大体积混凝土基础钢筋应力、基底反力及沉降测试

用GYH-2型单膜式压力传感器和GJL-2型钢筋计测试了大体积筏形基础的钢筋应力、基底反力,同时还监测了基础沉降,掌握了第一手动态监测数据,总结出该种基础基底压力的分布规律和基础内力的实际状态。测试结果表明:筏形基础基底反力非理想均布,钢筋受力处于交变应力状态,应力最大值不超过钢筋设计强度的22%。说明基础钢筋仍在弹性范围内工作。

层状砂土地基静力变形性状测试

结合工程实测,分析了大型基础下层状砂土地基基底有效附加应力、基础钢筋应力以及基底竖向变形的变化过程与分布规律.研究结果表明,受基坑降水影响,基底上覆土层有效应力增量对基底沉降的贡献不可忽略;基底压应力不能简单假设为均布荷载,基底最大荷载作用点不一定是最大沉降发生点,且基础中心点的沉降值也不一定就是最大沉降值;基底平面上沉降分布不均匀,最大沉降值只有14.22 mm;基础内钢筋应力处于交变状态,应力最大值不超过钢筋设计强度的22%.研究结论可为层状砂土地基及其上大型基础设计提供直接参考依据.

一种基于GA-ANN算法的层状土参数预测模型

结合BP神经网络和遗传算法,建立起自适应遗传算法-BP神经网络系统.以不同土层大量物理力学参数汇总整理形成的试验数据作为样本值,应用该系统对地基土层物理力学参数进行了预测,并将预测结果和BP神经网络的预测结果进行对比分析.结果表明:当样本数据离散性小时,两种方法均能取得理想的预测效果,而且所建立的系统还能有效防止"过训练"和提高网络自身的泛化能力;当样本规模大,且样本数据具有一定的离散性时,该网络系统的预测优势能更好地体现出来.

大型基础下基底层状土的变形性状分析

基于土体变形理论,建立了大型基础下层状土的变形计算模型,运用自编程序SSBS(Simulating Subsidence of Building Subsoil)对工程算例进行了计算分析,并结合该算例的实测数据对计算结果进行了对比校验.研究结果表明:基坑降水使得基底上覆土层产生有效应力增量,且有效应力增量对基底变形的贡献不可忽略;同时,由于大型基础下基底附加应力的非均匀分布,导致最大荷载与最大变形点不一致,基础中心点非最大变形点;应用层状地基变形计算方法得到的变形计算结果更接近工程实际.研究结论可为大型基础下层状地基变形控制提供参考依据.

基于GA-ANN算法的层状路基土参数预测模型

将BP神经网络和遗传算法两种智能方法结合起来,建立起自适应遗传算法-BP神经网络系统。利用土工试验得到的不同土层物理力学参数汇总整理形成的试验数据作为样本值,对路基土层物理力学参数进行了预测,将预测结果和单独使用BP神经网络时的预测结果进行了对比分析。结果表明:当样本数据离散性小时,这两种预测方法均能取得理想的预测效果,自适应遗传算法-BP神经网络系统还具有有效防止"过训练"和提高网络自身的泛化能力;当样本规模大,且样本数据具有一定的离散性时,网络系统的预测优势能更好地体现出来。

超采深层地下水引起地面沉降的规律的探讨

分析了华北平原地区,因超量开采深层地下水引起上层压缩和地面沉降的成因和规律;依据深层地下水非稳定流抽水原理和地层渗透固结理论,计算地下水位下降后形成的深层粘性土层的压缩量和地面沉降量.

大型基础下层状砂土静力变形性状测试

结合工程实测,模拟分析了大型基础下层状砂土地基基底有效附加应力、基础内钢筋应力以及基底竖向变形的变化过程与分布规律。研究结果表明,受基坑降水影响,基底上覆土层有效应力增量对基底沉降的贡献不可忽略;基底压应力不能简单假设为均布荷载,基底最大应力作用点不一定就是最大沉降发生点;基底平面上沉降分布不均匀,基础中心点处的沉降也不一定最大;施工加载期间,基础内钢筋应力呈现交变状态,但钢筋强度发挥有限,仅为其屈服强度的25%;砂土沉降计算经验系数随土层变形模量的增大而减小,但减小幅度不显著。研究结论可为层状砂土地基及其上大型基础设计提供直接参考依据。

加宽荷载下饱和地基初始孔压及沉降分析

基于Biot固结方程获得了半无限线弹性地基在梯形荷载作用下的初始时刻解,进而得到了梯形荷载作用下地基瞬时沉降、固结沉降和总沉降计算式.由此得到了加宽路堤荷载作用下地基的附加有效应力、超孔隙水压力和地表沉降表达式,并对各响应进行了分析.其计算表达式简洁,便于工程应用.