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81.
刘旭东 《城市道桥与防洪》2015,(1):145-150,15,16
特大断面隧道开挖会大范围解除围岩表面应力,在上部岩体自重应力及附加应力的共同作用下,隧道拱顶会发生明暕沉降,在某些软岩隧道中已观察到了超过100 mm的沉降量。拱顶沉降量持续增大,隧道就有可能发生坍塌破坏。在隧道开挖工程中,受条件限制,常会出现支护无法及时施工的情况,需要对隧道稳定性进行分析预测。现以牛寨山隧道开挖工程南线出口段的监测结果为例,采用BP神经网络方法预测其沉降量的时程变化。假设隧道相向开挖过程中,在贯通前对拱顶沉降互不影响,且两条隧道之间互不影响。分析过程中输入层参数选择了围岩级别、埋深、距离掌子面和二衬的长度等,隐含层设置为1层,节点数为9,隐层传递函数选择tansig,输入输出层传递函数选择purelin。在采用该模型进行预测分析前,首先已开挖监测点数据作为训练样本,采用后开挖点的值作为样本,验证了模型的可靠性。最终分析结果表明,采用文中方法能够较为可靠地预测拱顶沉降。其结果可以作为隧道安全预测的依据。  相似文献   
82.
高速公路桥头过渡段路基填筑高度一般相对较大,导致了该路段的路基附加应力也会相应地增大,在地基承载能力不足的情况下,往往会造成路基产生较大的工后差异沉降,严重的情况下还会导致"桥头跳车"。结合某高速公路桥头过渡段路基土力学特性,计算不同影响因素对桥头过渡段路基沉降的影响,对桥头过渡段路基差异沉降的处治具有较大意义。  相似文献   
83.
以某高速公路软土地基为工程背景,分析了该高速公路软土地基路段的病害,并针对性地提出了两种养护处置方案:基层处治、加铺调平层和沥青混凝土面层。  相似文献   
84.
石武铁路为按车速350km/h无碴轨道设计的高速铁路,工程技术标准高,对变形要求极为严格.深厚层粉质土性质较差、变形控制尤为困难,提供可靠的粉质土地质参数是实现该类地基上路基和桥涵工程高标准沉降控制的基础,对设计和施工起着重要的指导作用.采用土工试验、标准贯入试验、静力触探试验、载荷试验等多种方法进行综合勘探测试,试验研究黄淮平原区粉质土特性,准确获得其特征参数和变化规律,得到粉质土压缩模量与标贯击数的关系曲线,掌握粉质土单桥静力触探与双桥静力触探的关系特征,分析粉质土载荷试验、标准贯入试验及静力触探试验测试承载力的差异,确定准确求取粉质土承载力的经济实用方法.  相似文献   
85.
在高速公路改扩建过程中,桥梁的拓宽方法主要有三种,三种方法都会受到新旧基础差异沉降的影响,如果在此细节上处理不当,将会使拼宽后的桥梁发生纵向裂缝、横向错台等病害。尤其在地质条件较差的地区,应重视对基础进行的处理,采用稳妥的方式,防止新旧基础沉降差异过大,使得改扩建后的桥梁满足安全性及适用性。  相似文献   
86.
近年来我国公路工程发展迅速,但在路桥竣工使用后期,路桥桩基频频出现问题,给人们生活带来很大不便。为此,为了提高施工质量,在路桥施工过程中,桩基问题备受关注。就目前我国路桥施工中,桩基施工情况来看并不乐观,对桩基加固技术要给予高度重视。本文基于路桥施工中存在的问题进行分析,并探讨桩基加固技术。  相似文献   
87.
本文以北京地铁4号线盾构施工项目为例,对隧道盾构法施工引起地表沉降进行分析研究。提出地表沉降的预测公式,并对实测数据进行曲线拟合分析及预测。  相似文献   
88.
代仲海 《路基工程》2015,(2):103-106
为了精确的预测佛山某建筑基坑变形情况,提出了一种BP神经网络多数据纵向预报方法,选取前三次的多个测点数据进行预处理,然后再对BP神经网络分析、训练、测试,并分析隐含层数对预测精度的影响,通过对比试算确定隐含层数目,最终达到能够高精度预测基坑支护结构水平位移和沉降。结果表明:所提出的方法可以精确地预测基坑变形,对工程建设具有一定的参考价值。  相似文献   
89.
《水道港口》2015,(6):574-577
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。  相似文献   
90.
近日,四航局研究院在纳米比亚鲸湾港新集装箱码头项目成功进行水运工程最大吨位堆载法压桩试验,试验吨位达2 280 t,压载平台反力超2 500 t,属超大吨位堆载法压桩试验,刷新了水运工程行业堆载法试验纪录。此次试验是世界上首次在深厚硅藻土地基开展大吨位静载试桩工作,执行国际通行的英国标准,具有地基沉降要求严、侧阻力测试等附属项目多、数据采集系统要求高、综合难度系数大等特点。四航局研究  相似文献   
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