路沉降观测评估预测系统。该系统适应我国目前的沉降观测特点,以确保外业数据采集质量,减少工作人员劳动强度,提高工作效率为中心进行设计,其主要功能模块包括沉降数据预测计算、最优预测模型选择、沉降曲线图可视化、预测成果输出、单点分析和其他信息输出等。  相似文献   

5.
以沪宁城际铁路为工程背景,详细介绍了软土地区客运专线路基沉降监测的技术,以及基于实测的沉降监测数据对工后沉降进行预测.分析了不同预测方法对软土地区路基工后沉降预测的可行性和适用性,并提出了适合于软土地区客运专线路基工后沉降的预测方法.  相似文献   

6.
传统沉降预测方法对于量值小、相对波动大 的短期沉降不适用,为此提出适用于结构沉降反复剧 烈波动的自修正短期动态预测方法。该方法首先对已 获取的第 1 ~ n 时刻的结构沉降数据进行多次累加,得 到一条单调光滑数据累加曲线,然后对该曲线进行最 高( n - 1) 次多项式拟合,外延得到第( n + 1) 时刻的沉 降预测累加值,再通过回归递推,即得到第( n + 1) 时刻 的沉降预测值。同时,对该方法引入“新陈代谢”思想, 以更好地反映沉降变化趋势的目前特征。最后,将某 盾构施工现场结构沉降预测值与实测值进行比较。结 果表明,该方法能取得较好的预测结果。  相似文献   

7.
基于动态神经网络法考虑区域沉降的高速铁路沉降预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
穿越地面沉降严重区域的高速铁路受工程沉降和区域沉降的耦合影响,准确预测高铁工后沉降的发展趋势对高铁安全运营有重要意义。通过分析影响工后沉降的因素,结合动态神经网络原理,以基准点、工作基点2个指标作为网络输入,以历史沉降数据作为延迟量反馈,用贝叶斯正则化算法训练网络,得到工后沉降的仿真非线性网络。应用此模型在沧州市沉降漏斗区进行沉降预测,以桥墩沉降量作为工后沉降的表征,和传统的双曲线法和灰色预测等模型对比。结果表明,动态神经网络考虑了区域沉降的影响,能更准确的预测工后沉降的发展趋势,具有很高的预测精度。  相似文献   

8.
路基沉降变形观测与灰色预测模型研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍了客运专线路基沉降观测的方法,根据灰色理论预测的基本原理,建立了等时距的灰色GM(1,1)型Verhulst和灰色模型,对京沪高速铁路DK0+240典型断面的路基沉降进行实例预测,并运用相对误差法对预测结果进行精度检验,分析了灰色理论模型对客运专线路基沉降的预测效果。  相似文献   

9.
曹成度 《铁道勘察》2012,38(4):1-3,16
沉降变形组合预测方法是以适当的加权平均形式组合多种模型,各种模型优势互补,达到有效提高预测精度的目的。介绍了组合预测理论的基本情况,对组合预测的方法进行了简要探讨,同时对与线下工程沉降变形有关的组合预测应用案例进行了概述,最后对组合预测在高速铁路无砟轨道线下工程沉降变形预测中的应用前景作展望。  相似文献   

10.
软土路基沉降与稳定观测   总被引:3,自引:2,他引:1  
软土路堤施工最突出的问题是稳定和沉降 ,进行软土地基的处理就是为了使工后沉降得到有效控制 ,达到路基的稳定。路堤在施工期中的动态变化对路基稳定也非常重要 ;除必须严格按设计文件及软基设计规范要求同步进行沉降和稳定的跟踪动态观测外 ,观测方法也是影响数据是否准确的关键因素。结合工程实例 ,介绍软土路基沉降的观测方法。  相似文献   

11.
改进的动态灰色模型在高铁路基变形预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
在分析灰色预测理论的建模机理和已有动态预测模型研究成果的基础上,从级比检验、背景构造值及残差等方面分别对动态新陈代谢模型进行了改进以提高预测精度,并通过工程实例的部分数据验证其改进效果,而后将其应用于工程中不同位置测点沉降变形的实时预测与分析。研究结果表明:建立的改进动态灰色新陈代谢预测模型群,精度较高,即使对于波动较大的测点,其预测也具有一定的参考价值,适用于高速铁路路基沉降变形的实时预测。  相似文献   

