由实测沉降数据反演地基固结参数的适用计算方法

提出了一种运用实测沉降数据反演地基主要固结参数，进行地基沉降预测的方法。该方法考虑几种常用的地基处理方法，利用早期的沉降实测数据和准确的加载信息，可以预测更长时间内的累计沉降量、沉降速率、工后沉降和最终沉降量，同时也可以推算出一些主要土体变形的平均参数，并通过一个工程实例进行了验证。     

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。     

GM（1，1）模型在高填方路基沉降预估中的应用

文中讨论了不同高路堤沉降预估方法的特点,并以某高速公路沉降观测点实测数据为例,建立了灰色GM（1,1）预估模型;并编写相应程序对高路堤后期沉降进行了预测,将预测结果与实测结果进行了对比。结果表明,灰色GM（1,1）预估模型可以对实测数据进行更好的拟合,且其对后期的预测沉降量与实际沉降量更接近。     

某高速公路软基沉降模型预测效果评估

软基沉降规律对指导路基与路面设计、施工有重要作用。在分析某高速路实测软基路段沉降规律的基础上，分别采用Logistic模型、Asaoka模型、复合双曲线模型对实测数据进行了拟合。结果表明：1)复合双曲线模型与沉降实测数据变化较吻合，能较好地反映路段的沉降规律，模型预测效果较好；2) Logistic模型曲线存在唯一反弯点，对“台阶”状曲线拟合误差较大，沉降预测效果较复合双曲线差；3) Asaoka模型仅能预测本级荷载下的最终沉降量，无法越级预测，对施工中软基沉降预测效果不佳。     

基于位移反分析的拓宽路基差异沉降预测

针对公路拓宽工程中地基力学行为和变形特性的复杂性、以及土体参数难以确定等特点,以福泉、泉厦高速公路扩建工程为依托,进行了新旧路基差异沉降预测这一关键技术的探索。提出了以现场监测为基础,采用基于进化神经网络的位移反分析方法,并通过建立有限元预测模型对新旧地基差异沉降进行预测;同时,在建立进化神经网络的训练样本时引入正交试验设计理论,减少了样本数量,大大提高了计算速度。结果表明,基于位移反分析的有限元预测方法克服了传统预测方法只能预测单点沉降的缺点,且预测结果与实测结果一致性好。     

基于龚帕斯曲线法的高填方路基工后沉降预测新思路

引进一种新的沉降预测方法——龚帕斯曲线法,并同Duncan-Chang非线性有限元反析法及灰色系统理论并引入遗传算法放在同一工程实例中进行各种沉降预测的比较和分析,发现龚帕斯曲线法的沉降预测值最接近于实测值,其预测曲线与实测曲线吻合最好,且其误差也是最小的,绝大部分在1％以内。从而得出龚帕斯模型有更好的适应性,预测结果的离散性小及准确性高等优点,这对高填方路基的工后沉降预测提供了更可靠的方法,可推广应用于实践。     

基于龚帕斯曲线法的高填方路基工后沉降预测新思路

引进一种新的沉降预测方法--龚帕斯曲线法,并同Duncan-Chang非线性有限元反析法及灰色系统理论并引入遗传算法放在同一工程实例中进行各种沉降预测的比较和分析,发现龚帕斯曲线法的沉降预测值最接近于实测值,其预测曲线与实测曲线吻合最好,且其误差也是最小的,绝大部分在1%以内.从而得出龚帕斯模型有更好的适应性,预测结果的离散性小及准确性高等优点,这对高填方路基的工后沉降预测提供了更可靠的方法,可推广应用于实践.     

软土路基分级加载沉降预测模型及应用

沉降量和沉降速率控制是路堤工程设计的关键性问题.由于固结理论的局限性和参数的不确定性,理论预测的精度较低,而基于现场实测资料的观测法显示出较高的精度,但是现有的大多数计算方法只能适用于一级荷载下沉降预测.在灰色理论的基础上发展了一种预测地基分级加载沉降预测的方法,结合某拓宽改造工程实例进行了沉降预测分析.     

挤密砂桩复合地基的多参数位移反分析研究

挤密砂桩复合地基的挤密效应很难确定,工后沉降的预测也是难题。通过实测资料,采用复合形法的正反分析法,对越南高速公路挤密砂桩复合地基的挤密砂桩等效多参数进行了反演,并利用反演结果对工后沉降进行了预测,预测结果与实际情况基本一致.并通过实测的桩土应力比,提出了反算挤密砂桩的挤密效应系数的方法,为进一步改善挤密砂桩施工控制效果提供了参考,研究成果有效指导了实际施工,可以为其他工程做参考。     

基于BP-ANN技术预测软基沉降研究

以某高速公路工程为依托,采用BP-ANN(BP人工神经网络)技术预测其软基沉降量。研究结果表明:模拟计算的数据合理,且相对传统的预测方法——一维固结理论法来说,精确度更高,实测结果验证了采用BP-ANN技术预测软土地基沉降量效果显著。