基于ν-SVR和PSO算法的深基坑位移反分析及预测.pdf

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3、SVR和PSO算法的深基坑位移反分析及预测摘要在深基坑工程施工过程中，会产生基坑围护结构的位移、坑底隆起、周边地表沉降等变形。影响深基坑变形的因素很多，变形与影响因素属于复杂的非线性问题，按照信息化施工的要求，在深基坑施工过程中，监测是必不可少的，利用已有监测数据可对基坑变形趋势进行预测，使基坑监测更好地指导施工。基坑支护结构和土层参数等因素共同影响基坑位移。土体参数是影响变形因素中的一个重要因素，如何取得一个既能反映土体特征，又能反映支护施工影响的参数，进而利用已有监测数据预测将来变形，具有现实的重要意义。本文基于渭南市新洲地产F地块深基坑工程监测资料，研究支持向量回归机（ν-SVR）和粒

4、子群算法（PSO）在基坑位移反分析及预测的适用性。将各测点监测数据进行整理分析，选取对整个基坑变形有控制意义的测点数据进行反分析。采用正交均匀试验方法设计25组试算土体参数并用FLAC3D软件进行正分析计算，以模拟结果为学习样本建立反映土体参数与变形模拟计算值之间映射关系的支持向量机回归模型。基于建立的支持向量回归机模型，以与实测变形误差最小为目标函数采用粒子群算法搜索最优参数。将反分析所得土体参数代入FLAC3D模型中计算以预测后续工况下的基坑支护结构变形量。本文研究内容及成果如下：（1）在该基坑施工过程中，相关监测工作比较全面，桩体水平位移以及周边地表沉降均在预警值以内，基坑西侧CX9桩

5、体水平位移最大，且各工况下桩体水平位移均能体现施工的影响，选取该测点水平位移监测数据进行反分析及预测是合理的且对整个基坑变形控制有重要意义。（2）通过FLAC3D软件对各工况施工过程进行数值模拟，模拟结果能反应基坑各工况变形特征，以正交均匀试验设计方法确定的25组土体参数代入FLAC3D模型中计算，得到学习样本，从而建立支持向量回归机模型。（3）根据现场监测数据，基于支持向量回归机模型搜索与现场实测变形误差最小的土体的弹性模量参数。将反演出的参数代入FLAC3D模型中计算位移值，并与实测位移进行对比，反分析返回计算值与实测位移误差较小，表明反分析土层参数既能反映土体特征，又能反映支护施工影响

6、。I成都理工大学硕士学位论文（4）将各反分析工况得到的反分析参数代入FLAC3D进行后面工况的计算，得到相应的变形预测值，变形预测值与实测值较吻合。可以认为反分析参数对于后续工况的预测是有一定价值的。关键词：深基坑工程变形预测FLAC3D模拟支持向量回归机粒子群算法IIAbstractDisplacementbackanalysisofdeepfoundationpitbasedonsupportvectorregressionandPSOAbstractTheprocessofconstructionofdeepfoundationpitengineeringwillproducedisp

7、lacement,heave,thesurroundinggroundsurfacesubsidencedeformationofretainingstructure.Therearemanyfactorsthataffectthedeformationofdeepfoundationpit,whichisacomplexnonlinearproblem.Accordingtotherequirementof