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682.
文章针对地铁车站施工中洞桩法地下基坑不同于明挖基坑的特点,结合工程实例,对洞桩法地下基坑施工时空效应进行了分析;提出了适合洞内土方开挖与钢支撑施工的技术措施;并根据监测结果,进一步对洞桩法地下基坑受力状态进行了分析研究,提出了采用时空效应原理进行地下基坑施工的方法. 相似文献
683.
以沈阳地铁建设工程实际为背景,针对近距基坑对地铁隧道施工的影响问题,采用数值模拟方法,通过计算不同施工顺序及不同近接距离时的大断面隧道初期支护内力,分析近接基坑对大断面隧道开挖的影响程度,并提出相应的隧道加固措施。 相似文献
684.
地铁车站超宽深基坑内既有高架桥梁桩基托换关键技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
佛山地铁2号线换乘车站张槎站基坑宽50.3 m,深16.9 m,局部位于既有禅西大道桥下(净高仅7 m)。为解决低矮空间下超宽深基坑支护、既有高架桥桩基托换等难题,提出如下技术措施: 1)采用高桩承台桩基托换技术对位于车站中央桥桩进行托换,托换承台高于车站基坑面,基坑内支撑穿过新旧桩基形成对撑,内支撑与新旧桩相对独立; 2)地下连续墙幅宽调整为4 m,采用小型钻机成槽,以改善桥下施工工艺; 3)地下连续墙与两侧既有桩之间增加防塌孔措施; 4)基坑内支撑均采用混凝土支撑并加临时立柱以增加内支撑稳定性。以上措施解决了托换体系与车站基坑相互影响的问题,确保了低矮空间下超宽深基坑施工安全及既有桩基的安全。经数值计算论证、现场施工验证,提出的超宽深基坑内既有高架桥梁桩基托换关键技术是合理、安全、可行的。 相似文献
685.
686.
以天津地铁3号线盾构隧道下穿国铁天津站工程为依托,采用荷载-结构模型,验算盾构隧道受力及校核管片配筋及采用地层-结构模型三维数值模拟盾构穿越天津站南北广场联络通道、雨棚基础的地层及结构变形,分析预测盾构隧道施工对既有铁路设施的影响,评估工程安全性,并对施工中采用的工程措施及对策提出建议,保证了既有铁路运营及结构安全。 相似文献
687.
地铁明挖车站和市政桥梁合建时,为同时满足2种不同类型构筑物的安全和使用功能要求,需对其中的关键技术难题进行分析研究,以采取合理可行的结构形式。依托成都地铁白佛桥明挖车站与其上部市政桥梁的建设,总结国内类似工程经验,根据工程特点确定桥梁承台与地铁车站顶板进行固结连接,桥梁跨度与地铁车站框架柱跨进行匹配,同时桥墩避开地铁车站端头井、换乘节点等复杂结构受力区域进行布设; 建立三维荷载-结构模型,计算分析上部桥梁荷载对地铁车站结构构件内力及变形的影响,并根据计算结果,对桥墩影响范围内的车站顶底板和侧墙的厚度及配筋进行增强,桥墩轴线下方的地铁车站框架柱采用型钢-混凝土组合结构,以满足合建结构的承载能力、变形、裂缝控制等要求。另外,选取LS-DYNA软件,采用非线性时程分析法对合建结构进行抗震计算分析,计算结果显示: 车站板、墙、梁等构件在支座处出现应力集中现象,各结构构件的承载力强度及变形均满足规范要求。 相似文献
688.
为研究注浆对明挖基坑揭露断层带的加固效果,以南京地铁上元门车站基坑工程为背景,考虑基坑开挖过程中渗流场与围岩应力场的相互耦合作用,建立相应的有限元分析模型,对软弱破碎层、注浆加固带、基坑地下连续墙以及围岩所组成的耦合系统进行模拟,研究注浆加固前后围岩渗流场、位移场以及应力场的特征,最终获得基坑地下连续墙的水平位移、基坑外地表沉降、围岩塑性区分布、基坑内围岩变形以及基坑内涌水量变化规律。研究结果表明: 1)通过对基坑底部断层带的注浆加固,基坑侧向位移及基坑外地表沉降均得到有效控制,相比于注浆加固前,其最大水平位移和地表累计沉降量减小50%以上,满足工程要求; 2)基坑底部区域内塑性区范围明显减少,基坑外塑性区扩散也得到有效抑制; 3)基坑底部断层带注浆改变了渗流场分布,有效降低了基坑涌水量,基坑治理区域涌水量由最初的94 m3/h逐渐减小到4 m3/h,堵水率达96%; 4)注浆结束后现场钻孔取芯率达到75%~80%,开挖揭露大量劈裂作用形成的浆脉,验证了注浆可有效治理明挖基坑所揭露的软弱断层破碎带。 相似文献
689.
为研究基坑分区开挖对邻近越江隧道保护的有效性,以上海市西藏南路双线越江隧道附近绿谷一期基坑工程为依托,首先采用有限元法建立数值模型,分析基坑分区与不分区开挖对地下连续墙位移和既有越江隧道收敛变形的影响。然后根据现场监测数据,研究基坑分区开挖下既有越江隧道和地下连续墙的变形规律。结果表明: 1)采用分区开挖的方式,地下连续墙最大位移减小23.9%,邻近越江隧道最大竖向位移减小35.4%,分区开挖施工对距离较近隧道的保护效果更好; 2)对于面积较大的分区,其开挖导致的地下连续墙变形更大; 3)既有越江隧道在基坑施工过程中发生了斜向压扁的不规则收敛变形,地下连续墙最大水平位移对邻近隧道的收敛变形具有一定的预测作用。 相似文献
690.
为解决传统智能算法网络结构参数复杂、运算速度慢等问题,基于遗传算法和极限学习机构建基坑变形的新型优化智能预测模型。先利用皮尔逊相关系数评价不同影响因素与基坑沉降变形之间的相关性,以确定极限学习机的输入层; 再采用试算法确定最优激励函数和隐层节点数,并将遗传算法和极限学习机耦合,利用遗传算法优化极限学习机的初始权值和阈值,以提高预测精度。经实例检验表明: 1)开挖时间、开挖深度、土体抗剪参数及重度均与基坑沉降变形显著相关,为构建极限学习机输入层提供了依据; 2)在预测过程中,激励函数和隐层节点数对极限学习机的预测效果具有一定的影响,以Sigmiod型激励函数和13个隐层节点数的预测效果为最优; 3)通过遗传算法的优化,能进一步提高预测精度,验证了遗传算法的优化能力和有效性。预测模型在不同工况下的预测结果均较优,说明该模型具有较高的稳定性和可靠性。 相似文献