基于机器学习的软土压缩模量预测及沉降分析

目前,常规土体试验及预测方法都难以准确获得压缩模量E_(s)。现基于机器学习理论建立一种非参数集成优化法计算E_(s),并与传统回归模型对比分析。从昆明地铁5号线会展中心场地选取203组泥炭质土物理力学指标样本,结合工程经验,选取其中8个重要的物理指标作为输入集,利用遗传算法优化BP神经网络输入层、隐含层及输出层之间的权值及阈值,采用相关系数R、正确率ACC及均方根误差RMSE多个评估指标优化确定算法的重要参数,将建立好的模型应用于多种土体,并与目前应用较多的方法对比分析,最后比较经验公式与本文方法预测地基沉降的性能。结果显示,GA-BP神经网络方法对分析样本适应性强、算法收敛快、所得结果精准可靠,具有较大优越性。该方法对软土场地多参数预测具有一定的指导意义。

滇池湖相沉积泥炭土参数测定与剪切特性研究

有机质含量和含水率对泥炭及泥炭质土(简称泥炭土)的力学性质及工程特性影响都很大,但现有的规范、规程及标准对高有机质含量土的含水率(ω)及有机质含量(w u)测定标准不明确,各单位测试结果差异较大。为明确高有机质含量土的ω及w u测定标准,开展不同灼烧温度及灼烧时间下的测试试验。滇池湖相沉积土的场地一般都有3~5层层状分布的泥炭土,现对不同埋深的5层泥炭土进行从低至高围压下的三轴固结不排水(CU)试验,探究不同埋深及围压下其应力-应变的变化规律及演化机理。试验发现:泥炭土随围压增大应力-应变关系曲线呈现“分层”现象,最大偏应力对应的应变随深度增加而减小,线型随围压和土样埋深而发生改变,孔隙压力系数总体随着深度的增加而减小,并提出CU试验泥炭土破坏应变控制标准。以上研究进一步加深了对泥炭土力学特性的认识,也为明确ω及w u的测定标准提供了试验依据。

超大深基坑七圆环内支撑拆除施工技术实践

昆明市综合交通国际枢纽建设项目基坑工程面临支撑拆除工程量巨大、七圆环支撑耦合受力转换复杂、周边环境变形控制要求高、开挖范围存在多层泥炭质土等难题。为保证基坑内支撑的快速安全拆除,以“两纵两横”为主要传力骨架,提出“先次后主”的内支撑拆除原则,采用“原路撤退、对称拆除”的拆除顺序。采用“绳锯切割”拆除工艺。第2,3道支撑采用分区分块拆除方式,首道支撑采用“扫除枝叶,保留骨干”的拆除方式。采用位移敏感区钢斜撑换撑技术、切割块水平转运的楼盖协同承载技术、BIM辅助绳锯切割点布置技术3种辅助施工技术。通过以上技术实现了软弱泥炭土超大规模深基坑对紧邻地铁影响的毫米级变形控制。

基于C-V-T模型的盾构穿越既有桥梁施工风险评估

由于城市轨道交通建设逐年增多,新建隧道与既有桥梁间冲突愈发明显。针对盾构隧道穿越既有桥梁施工风险问题,基于系统思想引入C-V-T模型将待评工程风险划为后果严重性(C)、既有桥梁系统脆弱性(V)与新建隧道系统威胁性(T),构建致灾-承灾-灾后三系统风险评估流程。引入双因素突变理论并建立三级指标体系,得出既有桥梁突变级数,以定量表达脆弱性。采用交互矩阵衡量新建隧道指标间交叉影响,给出指标-系统权法,并利用多维云及正向发生器优化算法,客观表达多定量指标与定性概念间复杂映射关系及转换态势,以提升T值准确性。明确了后果严重性分级标准,给出三系统风险评估结果耦合方法,由此构建盾构穿越既有桥梁施工风险综合评估模型。将该模型应用于昆明地铁5号线穿越怡心桥工程风险评估中,评估结果与工程实际情况吻合,施工监测数据验证了评估模型的合理性、规范性与适用性。该研究成果有效保证了施工期间桥梁安全与正常使用,可为近似工程提供借鉴与参考。

基于改进极限学习机模型的盾构掘进引发地表最大沉降预测

城市地铁盾构施工引发的地面过大变形会严重影响周边构筑物的正常使用,甚至引发工程事故。针对传统预测方法中的数据维度过大容易导致精度降低、计算复杂等问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)算法和哈里斯鹰优化(Harris Hawks optimization,HHO)算法的极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测模型。在地质、几何及盾构参数中初选14个影响因子,利用PCA算法在14维数组中分离和提取5个主成分变量作为模型的输入,利用HHO优化ELM模型的输入层权值和隐含层阈值参数,得到预测模型的最优解。以昆明轨道交通五号线怡心桥站—广福路站隧道区间监测数据进行仿真验证,并将该模型与BP神经网络、RBF、未优化的ELM模型进行对比分析。结果表明:PCA-HHO-ELM预测模型的均方根误差为0.1435、平均绝对误差为0.0262、决定系数为0.9596,相较于其他模型,该模型具有更优的预测性能;与未优化的ELM模型相比,HHO算法能够提高ELM模型的预测精度和泛化能力。PCA-HHO-ELM模型能可靠预测盾构诱发的地表最大沉降,可为类似变形预测提供一种更为可行的新思路。

