高速公路路基沉降预测方法分析

高速公路路基的沉降预测是软土地区公路建设中亟待解决的问题。对路基沉降中各种传统和新的沉降预测方法进行了分析,指出应根据工程的实际选择合适的方法。通过分析,提出了基于沉降观测数据并结合曲线拟合方法来预测软土路基沉降的方法。     

软土路基沉降预测Richards模型方法

在分析路基沉降规律和Richards曲线特征的基础上,针对常用的Gompertz、Von Bertalanffy和Logistic3种沉降预测模型的不足,基于Richards曲线的数学特征,提出将Richards模型应用于路基的沉降预测。以常用的Gompertz、VonBertalanffy和Logistic3种沉降预测模型和Richards模型进行了对比分析;并基于重复二元回归法提出了适用于路基沉降预测的四参数Richards模型。结果表明,Logistic模型、Gompertz模型和Von Bertalanffy模型为Richards模型的特例,由工程实例的预测分析证明了该模型能更好地适应实际情况的变化,适用范围更广,且预测精度更高。     

路基沉降与稳定性的同步计算分析

基于Biot固结理论和强度折减思想,利用快速拉格朗日差分法,对高速公路路基沉降和稳定性进行实时同步数值分析。结果表明,施工期随着填筑高度的增加,地基沉降呈线性增大,路基边坡的安全系数逐渐减小;道路营运期,随着孔隙水压的消散,固结沉降累积最终趋于稳定,边坡的安全系数在施工完毕初期为最小。     

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。     

路基沉降计算影响因素及预测方法研究

工程实践表明,现有路基沉降理论计算值与实际值往往有较大偏差,针对这一具体问题,对路基沉降计算的影响因素进行了系统分析,为路基沉降理论计算方法的改进提供参考,同时提出基于沉降监测数据的沉降预测是路基沉降施工控制的实用技术,系统介绍了路基沉降的预测方法,并以工程实例说明了曲线拟合法预测路基沉降的合理性。     

滨海新区软土路基沉降曲线拟合分析

软土路基沉降问题是软土地区公路工程建设中面临的技术难题之一。分析双曲线法、指数法、三点法、对数法对于拟合天津滨海新区软土路基桥头段采用加固土桩及预压处理时沉降数据的误差,并且比较分析双曲线法拟合和理正计算的预压期沉降。分析结果表明:对于滨海新区软土路基上的加固土桩+预压处理路段,双曲线比其余的曲线拟合方法精度高。     

考虑软土结构性损伤的路基沉降预测反分析

为了较好的预测工后沉降,从软土的结构性入手,考虑天然软土的结构性损伤,减少由于软土的扰动、损伤对计算结果精确性的影响,对受扰动软土的弹性力学特征值进行了修正;结合反分析方法,由沉降固结计算的角度对模型参数进行反分析,预测了沉降趋势,并与实际观测数据及理论计算数值进行比较,对工后沉降做出合理地预测.结果表明,软土路基沉降...     

谈谈路基工程中天然软土地基沉降预测中的某些问题

指出在软土上路堤的沉降分析不能略去剪应力的影响，但在传统的固结分析中此影响不予考虑。论述了沉降全过程程剪应力变形的影响及剪应力的影响因素。某些工程项目曾作为难于预计沉降量及沉降速率的实例，对沉降及沉降速率等一般问题也作了讨论，最后提出一些建议。     

基于时间序列分析法的软土路基沉降预测研究

采用时间序列分析法,根据已有的路基沉降观测数据,建立模型,预测路基沉降的发展趋势。实例分析表明:利用该分析法预测路基沉降,不仅能避开软土路基复杂的力学性质,还可避开利用传统的路基沉降计算方法所用到的大量参数,而且建模比较简单,所得最终预测结果误差较小。     

连云港地区软土路基沉降预测误差原因与对策

介绍了连云港地区的软土特性,详细分析了该区路基沉降预测误差产生的原因,探讨了减少软土路基沉降预测误差对策,具有一定的参考价值。     

基于粘土地基的几种路基沉降预测方法的比较

基于粘土地基的路基实测沉降资料,采用曲线拟合法、人工神经网络法和灰色预测法,通过对比分析,探求实际沉降发展规律;研究这些预测方法的适用条件以及优缺点,为粘土地区实际工程变形预测提供参考。     

基于广义回归神经网络的路基沉降预测

为了对路基沉降变化规律进行预测,避免发生工程事故,提出了将广义回归神经网络模型应用于软土地基沉降预测中的方案。通过广义回归神经网络的基本理论和概念,采用实际工程数据,用BP神经网络方法和广义回归神经网络方法进行了预测分析,比较了2种方法的3组预测结果。工程实例预测结果表明,广义回归神经网络方法的均方误差和决定系数表现都优于BP神经网络方法;证明该方法是可行且有效的。     

基于支持向量机与神经网络法的路基沉降预测对比研究

城市地铁车辆段整体道床区路基对工后沉降有严格要求。为保证路基沉降观测数据的可靠性,首先采用沉降观测异常数据判别方法,对沉降数据进行了预处理;根据路基沉降数据的特性,分别以支持向量机和神经网络法为核心技术构建了路基沉降预测模型,并通过工程实例详细介绍了预测方法与过程。对比分析表明:基于支持向量机和神经网络法构建的预测模型均有较好的预测精度;预测结果显示,依托工程路基沉降已基本趋于稳定,运营期不会发生较大的工后沉降,现有地基处理与路基填筑压实的施工方法是有效的。     

修正指数曲线法在软土路基沉降预测中的应用

高速公路在设计选线的过程中软土地基工后沉降较大,影响路基的稳定性和路面结构的强度。因此,需要选取合理的软土地基处理方案来提高地基承载力,以减小路基沉降。文中以某高速公路为例,选取修正指数曲线法预测路基的工后沉降,对设计的地基处理方案的实施效果进行评价。     

基于支持向量机的多年冻土路基融沉变形预测

多年冻土路基热稳定性差,工后沉降量大,路基病害较为严重。如果能够准确预测该类路基的工后融沉值,就可为工程建设提供重要的参考依据,从而提高该类路基的路用性能。为此,在对现有预测模型应用效果分析的基础上,首次将支持向量机应用于多年冻土路基融沉变形的预测中,提出了一种有效可行的新型预测方法,并以实际工程为依托,构建了基于支持向量机原理的多年冻土路基融沉变形预测模型。通过与实测值及其它预测模型的对比分析表明：该模型在预测过程中有效的避免了“过拟合”及“维数灾难”,人为干预较少,具有预测精度高,泛化能力强,预测结果稳定的特点,成功的解决了多年冻土路基影响因素多,样本数量少等带来的预测难题。     

胶新铁路软弱土路基实测沉降与预测分析

基于胶新铁路路基沉降监测和预测研究,分析了试验段软弱土路基的实测沉降及其变化规律,并对各断面在通车前后的累积沉降进行对比,研究发现:在路堤自重作用下,路堤各部分土体均表现为沉降变形;线路上碴和铺轨阶段沉降较大;正式通车3个月后,路基在自重和列车动荷载作用下,沉降较大;选用不同的预测方法拟合同一工程的不同阶段,能得到更确切的沉降信息,使之服务于工程需要。     

路基沉降预测与计算方法综述

在路堤施工中,为了控制施工进度,指导后期的施工组织和安排,同时保证路堤的稳定与使用,需对路堤不同时刻的沉降及最终沉降量进行预测和计算。对于天然地基,其沉降预测和计算方法较多,且有各自的适用性。阐述了天然地基沉降预测和计算方法,以及各种方法的优缺点,可为类似路基工程设计提供参考。