浅谈深厚软土层中桩基础的压力注浆效果及长期沉降预测

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1、西南交通大学硕士学位论文深厚软土层中桩基础的压力注浆效果及长期沉降预测姓名：孟宇申请学位级别：硕士专业：岩土工程指导教师：吴兴序20100301西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要高速铁路对线下基础的沉降特性及承载力要求很高，桩基础沉降比较小，而且较为均匀，因而被广泛采用。但是由于钻孔灌注桩存在固有缺陷(桩底沉渣和桩侧泥膜)，导致桩端阻力和桩侧摩阻力显著降低，对沉降控制造成不利的影响。为了消除桩底沉渣和桩侧泥膜的影响，对灌注桩进行桩端注浆、桩侧注浆或桩端桩侧联合注浆是一种较好的方法。通过充填胶结、加筋、压密、固化等作用，改善桩端、桩周土体的物理力学性质，可使桩的承载力明显提高并减小

2、沉降。本论文利用现场试验数据，通过对各种注浆方案效果的对比分析，可以得出采用桩端全注浆方案的501#承台具有以下特点：1．总沉降量最小；2．沉降达到稳定的时间最短；3．早期沉降发展快，对于减小工后沉降非常有利；4．注入浆液量较多。从总体上看，这种注浆方案的工程效果最好，是考虑综合因素下的最优方案。因此，本论文推荐桩端全注浆方案作为深厚软土层地区群桩基础的优选注浆方案。当在深厚软土层地区修建高速铁路时，线下基础的沉降变形往往成为首要的控制因素。因为过量沉降或不均匀沉降将导致线路运营条件恶化、乘客舒适度降低，甚至危及行车安全。因此获取桩基础的沉降资料十分重要，一方面可以确保工程在施工过程中

3、的安全；另一方面，正确的预测工后沉降，可以把工后沉降控制在允许范围之内。因此，对沉降变形进行预测，具有重要的实际工程意义。目前，软土层中群桩基础沉降预测方法众多，但各有优缺点且适用范围、应用条件不一。本论文根据试验现场实测沉降数据，分别利用双曲线法、指数曲线法、BP神经网络法和灰色系统理论法进行建模，对注浆后桩基的长期沉降趋势和最终沉降值进行预测。经过对比分析，得出以下结论：1．应用上述几种方法预测得到的最终沉降值较接近，说明这几种方法预测出的最终沉降值比较可信；2．双曲线法和指数曲线法的初始计算点(气，&1的选取随机性较大，人为因素的影响较大，说服力不强，因此两者的预测结果仅可作为参

4、考；3．灰色系统理论法用作短期预测有比较好的效果，但用于长期沉降预测时对数据序列的要求较高；4．BP神经网络法能够很好的学习记忆原始沉降曲线的发展规律和趋势，预测结果较可信，预测效果最好。因此，本论文选取BP神经网络法作为深厚软土层中注浆后桩基础长期沉降预测的推荐方法。关键词：后注浆：沉降预测；BP神经网络；灰色系统理论；双曲线法；指数曲线法AbstractPilesarewidelyapplytotagh-speedrailwayfoundationconstruction,whichrequires址曲standardsofbearingcapacityandsettlement,

5、owingto、theirhighbearingcapacity,smalla11duniformsettlement，However,theendbearingandshaftresistancelossalot，becauseoftheinherentdefectofpilescastinplace(mudintheendandsideofpiles)．Allofthesewillarouseadverseimpactonthecontrolofsettlement．Inordertoeliminatethebadinfluencecausedbythemudintheendand

6、sideofpiles，SOlllekindsofmethods，suchasendgrouting，sidegroutingandend—sideassociationgrouting，couldbeused·Throughtheinteractionoffillingandcementing，reinforcing，pressuringandsolidifying，thephysicalandchemicalcharacteristicsofthesoilintheendandsideofpilescouldbee11：ha：nced．SOthatthebearingcapacit

7、ycouldbeimprovedandthesettlementremarkabledecreased．Basedonon-sitetestdataandcomparativeanalysisoftheprogrameffectivenessofavarietyofgrouting，thisdissertationdrawsthatthe501#capwithwholepilegroutingprogramhas也efollowingchara