基于最优k值k-means聚类分析的湖相沉积土层岩土参数分布研究

对岩土参数进行传统的k-means聚类分析时,因无法确定k值,而导致无法有效剔除误差数据。为得到岩土参数可靠取值范围,基于最优k值的k-means算法进行研究,通过量化样本内距离和聚类紧密性来确定聚类数目k值,避免了传统k值的随机选取。对粉土的三个基本物理力学指标:黏聚力c、内摩擦角φ、压缩模量E_(s)进行空间聚类分析。通过比较不同k值时的E_(E)值,确定最优k值为5。聚类完成后,原样本被划分为5类子样本。样本数量最多的一类为最优子样本,这类子样本与原样本分布一致,且数量偏离程度及变异性较小。对除最优类外的其他四类子样本进行分布检验,可知A-D检验法适用于小样本,而K-S检验法适用于大样本。根据偏度系数c值,调整合适的区间长度,进一步优化参数取值范围,并与工程实际采用值对比,检验方法的可行性。该分析方法实现由小样本代替大样本进行参数统计分析求取可靠的取值区间,简化计算,提高工作效率。

湖相沉积软土中盾构端头关键控制措施研究

湖相沉积软土在昆明地区分布广泛,工程性质极其特殊,在该场地中盾构施工风险性极高,易引发端头失稳,涌水涌砂灾害,探究软土场地盾构端头施工关键控制措施成为亟待解决的问题。采用经验分析法并引入正交试验对端头加固工艺及加固范围进行分析,得出适用性最优工艺与最优加固范围计算模型,给出各工艺应用建议、端头稳定敏感性排序及加固范围理论解。针对现有洞门密封止水系统涌水涌砂风险较大的问题,提出了一种由三道密封构件与两道主动措施组成的新型永久密封止水系统。将所得结论与创新型止水系统应用于昆明轨道交通5号线会宝区间端头,采用MidasGts与对数螺旋滑动计算模型对端头土体进行数值模拟与稳定性计算,所得位移云图及安全系数与实际施工情况相吻合,由此实现端头加固范围理论解与工程解的统一。从施工现场来看,新型止水系统应用效果非常理想,有效保证了盾构进出洞安全,可为相似盾构工程设计与施工提供借鉴。

泥炭质土K0固结不同开挖路径应力-应变关系研究

基坑开挖过程中不同部位的土体会因不同的卸荷力学行为而表现出动态的破坏特性。为研究基坑土体开挖过程中复杂的卸荷应力路径,利用TSZ-1S应力控制式三轴仪分别对湖相沉积的泥炭质土进行固结不排水及K0固结下的加、卸荷试验,并按侧向、轴向、轴侧向同时卸荷等不同卸荷条件制定试验方案,模拟基坑开挖过程中不同部位土体卸荷路径下的应力-应变曲线、卸荷剪切破坏时的强度及初始切线模量等的变化规律。试验结果表明:土体的应力-应变特性与应力路径密切相关,各路径下应力-应变曲线都近似呈双曲线型;卸荷剪切破坏时强度明显低于加荷破坏。对不同卸荷路径下初始切线模量(E_(i))的研究发现,E_(i)受侧向卸荷影响较大,卸荷后E_(i)有所提高,轴向卸荷对其影响较小。对各应力-应变曲线进行归一化处理,构建了考虑不同归一化因子的归一化方程,以该方程为基础对不同应力路径下的泥炭质土进行归一化处理,并对结果进行了验证,效果良好。本研究可为泥炭质土场地上基坑在不同卸荷路径下的变形参数和本构关系的研究提供参考。

盾构施工地表沉降的无监督学习预估方法

随着城市轨道交通建设的逐年增多,盾构施工引发的地表沉降问题愈发突出,传统方法难以对高原湖相沉积软土场地盾构施工沉降进行准确预测。基于无监督学习思想,结合工程经验优选10项表征指标作为输入集,据主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)处理多参交互、非线性问题的能力,实现样本多参数去耦合的降维处理,得出表征指标敏感性序列,以指导控制措施的实施。利用K-means算法搜寻最优初始聚类中心,并采取多种内部评价指标优化模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means clustering, FCM)中心数,旨在缩短模型收敛时间并提升预测准确率。基于此优化聚类算法建立盾构施工地表最大沉降的无监督预估模型,度量样本数据的空间相似性并进行沉降值类别划分,实现工后沉降等级精准预估与施工参数调整,从而有效控制地表沉降。应用该模型对昆明地铁5号线高原湖相沉积软土场地不同里程段盾构工后沉降进行预测,并与多种算法结果进行对比分析,结果显示该模型对测试样本适应性更强,算法收敛快,预估结果精准可靠,具有较好的工程应用价值,所得研究成果与结论可为近似工程提供借鉴与参考。

