地铁深基坑变形监测预测及施工动态风险评估研究
发布时间：2024-02-18 19:14
伴随着我国经济快速发展及城镇化水平提高,目前城市地上交通运输功能已接近饱和状态,发展城市轨道交通、合理开发利用地下空间是解决当代空间拥挤问题最为有效的手段。其中,深基坑工程作为地铁车站建设中至为重要的一环,在施工过程中由于受多种因素影响,是一项复杂而且带风险性的工程。因此,通过对深基坑开展监测工作并做相关分析,能够有效控制基坑的安全性和稳定性,防止安全事故的发生,为深基坑工程的设计及施工提供指导。本文以厦门地铁三号线某地铁车站深基坑工程为依托,结合现场监测数据,对深基坑监测项的变形规律、变形预测及风险评估作相关研究,具体的工作和结论如下:1.阐述了地铁车站深基坑监测方案,并选取重要的监测项目中有代表性的监测点进行典型性分析,通过Origin软件做出时间—监测数据的变形曲线,研究分析其中存在的变形规律,通过信息反馈及指导施工,为今后同地区相似工程提供经验借鉴。2.对BP神经网络和遗传算法的原理、流程和特点进行探讨,通过MATLAB编程实现BP神经网络模型和GA-BP神经网络模型,并将其运用于深基坑地表竖向位移的预测。通过预测结果与现场监测结果对比,两种模型预测的平均相对误差分别为2.59...
【文章页数】：97 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 深基坑变形监测研究现状
1.2.2 深基坑变形预测研究现状
1.2.3 深基坑风险评估研究现状
1.3 本文研究内容与方法
第二章 地铁车站深基坑监测方案及数据分析
2.1 工程概况
2.1.1 整体工程简介
2.1.2 深基坑简介
2.1.3 周边环境概括
2.1.4 工程地质及水文情况
2.2 监测方案
2.2.1 监测目的
2.2.2 监测对象
2.2.3 监测项目
2.2.4 监测点布置图
2.3 监测点布设方法
2.3.1 监测点的布设原则
2.3.2 围护桩体水平位移监测点
2.3.3 支撑轴力监测点
2.3.4 地表沉降监测点
2.3.5 地下管线沉降监测点
2.4 监测方法
2.4.1 围护桩体水平位移
2.4.2 支撑轴力
2.4.3 地表沉降
2.4.4 地下管线沉降
2.5 监测数据分析
2.5.1 围护桩体水平位移
2.5.2 支撑轴力
2.5.3 地表沉降
2.5.4 地下管线沉降
2.6 本章小结
第三章 基于GA-BP神经网络的深基坑变形预测
3.1 BP神经网络
3.1.1 BP神经网络原理
3.1.2 BP神经网络模型结构
3.1.3 BP网络的学习算法
3.1.4 BP神经网络的局限性
3.2 遗传算法
3.2.1 遗传算法原理
3.2.2 遗传算法基本流程
3.2.3 遗传算法特点
3.3 GA-BP神经网络模型
3.3.1 遗传算法与BP神经网络的结合方式
3.3.2 GA-BP神经网络的算法流程
3.4 基于GA-BP网络的深基坑变形预测模型设计
3.4.1 BP神经网络设计
3.4.2 遗传算法优化过程设计
3.5 地铁车站深基坑变形预测
3.5.1 样本数据的选取
3.5.2 样本归一化处理
3.5.3 BP神经网络预测实现
3.5.4 GA-BP神经网络实现
3.5.5 结果对比分析
3.6 本章小结
第四章 基于监测的深基坑施工动态风险评估
4.1 概述
4.2 基坑安全风险评估方法
4.3 基于监测的风险评估流程
4.3.1 风险评估监测指标体系建立
4.3.2 风险概率估值及权重取值
4.3.3 风险损失估值
4.3.4 综合风险评估
4.4 某地铁深基坑施工动态风险评估
4.5 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
致谢
附录A
本文编号：3902393
【文章页数】：97 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 深基坑变形监测研究现状
1.2.2 深基坑变形预测研究现状
1.2.3 深基坑风险评估研究现状
1.3 本文研究内容与方法
第二章 地铁车站深基坑监测方案及数据分析
2.1 工程概况
2.1.1 整体工程简介
2.1.2 深基坑简介
2.1.3 周边环境概括
2.1.4 工程地质及水文情况
2.2 监测方案
2.2.1 监测目的
2.2.2 监测对象
2.2.3 监测项目
2.2.4 监测点布置图
2.3 监测点布设方法
2.3.1 监测点的布设原则
2.3.2 围护桩体水平位移监测点
2.3.3 支撑轴力监测点
2.3.4 地表沉降监测点
2.3.5 地下管线沉降监测点
2.4 监测方法
2.4.1 围护桩体水平位移
2.4.2 支撑轴力
2.4.3 地表沉降
2.4.4 地下管线沉降
2.5 监测数据分析
2.5.1 围护桩体水平位移
2.5.2 支撑轴力
2.5.3 地表沉降
2.5.4 地下管线沉降
2.6 本章小结
第三章 基于GA-BP神经网络的深基坑变形预测
3.1 BP神经网络
3.1.1 BP神经网络原理
3.1.2 BP神经网络模型结构
3.1.3 BP网络的学习算法
3.1.4 BP神经网络的局限性
3.2 遗传算法
3.2.1 遗传算法原理
3.2.2 遗传算法基本流程
3.2.3 遗传算法特点
3.3 GA-BP神经网络模型
3.3.1 遗传算法与BP神经网络的结合方式
3.3.2 GA-BP神经网络的算法流程
3.4 基于GA-BP网络的深基坑变形预测模型设计
3.4.1 BP神经网络设计
3.4.2 遗传算法优化过程设计
3.5 地铁车站深基坑变形预测
3.5.1 样本数据的选取
3.5.2 样本归一化处理
3.5.3 BP神经网络预测实现
3.5.4 GA-BP神经网络实现
3.5.5 结果对比分析
3.6 本章小结
第四章 基于监测的深基坑施工动态风险评估
4.1 概述
4.2 基坑安全风险评估方法
4.3 基于监测的风险评估流程
4.3.1 风险评估监测指标体系建立
4.3.2 风险概率估值及权重取值
4.3.3 风险损失估值
4.3.4 综合风险评估
4.4 某地铁深基坑施工动态风险评估
4.5 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
致谢
附录A
本文编号：3902393
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