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城市盾構隧道施工地表沉降BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測應用研究

發(fā)布時間:2021-11-26 17:38
  基于成都軌道交通17號線明光站—九江北站區(qū)間的相關監(jiān)測數(shù)據(jù),采用了回歸分析方法,利用Matlab擬合Peck法中的相關參數(shù),對DK68+849,DK68+869斷面的地表沉降進行了預測分析。同時,通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,調整相關的網(wǎng)絡設置參數(shù)來調整模型的MSE值,最終得出最佳預測模型,利用訓練出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對地表的最終沉降量進行了有效的預測。 

【文章來源】:路基工程. 2020,(04)

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

城市盾構隧道施工地表沉降BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測應用研究


監(jiān)測點平面布置

橫斷面圖,橫斷面,單位,沉降


監(jiān)測點橫斷面布置示意(單位:cm)

沉降,地表,隧道,橫向


1969年,Peck在分析了大量地表沉降數(shù)據(jù)后,提出了地表沉降槽符合高斯分布的概念。隧道施工引起的地表橫向沉降槽,見圖3[2]。Peck認為地層變形由地層損失引起,施工引起的地面沉降是在不排水的條件下發(fā)生的,從而假定地表沉降槽體積等于地層損失體積[3]。預估沉降槽的計算式為

【參考文獻】:
期刊論文
[1]Peck法在地表沉降中的應用綜述[J]. 馬艷娟,盛超.  價值工程. 2018(34)
[2]Peck公式在砂卵石地層盾構隧道施工地表沉降預測中的應用研究[J]. 曹鵬,方林,吳夢軍.  五邑大學學報(自然科學版). 2018(03)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的杭州紫之隧道最大地表沉降預測[J]. 甘鵬路,閆自海,彭加強.  河南科學. 2018(03)
[4]南京地層地鐵隧道施工的Peck公式修正[J]. 郭延華,吳龍海.  河北工程大學學報(自然科學版). 2013(01)
[5]過江盾構隧道穿越大堤的地層沉降分析及控制[J]. 張忠苗,林存剛,吳世明,劉冠水,王承山,謝文斌.  巖土工程學報. 2011(06)
[6]基于北京地層地鐵隧道施工的Peck公式的改進[J]. 姚愛軍,趙強,管江,劉方元,宿寧.  地下空間與工程學報. 2010(04)
[7]Peck公式在我國隧道施工地面變形預測中的適用性分析[J]. 韓煊,李寧,J.R.Standing.  巖土力學. 2007(01)
[8]隧道開挖引起土層沉降槽曲線形態(tài)的分析與計算[J]. 姜忻良,趙志民,李園.  巖土力學. 2004(10)
[9]基于Peck公式的盾構隧道地表沉降的可靠性分析[J]. 宋克志,王夢恕,孫謀.  北方交通大學學報. 2004(04)

碩士論文
[1]地鐵盾構施工地表沉降預測及對鄰近建筑物影響研究[D]. 韓飛.吉林建筑大學 2016



本文編號:3520627

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