基于无监督方法确定岩土参数取值

随着城市工程建设的发展,建筑工程事故问题愈发突出,采用传统方法求取的岩土参数区间无法满足实际工程需要。基于无监督学习思想,选取工程性质较差的泥炭质土,结合工程经验选用8个物理指标作为输入集,利用主成分分析(priciple components analysis,PCA)算法实现多样本多参数去耦合的降维处理,得出各物理指标相关性及敏感度,结合其相关性及敏感度赋予不同埋深泥炭质土物理指标的综合评价值。利用k-means聚类分析泥炭质土物理指标、综合评价值及工程特性之间的关系,为岩土参数选取提供理论基础。采用监督学习方法—BP神经网络算法分析无监督结果,验证(PCA—k-means)算法模型的合理性。将通过聚类分析得到的正态样本利用多种截尾法优化,得到可靠取值区间,并将取值结果与实际工程取值比较,验证了该模型工程参数取值的合理性。该算法模型具有较好的工程应用价值,所得研究结果可为工程勘察、设计、施工参数取值提供参考,也能为岩土参数取值分析提供新的分析方法。

格构柱桩基浇筑导管卡管及错位问题探究

地铁基坑一般都采用地下连续墙+横向支撑+立柱桩支护形式,立柱桩上部为格构柱,下部为钻孔灌注桩。为施工方便,部分格构柱和钢筋笼焊接一起下放,但在浇筑混凝土时易出现堵塞、返浆、卡管及错位等问题,当导管发生卡管时无法继续浇筑混凝土,处理不当会出现混凝土初凝导致断桩。目前工程界对卡管事故的处理方法研究甚少,为解决可能发生卡管的事故,针对导管接头法兰与格构柱发生卡结、导管错位并破坏钢筋笼等问题进行分析,并提出有效对策:首先在导管接头法兰处安装锥形套,使法兰凸出截面由小截面逐渐过渡至法兰盘大截面,避免法兰破坏钢筋笼箍筋并使其顺利下放;其次用12根Φ10mm光滑圆筋连接格构柱底端与其下第一道箍筋形成一个滑坡面,保证了导管在格构柱底端不会发生卡结。有效地解决了工程常见的卡管及错位问题,为提高工程质量及施工速度提出了新的解决思路和参考。

湖相沉积典型软土HSS模型参数取值研究

数值分析被广泛用于研究复杂环境下深基坑开挖变形,但本构模型及模型参数选择对计算结果合理性影响较大。比较分析多种本构模型的特点,硬化土小应变(HSS)本构模型能很好对软土场地基坑开挖引起的变形进行预测,但HSS模型参数多且取值困难。湖相沉积软土在昆明分布范围广,但针对此类土,特别是有机质含量及含水率较高的泥炭质土的HSS模型参数如何取值无相关研究。针对这些问题,对大量土工试验及取原状样进行室内试验资料进行分析,研究得到几个刚度参数间的经验取值关系,获得湖相沉积典型软土层的HSS模型参数。为检验HSS模型及相关参数取值的合理性,运用PLAXIS 2D数值分析软件,对软土场地的两个地铁基坑建立数值模型,计算在不同开挖工况下引起的基坑变形,并与实际变形监测值进行对比分析,两变形吻合较好,从而验证研究结果是合理可靠的,且研究结果对于深基坑支护设计、岩土工程研究及勘察等具有重要的参考价值。

泥炭质土地基流变非线性沉降计算

泥炭质土是一种特殊的区域性软土,其上建构筑物易产生较大工后沉降,对建构筑安全影响很大。将其沉降分为三个部分:侧向变形引起的沉降、侧限条件下产生的沉降及次固结沉降,根据邓肯-张本构模型建立压缩模量与割线模量间关系,结合广义胡克定律推导式,计算得到侧向变形产生的沉降。分别利用e-p、e-lgp及e-lnp曲线计算土压缩模量,用分层总合法计算侧限条件下的沉降。对泥炭质土进行高压固结蠕变试验,通过邓肯-张模型概念得到割线模量,并对原始五元件流变模型进行非线性改进,再引入修正系数φs对原始五元件流变模型及非线性模型进行修正;用修正后的两模型对蠕变试验曲线进行拟合,发现修正原始模型拟合效果极差,修正非线性模型拟合的相关系数都大于0.9,并得到适合描述泥炭质土蠕变的本构方程;最后采用修正后的两模型,结合分层总和法计算次固结沉降。研究结果表明泥炭质土最终沉降计算结果与实际调查结果吻合,验证了计算结果的合理性,也为泥炭质土的沉降计算提供了计算理论及能反映其蠕变特性的本构模型。

昆明泥炭与泥炭质土对建筑地基的影响

详细介绍了昆明泥炭、泥炭质土的工程特性以及这种土对建筑地基的影响, 结合工程实例分析建筑工程发生工程质量事故的原因, 并提出了相应的防治措施, 为工程的设计、工程施工提供参考.

