基于人工神经网络的软土地基沉降预测技术研究

针对软土地基大变形沉降预测,引入人工神经网络预测技术,通过增加权值调整时的动量修正量对传统BP模型的算法进行改进,使其更加适应对于软土地基沉降的预测。以天津滨海地区围海造陆工程为例,选择吹填过程中吹填土的原始标高、含水量、塑性指数以及吹填土地基加固后的土体含水量和强度为输入量对吹填土地基的沉降量进行预测。预测结果显示预测值与实测值误差在15%以内。     

软土地基沉降预测的人工神经网络方法与应用

利用神经网络强大的非线性映射能力,提出了一种基于BP神经网络模型的软土地基沉降量的预测方法,可对不同情况下软土路基沉降量进行合理地预测。实例检验证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性令人满意。     

软土地基沉降的动态实时预测研究

软土地基沉降是受多因素影响的多维非线性系统,各因素的多样性、复杂性和不确定性对系统的影响表现为地基的沉降变形.本研究以灰色模型和BAYES动态模型为基础,建立预测地基土实时变形的动态模型,分别对趋势项和动态项进行预测.以该模型预测某软土地基工程的地基沉降变形,并与实际监测的沉降变形数据进行对比分析,证明该模型对地基工程...     

塑料排水板联合堆载法在Mirsarai护岸工程中的应用

针对孟加拉Mirsarai护岸工程的沿海软土地基，采用排水板软基固结沉降法进行处理，对塑料排水板材料特性、堆载方案、施工质量控制要点、施工存在的问题进行分析。基于排水板打设后堆载过程及满荷后沉降量随时间变化的监测数据，利用双曲线、Asaoka、指数函数法等固结沉降模型进行拟合，预测地基沉降趋势，得出最终沉降量。结果表明，3种方法的拟合度均较高，预测出3个里程的最终沉降量分别为161.04、381.68、369.80 mm。     

径向基神经网络在软基沉降预测中的应用

软土地基沉降是土力学中的重要课题之一,通过沉降预测可以为软土地基的工程设计以及下一步施工提供指导性意见.以自组织神经网络为基础,利用其具有的自组织、自适应、容错性和较强的学习、联想能力,结合连徐高速公路软基沉降工程实例进行预测.说明该方法能够简便、精确的预测软土地基的沉降量.     

通启高速公路的路基沉降观测

20世纪80年代后，我国高速公路发展比较迅速，高速公路对地基变形的要求较高，一般要求使用期内路堤的工后沉降不超过30cm，路桥交界处低于10cm。沪宁高速公路是我国沿海在软土地基修建的第一条高速公路。通过开展沉降观测，积累了较丰富的经验，了解了地基沉降在使用荷载作用下的发展情况。为地基沉降规律研究提供翔实的数据支持，保证地基在上部荷载作用下的稳定性。     

横剖管在高速公路软土地基沉降观测中的应用研究

以工程实例为背景,介绍了横剖管在高速公路软土地基处理中代替沉降板进行沉降观测的应用情况。应用表明,采用横剖管进行软土地基的沉降观测具有不容易被破坏、测量精度高,且能够反映整个观测断面的软土分布及地基的沉降情况,以便采用观测的数据指导路基施工。实践表明,该方法完全可以代替沉降板进行软土地基的沉降观测。     

粉喷桩复合地基沉降机理探究

运用修正的指数模型和修正的双曲线模型,结合现场实测的沉降资料,对公路的沉降量进行预测,预测结果表明,修正的双曲线模型更适合于CFG桩复合地基的软土地基处理,而修正的指数模型则更适合于砂井地基的软基处理方式。     

公路软土地基沉降预测方法的研究

运用修正的指数模型和修正的双曲线模型,结合现场实测的沉降资料,对公路的沉降量进行预测,预测结果表明,修正的双曲线模型更适合于CFG桩复合地基的软土地基处理,而修正的指数模型则更适合于砂井地基的软基处理方式。     

软土工程中有限元分析与非线性流变影响

采用软土Yin＆Graham“时间线”模型及参数确定方法，对流变软土地基固结进行研究，编制了非线性流变有限元计算程序。对南坪快速干道软土地基沉降计算进行多种模式有限元对比分析。计算结果表明，计算地基沉降时考虑软土非线性流变是有必要的，其计算值与实测值较吻合。