【摘 要】
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随着城市化的快速发展,地铁工程及高层建筑等大型建设项目不断增多,与之相应的基坑工程的稳定对于上部结构及周围建筑物的安全具有重要影响,在基坑开挖过程中需要对其变形进
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随着城市化的快速发展,地铁工程及高层建筑等大型建设项目不断增多,与之相应的基坑工程的稳定对于上部结构及周围建筑物的安全具有重要影响,在基坑开挖过程中需要对其变形进行实时的监测和预测。基坑变形预测的理论及技术研究、改进对施工控制、事故防范和安全施工具有非常重要实际意义。本文探讨大型基坑的变形特点、监测技术及变形预测的理论和方法,在深入分析研究人工神经网络模型用于基坑变形预测的基础上,根据基坑工程的特点,总结了将有限元模型所反映的基坑力学特性与人工神经网络模型相融合的基坑变形预测方法,建立了相应的变形预测模型,结合实际基坑工程实例监测方法和实测数据分析,对其进行了近似建模与神经网络融合模型的变形预测,并对结果进行了对比分析。本文针对神经网络模型在力学关系上反映不足的弱点,发挥其数值上贴合度好的优势,综合考虑实际基坑结构力学关系复杂的特点,使用Abaqus有限元软件对基坑结构以及基本开挖工况进行了近似建模,并将模型变形由于力学特性而表现的变化关系引入到神经网络模型中,使用Matlab开发平台实现了BP神经网络融合模型的构建及变形预测处理。通过将融合模型的变形预测结果与基于实测数据的神经网络模型变形预测结果进行对比分析,结果表明融合模型能更好地反映基坑结构内部在施工过程中的力学关系特征,对基坑的变形预测结果优于单一的神经网络预测模型,对工程施工的安全控制及变形预测方法的研究改进具有积极的参考作用。
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