基于曲线拟合法的软基沉降预测研究

结合深圳一污水处理厂软基监测的实例,根据堆载预压法的沉降规律和曲线拟合模型,利用现场实测数据对软土地基沉降进行预测,研究了双曲线法、三点法、Asaoka法预测精度及其适用性。     

兰永公路软土地基处理后的沉降预测研究

根据兰永一级公路工程软土地基处理后的沉降实测资料，基于双曲线法、指数曲线法、幂多项式模型及Asaoka预测方法，对地基的沉降量进行预测。采取将预测结果与实测资料进行对比的方法，对4种预测模型进行了研究。结果表明:4种方法均可用于实际工程，Asaoka模型为最佳模型，对Asaoka方法的等时间间隔取值，一般为30天比较合理。     

高速公路软土地基固结沉降计算方法比较

根据江苏沿江高速公路常熟段软基处理实测资料,用指数曲线法、Asaoka法和双曲线法,推算了软粘土地基沉降。通过比较,说明这些方法对分析使用水泥土搅拌桩复合地基处理的软粘土地基实测资料的适宜性和它们各自的优缺点。     

采空区高速公路路基实测沉降与预测分析

基于贵州省仁赤高速公路某采空区路段为期1年的实测沉降数据,分析该采空区路基实测沉降数据及变化规律,尤其是对沉降最大断面+950处的沉降规律进行研究,并基于实测数据建立沉降最大断面+950处的双曲线和灰色沉降预测模型,且将沉降预测值与实测值进行对比分析,结果表明双曲线预测模型效果较好。     

广东省软土分布特征及其对高速公路路基影响的预测研究

分析总结了广东省内软土的类型、形成环境及特点。以粤东地区某高速公路典型软基断面为例系统分析了其软土的成分、厚度、埋深和物理力学指标及软基沉降特征,进一步开展了基于双曲线法、指数法、泊松曲线法和Asaoka法的软土路基沉降预测。研究结果表明,山地型软土、平原型软土、滨海型软土、沼泽相软土在广东省内均有发育,各类型软土因形成环境的差异而各自具有明显的特点。在本研究选择的工程案例中,软土主要为深灰色淤泥质粉质粘土,其分布厚度较大且物理力学性质极差。沉降预测结果表明,双曲线法和指数法的预测结果与实际观测结果中后期沉降放缓并趋于稳定的现象明显不符,而泊松曲线法和Asaoka法的沉降量预测结果与实际沉降观测结果更加吻合。鉴于不同预测方法的考虑因素不同且预测结果具有或多或少的互补效果,选择了与实际情况更加吻合的泊松曲线法和Asaoka法沉降量预测结果的平均值作为最终预测结果。     

岳阳城陵矶进港道路软土地基固结沉降的预测

传统的软土地基固结沉降理论计算方法无论在参数取值方面、还是在基本理论方面都存在局限性，利用现场实测数据推算或预测沉降是一种重要而有效的方法。文中根据岳阳城陵矶进港道路软土地基施工期和预压期的沉降观测资料，分别采用指数函数、双曲线函数、泊松曲线对软基的沉降过程进行拟合，结果显示指数函数的拟合效果最好。     

兰新二线新疆段戈壁土地基沉降预测分析

新疆戈壁土地基由于特殊土工特性,地基沉降预测是关键性的技术难题,根据兰新二线新疆段DK1335试验段地基沉降观测数据,应用双曲线法、三点法、Asaoka法对戈壁土地基进行了沉降预测,分析评价这些方法在戈壁土地基沉降预测的适用性。     

公路软基沉降双曲线预测法的进一步探讨

双曲线法是一种重要的沉降预测方法。由于待定参数少且其易于确定，表示的沉降发展规律与许多实际工程相符合，因而广泛应用于公路软基沉降预测中。本文通过汕汾高速公路实例，对双曲线法进行公路软基沉降预测的影响因素进行了深入分析，并提出了改进沉降预测精度的措施。     

塑料套管混凝土桩单桩极限承载力的预测

塑料套管混凝土桩是一种新型小直径刚性桩软基处理技术,其承载力的发挥影响因素复杂。充分利用已获得的实测数据,合理预测桩基极限承载力是目前常用的方法。该文以收集的35根现场实测试桩荷载-沉降数据为基础,对双曲线模型、调整双曲线模型、指数曲线模型及灰色模型共4种常用模型的曲线拟合及承载力预测效果进行对比分析。研究结果表明:不同模型的曲线拟合精度、极限承载力预测精度及稳定性受桩端持力层条件的影响而存在差异,调整双曲线模型对不同持力层条件均有较高的拟合精度及预测可靠性。     

Logistic-双曲线组合模型用于黄土高填方路堤沉降预测的研究

Logistic曲线模型与双曲线模型是工程中常用于沉降预测的两种模型。两种独立模型对黄土高填方早期沉降预测的效果较好,但是对于后期沉降、最终沉降量的预测误差较大。将二者合理组合后建立Logistic-双曲线组合预测模型,充分发挥了两种模型的优势。文章结合工程沉降监测试验,对Logistic-双曲线组合预测模型用于黄土高填方的沉降预测进行了研究。结果表明:组合模型与黄土高填方沉降的实测值拟合程度更好、一致性更高,预测精度、适应性均得到进一步提高,故而可以较精准地预测填方体最终沉降量。     

