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271.
砂土路基湿化变形的有限元分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
王强  傅旭东  罗云华 《公路》2006,(1):58-62
针对砂土湿化变形计算中N obari法和单线法的不足,采用初应力增量有限元的分析方法,并编制相应的计算程序,对某高速公路路基砂土三轴试验得到的Duncan-Chuang模型参数进行计算分析。分析结果表明,该高速公路砂土路基在长期浸水和车辆荷载作用下,将发生一些附加沉降变形。虽然沉降变形不大,对柔性路面结构的影响较小,但仍然需要引起公路养护部门的重视。  相似文献   
272.
老路拓宽沉降规律ANSYS有限元分析   总被引:10,自引:0,他引:10  
应荣华  郑健龙 《公路》2006,(4):140-143
通过分析老路拓宽工程中差异沉降研究的现状,指出了目前计算方法的不足。结合通用有限元程序AN SY S,运用粘弹性材料来模拟土体的非线性,对老路拓宽工程进行了非线性有限元分析,总结了差异沉降的规律,并依据计算结果对老路拓宽的设计提出了建议。  相似文献   
273.
粉喷桩复合路基的沉降特性与预测技术试验研究   总被引:2,自引:1,他引:2  
结合高速公路试验段的现场监测结果分析,探讨粉喷桩复合地基的沉降规律及沉降预测方法。试验研究的结果表明:粉喷桩复合地基具有工后沉降小、沉降量收敛速度快等优点;在预压期粉喷桩复合路基沉降与桩身压缩性成比例;分层总和法用于预测粉喷桩路基沉降量,效果不理想;双曲线法和灰色GM(1,1)模型比较适合用于粉喷桩复合路基沉降预测。而三点法则不适宜。  相似文献   
274.
石达强  程海军 《隧道建设》2006,26(6):48-51,65
北京回龙观东站~立水桥站污水工程下穿城铁、国铁,所处位置特殊,地质条件复杂,地下水较为丰富,施工沉降要求高,难度大。采用夯管法施工后,有效的提高了施工质量和进度,保证了城铁、国铁的正常运营,创造了良好的经济效益。夯管法比暗挖法和顶管法更为简单快捷,更能保证施工安全。介绍了夯管法施工的特点和施工方法要点及施工中的关键问题(如夯管方向偏差、地表沉降、夯进停滞不前等)及其处理措施。  相似文献   
275.
人工神经网络在路堤沉降预测中的应用   总被引:6,自引:2,他引:6  
以人工神经网络法为主,研究了多因素条件下的沉降预测问题,同时与浅岗法和S型曲线法这2种在近几年推广应用的预测方法进行了对比。结果表明,3种方法预测的最终沉降大体相近,它们之间的区别在于人工神经网络法预测的沉降较大(同时更接近实测值);S型曲线法较小;浅岗法居中。由于神经网络是用实测数据直接建模,少了人为干扰因素,并且偏大的数值对工程来说是偏于安全的,所以选用人工神经网络预测沉降比较适宜。  相似文献   
276.
粉喷桩与薄壁管桩处理软土地基沉降比较及分析   总被引:1,自引:1,他引:1  
该文从荷载传递机理和施工适用性两方面对某高速公路工程实例中粉喷桩与薄壁管桩在处理同种软土地基的沉降情况进行了分析比较,讨论了两种方法处理该类软土地基的优劣性,可供同类工程借鉴。  相似文献   
277.
京沈高速公路宝坻—山海关段(以下简称京秦高速公路)长199km其中有16km软土路基,在建设期进行了技术处理。1999年通车后对这段软土路基在动态荷载作用下沉降规律进行了检测分析,并结合我国其他软土路基高速公路的经验,对其沉降规律进行了研究,为指导道路养护与维修提供科学依据,做到预防性养护。  相似文献   
278.
公路软土路堤的设计和施工需要进行沉降计算,沉降计算牵涉到插值计算,由于插值计算较为繁琐,一般使用计算机进行电算。文章主要就软土地基的主固结沉降的计算机插值计算方法进行了探讨。分析了主固结沉降插值计算中插值方法、插值节点的选取和地下水等因素对计算结果的影响,总结出插值节点选取的一些原则和插值计算的规律。文章提出的原则和规律对沉降计算具有重要的参考价值。  相似文献   
279.
大量室内外试验研究清楚表明亚砂土在粒度分布、强度特性、压缩性和塑性图等方面与一般粘性土完全不同,因此室内固结试验所得到的天然沉积亚砂土的固结系数与一般粘性土固结系数基本相同是明显不合理的。文章基于竖向排水体饱和土地基固结理论解答,提出了考虑地基排水井加固区下卧层修正沉降数据反演地基固结特性的计算方法。比较了室内实验数据与相关现场反演计算参数,得出了反演分析固结系数相对高出室内固结试验成果2个数量级。运用这一成果,预测路堤中线下地基固结沉降历时曲线与实测沉降曲线很好吻合。  相似文献   
280.
依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料,运用遗传算法和人工神经网络构造了预测路基沉降的等时距遗传神经网络模型, 并且对该网络进行了训练以及仿真,对预测结果运用3次样条插值可得到预测时间段内的任一时刻沉降结果,通过和实测沉降结果对比可知遗传神经网络比人工神经网络节省大量的调试时间和计算时间,而且其预测精度优于BP算法和指数拟合方法,显示其明显的优越性.  相似文献   
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