基于Verhulst模型的软土路基沉降分析

在深入分析沉降发生发展规律的基础上,引入能很好反映软土路基沉降发展主要特征的Verhulst模型,采用曲线拟合的经验计算方法,发掘施工期的实测数据所蕴含的信息,用以预测工后的最终沉降量;在模型参数的反演上运用改进的非线性拟合算法,有效地避免了常用的灰色建模方式下的理论缺陷和其他处理方法的弊端;实例分析表明,本文方法的适应性较好,预测精度也有所提高。     

河池机场道槽区高填方路堤工后沉降预测与分析

以广西河池机场道槽区高填方路堤工后沉降原位监测结果为基础,分析了两种指数模型、双曲线模型、幂函数模型、平方根模型和对数模型等回归参数模型在河池机场道槽区高填方路堤工后沉降预测中的适用性。通过与实测数据对比分析,确定了能较真实反映河池机场道槽区高填方路堤工后沉降规律的指数模型。采用该模型进行了道槽区路堤工后沉降预测,预测结果表明,由于道槽区高填方路堤填筑体厚度极不均匀,工后沉降变化显著,但单位路堤填高沉降量较为均匀。     

黄土高填方场地工后沉降预测新模型

黄土高填方场地的工后沉降预测结果是确定地面工程建设时序和空间布局的重要依据. 为准确预测黄土高填方场地的工后沉降量,在分析典型黄土高填方场地沉降数据特点、曲线特征和发展演化规律的基础上,提出了收敛型和发散型两种用于工后沉降预测的新模型;介绍了新模型的基本性质与参数求解方法,并检验了新模型在典型黄土高填方场地工后沉降预测中的应用效果. 结果表明:新模型的内拟合误差和外推预测误差均较小,适合黄土高填方场地的工后沉降预测,其中发散型模型更适合“S”形沉降曲线的外推预测,平均绝对百分比误差（MAPE）为4.6%,相较于传统预测模型的外推预测误差降低了78.7% ~ 95.8%;收敛型模型更适合“J”形沉降曲线的外推预测,平均绝对百分比误差（MAPE）为1.9%,相较于传统预测模型的外推预测误差降低了68.3% ~ 84.4%;新模型具有较好的适应性、通用性和稳定性,可为今后黄土高填方场地的工后沉降预测和评估提供更多的选择和参考.      

基于改进灰色Markov模型的建筑物沉降量预测

为了对地铁车站深基坑施工过程引起的周边建筑物沉降进行预警,利用改进的灰色Markov模型,预测地铁车站施工过程中周边建筑物的沉降量。首先,基于实测数据,采用改进的灰色模型对建筑物沉降趋势进行预测;其次,将实测数据与预测数据的相对误差作为Markov误差修正的初始数据序列,进行状态区间划分并结合Markov转移概率矩阵和误差修正公式对预测数据进行修正,确定最终预测值;最后,基于小误差概率、后验差比值和相对误差分析,对改进后的灰色Markov模型与改进的灰色模型的预测精度进行对比分析与评价。研究结果表明：与改进的灰色模型相比,改进的灰色Markov模型预测的相对误差从4.2%降到2.1%。     

青连高铁K104+080路基工后沉降预测

以青连高铁K104+080路基为例,通过设计合理的监测方案监测了路基不同部位的工后沉降、沉降速率和湿度,分析了路基工后沉降规律;基于监测数据采用GM(1,1)模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行了路基工后沉降预测,在验证预测效果的基础上基于灰色神经网络模型构建了路基工后沉降预测模型,明确了该路基的稳定状况并提出了路基工后沉降预警方法.研究结果表明:Ⅰ-1、Ⅰ-2、Ⅰ-3和Ⅰ-4监测点的工后沉降预测值在第45监测期以后增量很小,并分别收敛于5.19、4.96、4.71和4.47 mm,该路基将继续保持稳定状态;选取工后沉降量为主要预警指标,沉降速率为辅助预警指标,将高铁路基沉降预警等级分为Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ级.     

黄土路堤沉降特性与工后沉降预测模型分析

阐述了黄土的分布与性质,对黄土路堤沉降的机理及原因进行了分析.分析比较了基于实测资料预测黄土路堤工后沉降值的实用模型,包括指数模型,幂函数模型,双曲线模型.以指数模型为例,根据已建成某大坝实测数据,确定了预测模型的参数.     

利用有限元反分析法预测和控制路基沉降

本文介绍了利用有限元和最优化方法反演土体模型、参数并控制路堤施工及路基的工的沉降的方法——有限元反分析法，进一步利用邓肯—张模型模拟了某软土地基的固结变形，说明邓肯—张模型可以用于有限元反分析法中来预测和控制工后沉降。该方法合理可行，有一定应用价值。     

路基工后沉降的多目标优化组合预测

路基的工后沉降预测是路基建设中的一个重要课题,以兰武（兰州-武威）二线路基工后沉降的实测数据为依据,对比星野法、指数曲线法、双曲线法、以及由3种单项预测方法构成的优化组合预测法的拟合精度和预测精度,结果表明拟合的效果和预测的效果随着数据量的增多而更优,但单项预测法不稳定,而优性组合预测法比较稳定,无论拟合数据量多少,其拟合精度和预测精度及其稳定性都比较好,且两者能够保持较好的一致性．另一方面,优性组合预测法中的加权系数可用于评价单项预测方法的适应性．     

