基坑岩土体力学参数优化研究.pdf

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1、基⋯t—ll‘士体力学蓑数优化研究OptimizedResearchforMechanic．alParametersofFoundationSoil-body■曲春兰1杨彦鑫2李军海1羧QuChunlanlYangYanxin2LiJunhail【摘要】大规模地铁车站及地下交通枢纽的建设都面I临深基坑工程问题，围护结构的经济和可靠性依赖于岩土体力学参数的准确性。论文分析了基坑岩土体力学参数优化的目的，提出了参数优化的方法及其过程，并指明了优化过程中的关键参数，以工程实例论证了优化方法的有效性。研究结论对于深基坑工程的岩

2、土体力学参数分析具有指导意义。f关键词】基坑岩土体力学参数优化有限元【Abstract】Manyproblemsofde印excavationworksexistinthebuildingoflargescalesubwaystationsandundergroundhubs，thereliabilityandeconomyofbuildingenvelopedependontheaccuracyofparametersofsoil-body．Thearticleexpla-instheaimofoptimizedre

3、searchforMechanicalParametersoffoundationsoil-body,proposeshowtooptimizetheparam—eters，pointsoutthekeyparameterduringtheoptimizing．AcasestudywasprovidedinthisarticleTheconclusionsoftheresearchhaveaguidingeffectontheparameteranalysisofdeeDexcavatiOnworks．IKeyword

4、sldeepexcavationworks，mechanicalpammete括0ffounda垃onsoil-body,optimize．finite-elementanalysis一、参数优化的目的基坑工程自身的安全及其对周围环境的影响与场地的地质条件、基坑支护体系及施工工序等有密切关系，其中场地的地质条件关系极为重大，乃是整个基坑设计和施工的基础。场地的地质条件具体反映到设计中就是相关地层的物理力学参数，该岩土力学参数取值的合理与否将直接影响工程的安全及造价，必须慎重对待，最好能通过多种途径来加以验证，以获取最优

5、值。工程实践的一般方法为理论导向、量测定量、经验判断和反馈修正。目前国内地铁车站的基坑正在大量施工，诸多工程通过现场监测可以获取大量的实测数据，这些数据是基坑力学行为最真实的反映，“量测定量”已经具备条件。如果对这些实测数据进行整理，然后再通过其它手段，如数值分析方法，对整个基坑施工过程进行仿真，并根据实测数据对原有的岩土力学参数进行修正，即实现“反馈修正”，那么这样确定的岩土力学参数将离真实值又接近了一步，这无疑是非常有意义的。因此，地区地铁深基坑建设中，宜选取典型工点，对其地质参数和实测数据进行整理，然后应用有限元

6、方法，对岩土力学参数进行反分析，从而实现地区岩土力学参数的优化，为该地区的地铁深基坑乃至其它类似基坑工程提供可以借鉴的计算参数。二、参数优化的方法及过程参数优化的思路以有限元反分析方法为基础，即在有限元正分析中不断调整输入参数，通过计算得到输出结果，当输出结果同现场量测数据吻合时，此时的输入参数即为最优参数。具体的参数优化过程如下。(1)统计分析基坑地质勘察资料，确定出岩土力学参数的初始值。(2)确定需要反演的关键参数及该参数的可能变化范围。基坑计算中用到的岩土力学参数较多，要对所有参数均进行反演优化是不现实的也是没有

7、必要的，此时应根据基坑工程理论及实践的相关经验确定出对计算结果起控制作用的关键参数，并判断其可能的变化范围，既保证反演精度又不至于工作量太大。(3)统计分析基坑现场监测资料，确定反演目标。基坑现场监测有多种项目(如位移、内力等)，反演目标所对应的监测项目应该具有较高精度，且对工程安全具有控制性作用，因此一般取基坑围护结构的变形监测资料及地面沉降作为反演目标。j(4)针对关键参数的多种组合进行有限元正分析，将计算结果同现场监测结果(如围护桩测斜及鳢面沉降)进行综合对比分析，确定出当二者最为吻合时所对应的输入参数值，该值即

8、为最优值。兰、反演关键参数的确定-就基坑工程而言，对开挖变形影响最大的岩土参数丰要包括土体的模量、强度指标和静止侧压力系数。土体的强度指标用于控制基坑稳定与否，而对于采用内撑式支护型式的基坑，其设计一般不会由强度控制，而是受变形控制，而且该车站的现场测试数据也表明，基坑的变形较小，不会出现失稳情况，这与规范法计算的结果也吻合，故强