12.
介绍高速铁路路基沉降监测常用测试方法及工作原理,并对比分析各自的优缺点,讨论了适用于路堤、地基浅层以及地基深层的沉降监测方法以及提高变形监测精度的方法和措施,分别基于沉降板及传感器方法对某工程实测数据进行了沉降预测。  相似文献   

13.
津滨轻轨XQ a标段软基加固设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍津滨轻轨XQa标段软土地基概况;对软基加固处理方案的选择、沉降观测元件的布置、沉降预测方法与真空预压卸载时间的确定等进行重点介绍和总结。  相似文献   

14.
介绍了成绵乐客运专线路基沉降变形评估方法,根据沉降观测数据的非等时距性,建立了非等间隔的灰色Verhulst模型,对DK171+550至DK171+643段的典型断面的路基沉降进行实例预测,分析了非等间隔的灰色Verhulst模型对客运专线路基沉降的预测效果。  相似文献   

15.
路堤沉降的时间序列动态预测方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
路基沉降受许多复杂因素的影响,是一个动态的相互依存的过程。在路基填筑施工过程中,根据沉降观测数据用时间序列分析方法建立等维信息动态预测模型。随着新数据的加入,适时修改预测模型参数。工程实例研究表明:等维信息预测模型预测路墓沉降简单、快捷,一步预测误差一般在5mm以下,平均误差绝对值只有2.3mm。预测步数越大,则误差也越大。  相似文献   

16.
高速铁路无砟轨道线下工程工后沉降分析、预测及评估是高速铁路建设的一项重要技术要求,国内外尚无成熟的经验。通过对杭甬铁路客专线下工程构筑物进行变形分析,介绍目前常用的几种评估预测方法,并利用不同的预测方法进行工后沉降预测,分析其适用性。结果表明,使用曲线回归法进行不同结构物沉降分析预测,相对而言,路基段曲线拟合通过率较高,桥梁段次之,隧道段最低,指数曲线法及双曲线法相对适应性较好。  相似文献   

17.
结合厦深铁路(广东段)4标潮汕站场超大面积深厚软土桩网复合地基沉降控制施工及沉降变形观测施工实践,详细介绍了沉降变形观测技术,包括观测断面的选取及布置原则、测试内容、测试元器件的布设、沉降预测方法及预测计算、地基固结度的计算及分析,通过预测数据和实测数据的对比,证明了潮汕站场超大面积深厚软土桩网复合地基沉降控制施工方案的正确性,对指导同类型施工有借鉴作用。  相似文献   

18.
路基的工后沉降是高速铁路建设中的主要问题之一,通过实测沉降资料,采用曲线拟合的方法估算工后沉降是工程中最为常用的方法。指数曲线法作为曲线拟合法的一种,一般不适用沉降量级小、数据相对波动大的高速铁路路基沉降预测。针对常规指数曲线法的缺陷,对其进行了改进,提出了拓展指数曲线模型,介绍其求解过程。结合武广铁路客运专线部分实测资料,运用双曲线模型和三点法分别进行了对比分析预测,研究结果表明:拓展指数曲线模型的预测结果相关系数高,误差较小,与实测数据基本吻合,可为今后类似条件下的路基沉降预测分析提供参考。  相似文献   

19.
软弱土具有压缩性高、含水量大、强度低和透水性差等特点,在上部荷载长期作用下,必将产生一定的沉降,甚至发生于运营阶段,对铁路的运营质量造成危害。基于铁道部项目:胶新铁路路基沉降监测和预测研究,对不同的试验段进行了长达两年的监测,以给出规律性的结论。首先介绍了软弱土路基沉降及预测的研究概况,并对试验段进行了介绍。详细分析了该段路基的实测沉降及其变化规律,并对各断面在通车前后的累积沉降进行对比分析,得出重要结论。最后,对软弱土路基沉降变形预测进行了详细研究,结果与实测值较吻合。  相似文献   

20.
以某客运专线沉降评估为背景,选取较有代表性的监测断面,研究和对比各沉降预测分析方法的适用性。可以看出,双曲线法更适合于沉降前期与后期速率相差不大的实例;指数曲线法在一次性加载完成且沉降明显的情况下表现优越;Asaoka法适用于预测小波动的沉降曲线;三点法在沉降处于基本收敛的情况可靠性较高。各个沉降预测方法各有其优缺点,在不同的案例中计算结果各有差异,实际工作中应充分考虑地质条件、设计理念等,结合各种预测方法对比分析,以保证客运专线运营的平顺性。  相似文献   

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