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《武汉大学》 2004年
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深基坑工程基本过程数值模拟及实时优化研究

沈细中  
【摘要】:建筑基坑与水库围堰分析中存在着材料的本构模型选取困难;饱和-非饱和渗流及渗流与应力耦合、时空效应研究较少;参数反分析及预测方法的精度不高,计算效率低;尚未建立合适的安全评价体系及评价标准等问题,从而制约了深基坑工程的发展。为了提高指导深基坑工程实践的科学性,开展深基坑工程基本过程数值模拟及实时优化研究的意义重大。本文针对深基坑研究中存在的问题,融合有限元、人工智能及数理方法等理论与技术,对深基坑工程有限元分析、时空效应、参数反分析、预测及安全评价等方面进行了系统分析与综合研究,主要成果如下。 1.在参考大量国内外相关文献的基础上,系统总结了深基坑工程数值模拟及实时优化方面的研究进展及其存在的问题,从而确立了本文的研究方向与研究内容。 2.将修正D-P模型、修正D-P帽盖模型、扩展剑桥模型应用到建筑基坑及水库围堰分析中,并对3种模型的应用进行了对比分析。 (1)介绍了修正D-P模型、修正D-P帽盖模型、扩展剑桥模型等土体本构模型;针对基坑及水库围堰基本过程数值模拟的特点,阐述了相应的有限元分析方法,并进行了实例分析。利用上述3种模型对基坑支护过程对比分析表明,对于粘土基坑,土体采用扩展剑桥模型模拟较为合理。这是因为扩展剑桥模型可以考虑第三应力不变量的影响,可以考虑应变硬化/软化,允许采用指数形式或分段线性形式定义应变硬化/软化特性,符合粘性土的应力应变特征,分析精度相对较高。 (2)利用有限单元法,系统总结了基坑围护结构及基坑边坡水平位移、坑周地表沉降、坑底回弹等规律,可供基坑设计及施工时参考。 (3)三峡二期围堰实例分析表明,堰体在库水压力作用下,变形趋势主要是向下游,堰体的最大位移和沉降均发生在2/3堰高处;堰体的大小主应力的最大值发生在堰体下部靠近下游墙的部位;堰体的位移与应力与一般土石坝的规律一致。 (4)三峡二期上游围堰防渗墙单墙承担水头时,基坑抽水后,墙体的变位随着水头差的增加而增大;双墙承担水头时,两墙各分担约1/2的水头差;基坑抽水后,双墙体的变位同样随着水头差的增加而增大,计算所得的最大位移比实测位移偏小;考虑材料的流变特性后,分析精度有所提高,误差相对较小。 3.针对深基坑工程实际工作性态,进行了饱和.非饱和渗流分析、饱和-非饱和渗流及应力耦合分析,并与饱和情况进行了对照研究。 (1)对饱和渗流、饱和-非饱和渗流分析中有无防渗墙、降雨等各种工况进行了分析,并与实测资料进行了对比。实例分析表明,该模型的分析精度较高,与实际情况相符。 (2)饱和一非饱和渗流分析能更好地反映土体中水分运动规律,它不仅考虑了饱和 区,而且考虑了非饱和区的水分运移情况,更符合实际情况,可解决饱和渗流分析不 能处理的如降雨等问题,适用范围更广。 (3)从计算方法上来讲,饱和一非饱和渗流是将饱和区与非饱和区祸合起来形成总 的研究区域,无需对自由面进行调整,负压区和正压区的分界面就是自由面,不再是 运动区域的边界,也无需加流量边界条件,从而避免了饱和渗流分析中给水度合理选 取的问题。 (4)建筑基坑实例分析表明,在同一工况下,考虑祸合作用比不考虑祸合作用时的 地下连续墙水平位移、坑周地表沉降要大,与实际情况更接近。在基坑的开挖侧与非 开挖侧,考虑祸合作用时的浸润线均比未考虑藕合作用时的要高些。 (5)在降雨入渗过程中,土体的含水量增大,浸润线上升,土体的容重增加,导致 土坡的安全系数降低;降雨入渗时,非饱和土体的含水量增大,基质吸力降低,导致 了非饱和土体的强度降低,影响了基坑边坡的稳定。因此降雨时要注意排水,降低地 下水位,确保基坑安全。 4.系统分析了深基坑工程时空效应的影响因素,提出了一些考虑时空效应的计算 方法,并总结了一些时空效应影响规律。 (l)利用修正D一P模型及Kelvin一voigt模型进行了深基坑时间效应分析。相对 Kelvin一voigt模型而言,修正D一P模型可以考虑土体的塑性变形及流变特性,应用范围 更广。 (2)通过引入空间效应系数,对考虑时空效应的深基坑主动土压力计算方法进行了 修正;引入考虑湿化的影响因子,对被动区等效水平抗力系数进行了修正,建立了深 基坑工程时空效应分析模型,从而使深基坑时空效应分析考虑的因素更加全面、合理, 更接近实际情况。 (3)系统总结了深基坑工程时空效应规律,并提出了一些基于时空效应的深基坑工 程设计及施工方法,对于科学指导深基坑工程实践有一定的参考价值。 5.将人工智能技术应用于深基坑工程实时优化研究中,建立了遗传神经网络、模 糊一遗传一神经网络等计算模型;同时将人工智能与有限元分析有机结合起来,建立了一 系列深基坑工程参数反分析及预测模型,并进行了实例分析,具体如下。 (l)以广义径向基网络为基础,利用遗传算法的全局搜索功能强的优势,建立了基 于遗传神经网络的深基坑工程参数反分析模型。该模型既具有广义径向基网络非线性 映射能力强,网络结构自动优化的特点,又具有遗传算法全局优化的特性,在处理高 度
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