Asaoka法在软土地基工后沉降量预测中的问题分析

针对Asaoka法在软土地基工后沉降量预测中存在的不确定性问题,借助BP神经网络的超强非线性拟合能力,将实测数据向等时间间隔进行转化,建立了不同起算点和不同时间间隔下的Asaoka法回归分析模型,对其工后沉降量进行预测,并选用数学方法对预测值进行了稳定性分析。利用某软土地基处理项目的实测资料,并综合分析了预测结果的稳定性。分析结果表明:①BP神经网络的超强非线性拟合能力可有效用于软土地基实测数据的转化;②仅仅通过相关系数的大小来评判Asaoka法预测结果的可靠性是不可取的;③β_1细小的误差就可能引起预测结果的显著误差;④可通过合理加大时间间隔来提高预测结果的可靠性。

钻孔灌注桩与土钉墙及锚索复合支护的应用

近年来,城市发展建设速度快,用于建筑、市政等工程的土地日益紧张,从而导致深基坑周边环境越来越复杂。结合工程实例,简述如何根据不同地质条件及周边情况采取灌注桩、土钉墙、预应力锚索等复合支护措施以确保基坑安全及降低工程造价,并通过监测数据予以了验证,可供类似工程参考。

基于拉格朗日插值法的Asaoka法在土体工后沉降量计算中的应用

工后沉降量的计算必须以最终沉降量预测值为依据。本文以湛江港某软基处理施工项目为研究背景,采用拉格朗日插值法,分段将地表沉降实测数据向等时间间隔进行转化,并基于转化结果,选用Asaoka法对土体最终沉降量进行预测和工后沉降量的计算。结果表明:时间间隔为3d时对应的最终沉降量预测效果最好;当加固时间为120d时,代表性监测点所对应的工后沉降量为9.1mm,满足设计要求。