轻风掠过
发表于2008-10-22
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本文结合平行换乘车站深基坑工程,分析了支撑刚度和预加轴力对新站基坑和既有车站共用连续墙变形和内力的影响。增大支撑刚度,可以减小墙身位移,引起连续墙正弯矩减小,负弯矩增大。但达到一定的量级后,对墙体的变形和弯矩的影...
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轻风掠过
发表于2008-10-22
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通过分析基坑监测数据,找出其中蕴含的基坑支护系统变形的规律,应用BP神经网络预测系统未来的发展动态,对下一步支护开挖提供指导,同时可反馈设计,从而达到控制基坑支护变形的目的。
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轻风掠过
发表于2008-10-22
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本文主要讨论反射波法的基本理论并结合工程实例分析,浅谈利用反射波法对工程桩身完整性进行检测的一些体会。
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轻风掠过
发表于2008-10-22
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通过对冲击钻进工程桩施工中常见事故的原因分析,提出了预防措施,并结合施工经验对常见事故的处理列举了相应的处理方法。
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轻风掠过
发表于2008-10-22
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阐述了应用PIT反射波法进行基桩结构完整性检测的基本原理和方法,并通过对工程实例的分析,指出了工程测试中应注意的几个问题。
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发表于2008-10-22
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低应变反射波法要准确检测出DXT程桩的几个承力盘位置比较困难,本文提出信号处理的综合分析方法,可提取第2~3个承力盘的清晰反射回波信号,取得初步成效,是检测DX工程桩质量的一种新方法。
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发表于2008-10-22
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运用FLAC软件对珠海某基坑工程进行数值模拟,结合工程实际对数值模拟结果进行了位移矢量场和变形分析,并将数值模拟结果和变形监测值进行了比较分析。通过对数值模拟结果和变形监测数据进行深入研究,总结出影响基坑变形的重要因...
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发表于2008-10-22
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复合支护技术作为一种有效支护浅基坑(H≤7m)的围护结构得到了广泛运用。在工程实践的基础上,运用平面弹塑性有限元法,从不同的支护方法及支护参数分析讨论了对变形的影响,初步得出基坑的侧向变形特性。对于采用复合支护的基坑...
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发表于2008-10-22
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本文讨论了在软土基坑工程设计施工中所涉及到的抗隆起稳定系数的合理计算方法;通过对大量上海深基坑工程的计算分析并结合现场实测数据论证了利用抗隆起稳定系数进行基坑变形预测和控制的合理性,并提出了适用稳定系数法控制基坑...
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发表于2008-10-22
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以扩展的修正剑桥模型为土体的本构关系,在土体与支护之间采用接触加摩擦的处理方法,本文采用二维平面有限元法对上海地铁M8线延吉中路站深基坑进行模拟计算并与实测结果作对比分析。计算和实测结果的比较表明,选取合理的本构模...
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发表于2008-10-22
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以扩展的修正剑桥模型为土体的本构关系,在土体与支护之间采用接触加摩擦的处理方法,使用二维平面有限元法对上海地铁M8线延吉中路站深基坑进行模拟计算并与实测结果作对比分析。结果表明,选取合理的本构模型与计算参数,有限元...
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发表于2008-10-22
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南京阳光雅居4期基坑工程处于硬土场地中,基坑开挖深度5.7 m,局部7.0m,围护体系采用了人工挖孔灌注桩和土钉墙2种支扩结构形式.施工过程中分别对桩顶圈梁水平位移、土钉墙墙顶水平位移、围护桩桩侧土体深层水平位移、邻近建...
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发表于2008-10-22
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在工程实践中,由于实际条件的限制,人们常常采用普通三轴“加荷”的试验方法确定土体计算参数。这与深基坑开挖卸荷土体的应力路径显然是相悖的,故用常规的土工加载试验参数进行深基坑工程的数值分析与设计计算也显然是不合适的...
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发表于2008-10-22
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针对基坑变形失稳,从地质条件、设计及施工等方面进行原因分析,有针对性地提出了处理措施。
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发表于2008-10-22
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针对BP神经网络的缺陷,结合混沌优化算法对其进行改进。基于改进后的BP网络,建立了基坑变形预测的模型。在润扬长江大桥南锚锭基坑工程中的应用表明该方法具有较高的精度,可以在工程中推广应用。
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发表于2008-10-22
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结合工程实例,就软土基坑变形的施工影响因素进行了分析,提出了相应的施工控制措施。
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发表于2008-10-22
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分析研究了人工神经网络方法在基坑变形预测中的建模方法,并通过实例应用,证明这种方法是切实可行的。同时将人工神经网络方法预测结果和灰色系统模型及时序模型预测进行比较,充分证明人工神经网络方法在变形预测中的优越性。
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发表于2008-10-22
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通过离心试验、数值模拟相结合的方法对抗突涌安全系数与某地铁车站基坑变形之间的关系进行了研究。研究结果表明,不应用单一的抗突涌安全系数控制不同开挖深度承压水基坑的降水程度,如要满足同样的基底隆起量要求,开挖深度越大...
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发表于2008-10-22
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用Goodman单元模拟土与结构的相互作用.并结台上悔黄浦江行^隧道浦西竖并耀基坑工程,和用有限元方法分析了Goodman单元的刚度系数对地下连续墙的位移、墙后的地表沉降的影响,对软土深基坑的数值计算和信息化施工时接触元刚度系...
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发表于2008-10-22
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Elman神经网络是一种典型的动态递归神经网络,它既可以学习空域模式,又可以学习时域模式,能使训练好的网络具有非线性和动态特性。文章采用11输入单元和1个输出单元的Elman神经网络。利用Matlab提供的神经网络工具箱编写了Elma...
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