地鐵深基坑開挖變形預測方法及工程應用研究.pdf

1、深基坑工程在施工期會產生基坑圍護結構的位移、坑底隆起、周邊地表沉降等變形，如變形值過大會引起基坑失穩(wěn)或周邊建(構)筑物開裂等工程事故。影響深基坑變形的因素很多，屬于典型的非線性問題。按照信息化施工的需要，深基坑工程施工過程中必須開展施工監(jiān)測，并根據(jù)監(jiān)測資料對基坑的變形進行預測。本文以廣州地鐵三號線燕塘站深基坑工程(迄今為止廣州地區(qū)開挖深度最大的基坑工程)為背景，采用有限元法對深基坑開挖施工引起的變形進行了分析，建立了基于灰色系統(tǒng)、馬爾科

2、夫鏈及人工神經網絡的變形預測模型，對各種預測模型進行了分析，通過實際驗證，指出了各模型的適用性。本文所做的主要工作如下：
　　 (1)分析了燕塘站深基坑工程施工的特點和難度，制訂了明挖部分深基坑工程施工方案和監(jiān)測方案。確定采用地下連續(xù)墻+內支撐的支護方案。對施工期基坑變形進行了全程連續(xù)監(jiān)測。
　　 (2)對地鐵燕塘站深基坑開挖進行了三維數(shù)值模擬分析，并深入分析了模型的尺寸效應和空間效應，確定了模型最終尺寸。樁墻體水平位移

3、、支撐軸力以及基坑周圍地表沉降等分析計算結果與實測數(shù)據(jù)吻合較好；分析了施工工序及各道工序對基坑位移的影響；通過對比分析，發(fā)現(xiàn)采用硬化土模型、設置樁-土界面接觸單元所得計算結果更加符合工程實際。
　　 (3)驗證了新陳代謝模型的建模適用性，建立了用于短期預測的新陳代謝GM(1，1)模型和灰色馬爾科夫鏈模型，對基坑變形值進行了短期預測。結果表明，短期預測新陳代謝GM(1，1)模型和灰色馬爾科夫鏈模型的預測精度都可以滿足施工期預測要求

4、，可優(yōu)先采用灰色馬爾科夫鏈模型。
　　 (4)建立了適合于中長期預測的新陳代謝殘差GM(1，1)預測方法、灰色馬爾科夫鏈殘差預測方法，并利用這些方法對基坑變形值進行了中長期發(fā)展預測。預測結果表明，這兩個模型的預測精度均可以滿足施工期預測要求，但灰色馬爾科夫鏈殘差模型更合適。
　　 (5)分析了影響深基坑變形的各影響因素，選擇土體內摩擦角、土體粘聚力、土的重度、地下水位、滲透系數(shù)、深基坑開挖深度、內支撐層數(shù)等7個因素為深基

5、坑變形BP網絡預測模型的影響因素。分別探討了基于時間序列和基于各影響因素的深基坑施工期變形BP網絡的建模方法，利用所建模型進行沉降變形預測，模型預測精度都較好。
　　 (6)將灰色馬爾科夫預測模型、灰色馬爾科夫殘差模型、基于時間序列BP神經網絡模型、基于各影響因素BP神經網絡模型進行對比分析，各預測模型與現(xiàn)場監(jiān)測值均吻合的較好，都能應用于施工期深基坑變形動態(tài)預測，其中基于各影響因素的BP神經網絡模型預測值與現(xiàn)場監(jiān)測值最接近。BP