基于非等时序灰色模型的路基沉降预测

结合高速公路路基施工沉降观测数据,讨论了灰色系统理论和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM(1,1)进行了改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过具体工程实践,给出了灰色模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果与实测结果的比较,结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要。     

某标段公路软土地基沉降观测及处置

以地处沿海软土地区公路某标段路基的n个代表性断面在路堤堆载期和预压期监测获得沉降观测数据为基础,用对数曲线方程进行拟合地基表层沉降预测方程并应用其预测各断面不同时期地基沉降,通过汇总该标段各断面资料综合分析地基的变形程度和路堤的稳定性,提出了在工后沉降超标段消减工后沉降措施和过渡路面结构替代永久性路面结构的施工改建优化方案。     

Centrifugal Model Tests on the Settlement of Railway Embankment on Deep, Completely Decomposed Granite Soil

Settlement control of high-speed railways is a key technology in embankment engineering.In order to reveal the engineering characteristics of the deep, completely decomposed granite soil in the Hainan East Ring Railway, four groups of centrifuge model tests were conducted.We studied the settlement properties, under the embankment action, of untreated subsoil, subsoil treated by dynamic compaction, and subsoil reinforced with cement-mixed piles.In particular, we examined the relationship between settlement and time, including the settlement during and after construction.The results show that the Weibull model can describe the relationship between embankment settlement and time well, and that the post-construction settlements of the subsoil meet the requirements of the relevant code.Among the two foundation treatment measures, dynamic compaction is more effective than reinforcement with cement-mixed piles.The tested pressure on the contact surface between embankment and subsoil was obviously different from the commonly used calculated values.     

GM（1，1）灰色模型与土工离心试验联合推算路堤沉降

以灰色系统理论为基础,将高路堤沉降过程看成一个灰色系统,建立适合高路堤沉降预测的GM(1,1)沉降预估模型及其残差模型,将某高速公路的已知观测数据代入GM(1,1)模型,推算该观测点的最终沉降。同时,在室内进行土工离心模型试验,将试验结果与灰色模型得到的预测结果进行对比分析,表明预测精度良好。     

高路堤施工预留沉降量的确定

路堤施工完毕后,在一定时期内必然会发生沉降,这对投产后的运营和维修影响很大。因此就必须在施工时预留沉降量。随着铁路事业的发展,列车运行速度越来越快,对线路和路基的要求也越来越高,因此就要求路堤的预留沉降量相当准确。随着路堤高度的增加,需要预留的沉降量也相应加大,但目前尚没有一种准确确定路基预留沉降量的标准。本文介绍一种在施工过程中通过实际观测和理论分析比较准确地确定高路堤预留沉降量的方法。     

桥台后高填方路堤工后沉降影响因素分析

为了揭示桥台后高填方路堤工后沉降的影响因素,应用ABAQUS有限元程序建立了沿桥台纵向的平面应变计算模型,对回填材料进行了相关参数的沉降敏感性分析。高等级公路沉降实测结果与数值计算结果的对比分析表明,模型的计算结果能反映实际工况下路堤沉降的变化规律,可合理预测高填土路堤实际变形特征,弹性模量、渗透系数、容重、施工间歇期是影响近桥台处路堤工后沉降的主要因素,建议回填设计中应通过综合提高回填材料力学性能与改善施工方法的手段来达到减轻桥台后跳车的目的。     

山区高速公路高填方路堤设置合理性探讨

以江合高速公路D7合同段的龙井沟大桥变更为高填方而进行的桥和高路堤2种方案比选为依托,论述了高填方路堤设置的优势,如消化弃方、减少占地等,以及存在的主要问题,如工后沉降量大、边坡稳定性及后期维护费用高等.为类似路段进行桥路比选提供参考.     

BP神经网络在悬浮桩复合地基沉降预测中的应用

针对悬浮桩加固深厚层软土地基,提出了根据前期沉降观测资料进行沉降预测的BP神经网络模型.工程实例验证表明:该模型预测精度高,简便易行,可为今后的悬浮桩复合地基沉降预测和计算提供参考.     

K近邻短时交通流预测模型

为了准确预测道路短时交通流,构建了基于K近邻算法的短时交通流预测模型。分析了K近邻算法的时间和空间参数,提出4种状态向量组合的K近邻模型:时间维度模型、上游路段-时间维度模型、下游路段-时间维度模型与时空参数模型。以贵州省贵阳市出租车的GPS数据对几种K近邻模型进行了检验。分析结果表明:带有时空参数的K近邻模型具有更高的预测精度,其预测误差最小,平均为7.26%。基于指数权重的距离度量方式能更精确的选择近邻,其预测误差最小,平均为5.57%。与神经网络和历史平均模型相比,带有指数权重的K近邻模型具有更好的预测精度,平均预测误差仅为9.43%。可见,带有时空参数与指数权重的K近邻模型可作为道路短时交通流预测的有效手段。