基于正交数值试验法深厚软土区复合地基按沉降控制优化设计

基于正交试验设计方法,提出一种基于响应面沉降代理模型的深厚软土区水泥搅拌桩复合地基优化设计方法。该方法首先利用正交试验设计方法进行试验方案设计;再采用有限元方法进行复合地基沉降的计算,并通过响应面法建立复合地基的沉降代理模型;然后,以复合地基沉降为约束条件工程造价为目标函数建立复合地基优化设计数学模型。最后,基于粒子群算法对该数学模型进行全局寻优,并输出满足规范要求的最经济的深厚软土区水泥搅拌桩复合地基加固方案。     

基于AGA-SVM公路软基沉降预测

由于公路沉降影响因素较多,加之沉降计算参数的变异性,很难通过理论方法准确算出任一时刻的沉降,因此根据已有沉降观察数据对之后沉降进行预测成为研究热点。支持向量机以其优异的非线性拟合及泛化能力被广泛运用于沉降预测,但是其沉降预测精度依赖于参数C、σ、ε的取值。因此采用自适应遗传算法对支持向量机主要参数寻优,建立了自适应遗传算法支持向量机(AGA-SVM)沉降预测模型,进一步提高了预测的精度。并以广东省兴(宁)汕(头)高速公路中某断面处部分沉降观测数据为训练样本,运用AGA-SVM预测模型对该路堤短期沉降进行预测,预测结果与实测数据吻合良好。     

基于深度学习和随机场的临水基坑支护结构响应分析

为得到临水基坑工程支护结构的响应，从而对支护结构安全性进行评价，考虑土体的空间变异性，建立临水基坑随机有限元模型，并将模型中参数符合随机场分布的特征单元图像化，构造多通道灰度图像数据，将其输入到构建的CNN网络中进行训练，对临水基坑随机有限元计算结果进行学习，并预测不同随机场参数的临水基坑变形响应，进而得到具有统计意义的临水基坑支护结构响应。结果表明，基于深度学习和随机场的临水基坑分析方法能够准确预测支护结构的响应概率分布。