基于可靠度理论的加筋挡墙外倾限值研究.pdf

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1、第40卷第17期山西建筑Vo1．40No．172014年6月SHANXIARCHITECTUREJun．2014·49··岩土工程·地基基础文章编号：1009-6825(2014)17—0049-04基于可靠度理论的加筋挡墙外倾限值研究于天来徐京半刘锐(东北林业大学，黑龙江哈尔滨150040)摘要：通过对加筋挡墙大量倾斜数据的概率统计分析与可靠度分析，探讨了运营阶段挡墙倾斜量、挡墙外倾量与施工规范限值的差值的概率分布，分析了既有挡墙外倾的可靠度指标，研究了既有挡墙外倾可靠度指标的取值，并以可靠度理论为依据，推出了运营阶段挡墙外倾量容许值。关键词

2、：挡墙倾斜量，挡墙外倾超限量，保证率，可靠度指标中图分类号：TU476．4文献标识码：A0引言不同高度倾斜量样本数22173个。加筋土挡墙是一种由竖直墙面、水平拉筋和墙内填料三部分2挡墙倾斜量统计分析组成的加筋体。它通过拉筋与填料之间的摩擦力，拉住墙面，阻止样本数据中包含挡墙外倾量数据和挡墙内倾量数据两部分，填料塌落，形成一个整体的复合结构，以抵抗墙后的土压力作用。假定所有内倾量数据为负，外倾量数据为正。将挡墙倾斜量，的样本数及挡墙外倾超限量g的样本数分别作随机变量，按数理统加筋土技术自1958年法国亨利·维达尔发明以来，以其优良的特性，受到工

3、程界的青睐，得到迅速发展”J。我国加筋土挡计方法分析其概率特性及概率分布函数。墙技术的应用起始于20世纪70年代。其中云南煤矿研究所在田2．1挡墙倾斜量厂及挡墙外倾超限量g的统计参数均坝矿区建成的加筋土挡墙储煤仓开创了这一技术的应用先例。值标准差近年来，公路、铁路、煤矿等部门相继建造了多座加筋土挡墙，我对于随机变量，其均值标准差可按如下公式进行计算：国加筋土技术的应用范围已由单一的挡墙结构发展到桥台、护=窆刍(1)岸、货物站台、水运码头等工程。随着加筋土挡墙技术的广泛应用，随之带来的问题也频频出：(2)现，加筋土挡墙在实际应用中容易出现变形、鼓

4、肚，甚至倒塌等病害，这些病害中最为严重的就是挡墙结构的倒塌，挡墙倒塌前的2．2挡墙倾斜量／及挡墙外倾超限量g的概率分布及直接体现就是挡墙的水平位移过大，加筋土挡墙水平位移的控制拟合度检验是确保墙体稳定的重要措施J。在挡墙结构倒塌前对挡墙是否对9段挡墙不同高度的倾斜量和外倾超限量分别进行统计，可以继续安全使用的判定标准，可以选取挡墙结构的水平变形绘出样本频数图，以5m高度处样本频数图为例见图1，图2。量，由于挡墙结构内倾引发的结构安全事故较少，挡墙结构外倾量过大是引发挡墙倒塌等事故的主要原因。我国现行有关公路挡墙的规范中仅对挡墙施工后的墙面垂度或

5、坡度，即挡墙竣工时e的外倾量给出了限值要求，而对于运营阶段挡墙外倾量限值尚未做要求。实际上，在投入运营后，挡墙的倾斜会随着时间的延长而有所发展，但变形超过施工规范限值多少仍可继续使用尚未有研究成果，致使养护维修、检测单位对挡墙倾斜的判定无据可依。本文通过对哈尔滨市外环9段加筋挡墙大量的倾斜量数据的概倾斜量／nun率统计与可靠度分析，研究了挡墙倾斜量的概率分布、挡墙外倾图15ni高度挡墙倾斜量直方图量与施工规范限值差值的概率分布，得出了既有挡墙外倾的可靠度指标，研究了既有挡墙外倾可靠度指标的取值，并以可靠度理论为依据，推出了运营阶段挡墙外倾量容许

6、值。1工程背景及试验数据通过对哈尔滨市绕城高速的9段加筋土挡墙的检测，获得了大量挡墙倾斜量的试验数据，为本文进行统计分析奠定了基础。检测时，在线路纵向沿加筋土挡墙外边缘线每隔5m设置一个测外倾tl／mm试断面，在测试断面内，沿挡墙高度方向每0．5m设一个变形测图25m高度挡墙外倾超限量直方图点。本次试验对9段挡墙左、右两侧面板的倾斜量进行了测量，通过对样本分布直方图的观察，初步拟定挡墙倾斜量理论概测得挡墙距地面1nl，1．5In，⋯，1I．5m高度处的倾斜量值，获得型为正态分布(：Ⅳ(，0-2))、对数正态分布(1眦～Ⅳ(A，))、极收稿日期：

7、2014-04-08作者简介：于天来(1965·)，男，博士，教授：徐京(1990一)，男，在读硕士；刘锐(1989一)，男，在读硕士第40卷第l7期·50·2014年6月山西建筑值I型分布、韦布尔分布H；对挡墙外倾量超过施工限值的部分，率密度值，为使得理论概型与实际概型相符，在峰值点附近对挡即挡墙外倾超限量选取的理论概型为指数分布。根据挡墙的施工墙倾斜量，进行正态分布附加条件分布的约束。在构成条件约束规范，当挡墙高度小于10113时，外倾量规范限值为+0．O05Hmm；时，将理论正态分布的概率密度值加上理论概型与实际概型的差当挡墙高度大于10

8、m时，外倾量规范限值均为+50mln。值最接近的数，且使带有条件约束的正态分布满足卡方检验。求算概率分布的具体步骤为：约束条件见表1。1)假设随机变量