软土地区高速公路路基沉降监测及预测分析

针对甬台温(宁波—台州—温州)高速公路软土路基填方工程,选取典型地质区段10个不同断面,采用沉降板法监测施工过程中4组路基沉降数据,分析填方路基不同时间的沉降规律,对比不同路基的沉降关系,并采用双曲线模型法对路基沉降进行预测。结果表明,水泥搅拌桩处理桥头地基可改善路基沉降,塑料排水板处理一般路段地基可减缓路基沉降的发生;采用双曲线模型法预测路基沉降具有相当高的可靠性。     

路堤沉降与稳定观测数据处理方法对比分析

用双曲线回归拟合法、指数曲线拟合法和星野法3种方法进行了路堤沉降与稳定观测数据的处理，通过对拟合结果的分析说明了三种方法的各自特点。结果表明，3种方法的短期沉降预测能力均较好，星野法模型较其它两个模型与实际最贴近，双曲线模型与星野法模型拟合效果相近，而指数曲线模型预测的最终沉降量较另外两个模型偏大。     

粉喷桩复合路基的沉降特性与预测技术试验研究

结合高速公路试验段的现场监测结果分析，探讨粉喷桩复合地基的沉降规律及沉降预测方法。试验研究的结果表明：粉喷桩复合地基具有工后沉降小、沉降量收敛速度快等优点；在预压期粉喷桩复合路基沉降与桩身压缩性成比例；分层总和法用于预测粉喷桩路基沉降量，效果不理想；双曲线法和灰色GM（1，1）模型比较适合用于粉喷桩复合路基沉降预测。而三点法则不适宜。     

蓟汕高速公路大型鱼塘路段软基处置施工技术

以蓟汕高速公路某大型鱼塘软基处置为背景，对处置方案进行了比选，确定抛石挤淤+堆载预压+泡沫轻质土联合处置技术。对采用抛石挤淤、堆载预压固结、沉降稳定后填筑泡沫轻质土的施工工艺进行了介绍。通过沉降观测，对置换并堆载后软基的沉降规律进行了分析，并用双曲线法进行数据拟合。结果表明:双曲线拟合法预测工后沉降，与实际沉降结果较为吻合。     

对于真空联合堆载预压路基沉降预测方法的探讨

传统的沉降预测方法主要用于确定公路工后沉降,而且其使用条件通常局限于恒载条件。现阶段随着不断要求提高的施工效率,由此产生了软基处理的多样化。介绍真空联合堆载预压路基沉降预测的一种方法,经与实测数据相比较,不仅可以较为准确的预测工后沉降,还可以在非恒载条件下预测沉降发展,从而拓宽了沉降预测的应用领域,并提供前瞻性数据指导施工,有效地缩短了工期,取得了较好的效果。     

Richards生长曲线模型在PCC桩复合地基沉降预测中的应用

以某绕城公路拓宽工程长期观测资料为基础,探讨了Richards生长曲线模型在PCC桩复合地基沉降预测中的应用,并与指数模型、幂函数模型、平方根模型、双曲线模型、对数模型、成长曲线模型等回归参数模型预测结果进行了对比。工程实例表明,Richard生长曲线模型能很好地预测PCC桩复合地基的沉降规律,预测精度比其他回归参数模型高,对实际工程具有一定的指导意义。     

基于灰色理论的高速公路软基沉降监测数据插补研究

研究了多变量灰色模型——MGM(1,n)模型对软基沉降监测数据进行插补,插补结果基本满足要求。并用常用的灰色模型修正方法对MGM(1,n)模型进行修正,修正结果较未修正前均有了不同程度的改进,数据的拟合和短期预测精度较好,但长期预测结果有待提高。同时采用了相邻监测序列的已知数据对缺失值的预测结果进行进一步修正,这样得到的预测精度有了很大提高,能满足沉降缺失值序列数据插补的要求。     

不同优化类型组合预测模型在沙漠软土路基的应用

某沙漠重载铁路工程，地势低洼路段雨季易积水，加上原有高地下水位的长期浸泡和植物根系的有机分解积累，形成了淤泥质或泥炭质软土地基；运用理论分析、现场监测等方法，从权重分配合理性和子模型组合结构两方面探讨组合预测模型的精度优化效果，开展沙漠淤泥质软土路基沉降预测研究。结果表明：双曲线法、三点法、指数曲线法、泊松曲线法、BP神经网络5种预测模型均能达到较高水平的拟合程度；变权重组合预测模型、引入鲸鱼优化算法的自适应权重组合预测模型、滚动动态组合预测模型对于预测精度、效果的提升较小；引入BP神经网络的误差补偿组合预测模型，极大程度地降低了人为建立子预测模型组合结构所产生的精度影响，在沙漠淤泥质软土路基中具有更优的预测精度及效果。     

佛开高速公路软土路基沉降观测分析

佛开高速公路软土路基主要分布在南海市九江以北的30km路段，软基设计采用塑料排水板，位于软基路段的大、中、小桥台背30m范围内，涵洞、通道基底及基础外延3～5m范围，采用复合地基喷粉桩加固处理。软基观测内容主要包括沉降板、全断面沉降、分层沉降等，通过软土路基沉降观测结果分析，提出了软土路基超预压材料卸载的具体指标，及时进行软基路段的路面施工。     

基于神经网络模型的软基工后变形分析

基于神经网络理论和反向传播算法，建立了软基工后变形预测夯析人工神经网络模型。并借助Matlab语言进行程序设计，实现神经网络计算。结合汕汾高速公路软基工后沉降实测数据，对模型进行学习训练，并利用神经网络模型进行工后变形预测。验证表明，预测值与实测值有较好的一致性，同时也说明作为非线性科学一个分支的神经网络，由于其能以较高的精度去逼近任意非线性函数。在软基变形分析上显示出较强的实用价值和优越性。