超大型深水群桩基础受力分析与安全监控模型研究硕士论

超大型深水群桩基础受力分析与安全监控模型研究硕士论

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1、河海大学硕士学位论文超大型深水群桩基础受力分析与安全监控模型研究姓名:刘大伟申请学位级别:硕士专业:地质工程指导教师:陈志坚20060601摘要深水群桩基础是大跨径桥梁工程普遍采用的一种基础型式,随着桥梁工程规模的急剧扩大,群桩基础正向着超长、大直径、超大型的方向发展。然而,目前的设计经验和理论研究却滞后于工程实践。因此,超大型群桩基础的安全性受到普遍重视。完善的安全监控系统是确保地基与基础安全性的有效保证。本文阱正在研究中的国家重点基础研究发展规划项目(即973项目)——“灾害环境下重大工程安全性的基础研究”和江苏省交通科学研究计划项目——“超大型钻孔桩群桩

2、基础关键技术研究”为依托,以在建的苏通大桥超大型深水群桩基础为研究对象,结合现场安全监测工作,主要开展以下工作:(1)针对观测数据中存在粗差,根据支持向量机思想,利用相空间重构理论和一类分析方法,建立了基桩轴力粗差识别模式,这是本文的创新点之一。(2)对于感潮河段的群桩基础,潮汐对群桩基础的受力特性有重要影响。为了建立基桩轴力与上部结构荷载的相关性,必须对观测结果进行潮位影响的修正。在开展了大量基桩轴力与潮位相关性跟踪观测后,根据连续观测资料,提出一种针对振弦式传感器的潮位修正方法,这也是本文的创新之处。(3)对大量的基桩轴力实测数据进行深入的统计分析,探讨了

3、深水群桩基础在承台和索塔混凝土浇注期间的受力特点以及基桩轴力分布规律,这项工作也可为分析评价群桩效应奠定基础。(4)在对基桩轴力实测值进行潮位修正后,利用神经网络建立了单桩轴力监控模型、群桩桩项轴力分布监控模型以及基桩轴力沿深度分布监控模型,这是本文的主要创新点。(5)利用建立的BP神经网络模型进行基桩轴力预测,预测误差和网络训练误差符合正态分布,针对工程实际中监测样本数>30、<30和<16三种情况,分别采用三倍标准差、t_检验法、小样本检验法识别监测异常值。(6)基于监测信息冗余,建立了异常值属性的识别流程。关键词:苏通大桥,群桩基础,监控模型,支持向量机

4、,BP神经网络,预测异常属性ABSTRACTDeep—waterpile-gmupfoundationisappliedforgneatspatlbridgesatl啷e.砸t11upsca:tillgof缸dgebuilding,pilegroupfollndationisdevelopingforove卜len酉h,greatdi锄eterandsupersize.Howcverdes噜nexp谢encea11dtheoryofthef-oundationlagbehindtheengineeringpractices.Soitisattachedgene

5、ralimpoftancetoitssaf.e吼Perfectsafetymonitoringsystemisi11stalledtoensuremesafetyofmef-oundationandgrolln出i11.BaSedontheunderstudyNationalBasicResearchProgmmofChina(973Program)一‘BasicResearch0ntheSafetyofMajorEngineeringProjectinHaZardousEnviro衄ents’andJiaJlgsuProvincialTm衔cScienceS

6、tudyProgram一一‘theKeyTecllniquesStI】dyonSupersizedbo血gpile—groupfoundation’,takemebuildingsupersizede印一waterpile—groupfouIldationofSutongBridgeasex锄ple,Comb主nedwithmesitesafe够monitoring,severalproblemsarestudiedasfollows:1.ForthegrosserrorsofobseⅣeddata,themodelofgmsseHDrsid伽【ti聊ngfo

7、ra)【ialforceofpilesisfoundedbaSedonPhaseSpaceReconstmctionand0neclassClassificationofSVM.Itis衄eof也einnoVationpointsint11ispaper.2,Forpile—groupfoundationoftidereach吨zone,Tideaffectsitsbearchamct嘶sticcvidemlytThemonitoringresultsmustbeadjustedaccordingtotidalchangesin—ordertostIldyth

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