基于改进AHP与熵权法的膨胀土胀缩等级云模型评价

利用云模型、改进层次分析法与熵权法对膨胀土胀缩等级进行评价,主要采用了液限、胀缩总率、塑性指数、天然含水率和自由膨胀率等5个评价指标,并以15个膨胀土实测数据作为实例进行研究.首先根据胀缩性等级分类标准,生成每个评价标准的云数字特征,建立各评价因子的云模型;然后结合综合权重值,计算出综合确定度;最后综合确定度值最大的级别即为该膨胀土的胀缩等级.云模型的评价结果与未确知测度法、物元可拓模型和变权靶心贴近度法的评价结果有较好的一致性,且该方法具有较高的分类精度.

用灰色系统理论与方法确定深基坑支护方案

根据灰色关联分析原理,将影响待决策的深基坑支护方案的众多因素的理想解指标值组成比较数列,影响深基坑支护方案决策的实际指标值组成参考数列。根据灰色优化理论模型,结合实例得出综合的深基坑支护的最优支护方案。这种灰色系统理论的方法简单,概念明确,便于应用于工程实际中。

高填土路堤边坡地震稳定性静动力法比较分析

研究用不同的计算方法,输入不同的地震波和地震烈度,同时结合路堤有关参数的变化,找出高填土路堤边坡稳定系数的变化规律。计算分析时采用静力法、拟静力法、静力有限元法和动力有限元法;动力反应分析时分别输入美国EL Centro地震波和按规范反应谱拟合的人工合成地震波。结果表明:路堤有关填土参数的变化对稳定系数的影响程度各不相同。

滇池流域软土灾害效应分析及应对措施

滇池流域湖相沉积的软土中有分布范围广深厚的泥炭质土,因其具有压缩性高、强度低及蠕变量大等特点,此类场地上的工程建设中事故频发。收集此类场地上的深基坑、桩基及地基等方面的案例,对其事故产生的原因、灾害效应、治理措施及效果进行研究分析,探索事故灾害效应的控制及防范措施。分析结果表明:土方开挖要遵循分块、分段、分层、平衡、时效原则;此类软土蠕变量大,基坑内支撑结构要有足够的刚度,先撑后挖,临空面暴露时间不能长;软土蠕变会造成锚索锚拉力不足,支护桩倾斜变形;内支撑要控制立柱桩变形,防止土质太软立柱桩变形大,造成内撑结构破坏;要控制场地周围堆载范围及高度,不当会造成软土场地产生深层滑移等。本研究可为此类场地上的工程设计及施工提供参考。

用Bayes法及后验分布极限确定土力学参数

岩土力学参数在空间分布上具有很大随机性,现有研究都是从参数小样本去推断大样本,这难免会存在一些失误。若样本数量足够大,正态分布会变得高度集中在某个值附近,勘察失误或偶然因素导致岩土参数统计误差的影响会越来越小,据此提供给勘察设计的岩土力学参数就更准确。根据收集的滇池湖相沉积的离散性高的泥炭质土、粉土及黏土的黏聚力c和内摩擦角φ的大量试验数据,用Bayes大样本法对几种土的力学参数进行分析,充分利用已采集样本带来的先验信息,推求土力学参数的后验信息,并得到贝叶斯估计区间。当Fisher信息量确定后,土力学参数正态分布均值的后验分布可用一个与先验分布无关的正态分布来逼近,就可得到当样本量趋于无穷时参数的收敛取值,并用后验分布极限对土力学参数的相合性及渐近正态性进行检验分析。对滇池湖相沉积土力学指标进行大样本分析,推求土力学指标的收敛值就落在贝叶斯估值区间,充分证明了分析方法的可行性及可靠性。分析结果为地区规范编制及工程经验的积累提供参考,也为设计计算参数取值的合理性提供检验。

遗传-模拟退火算法在边坡稳定分析中的应用

利用基于遗传算法的模拟退火算法,并结合简化B ishop法,有机地将两种算法结合起来,建立一种可用于求解边坡稳定和最危险滑裂面的耦合算法的优化数值分析模型,充分发挥了两种算法的优点。并用该法进行工程实例计算,结果令人满意。