高速铁路深厚软土层中cfg桩板路基沉降预测方法研究

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1、国内图书分类号：丁U躬乡国际图书分类号：西南交通大学研究生学位论文年级三雯雯土级姓名韭照垡申请学位级别工堂亟±专业岩土工程指导老师呈建挞数授二零一一年六月一令一一，牛7X月密级：公开C1aSsifiedIndex：-rU蚌弓弓U．D．C：SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesis4IIIIIIIIqllllIIIIlllUlIII＼1957473RESEARCHOFPREDICTIOlNMETHODFORSUBGRADERED婚ORCEDCFGPILE—SLABONHIGHSPEEDRAIIN州OF

2、DEEPSOFTSOILZONEGrade：2007Candidate：ZhangZhaohuaAcademicDegreeAppliedfor：MasterDegreeSpeciality：GeotechnicalEngineeringSupervisor：Prof．MaJianlin西南交通大学曲南交通大罕学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用

3、影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密口，在年解密后适用本授权书；2．不保密√使用本授权书。(请在以上方框内打“寸’)学位论文作者签名：系馊擘日期：)DlJ．舌．2J．指导老师签名：-／El期：2口西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：1．参与了依托项目方案制定、数据采集和资料分析工作。2．根据现场实测数据，从总沉降量、沉降达到稳定时间、沉降效果等3个方面进行了分析，同时分别采用双曲线法、改进指数曲线法、Asaoka法和灰色系统法预测沉降对比分析，对实际工程具有指导意

4、义。3．根据现场实测沉降数据，采用指采用双曲线法、改进指数曲线法、Asaoka法和灰色系统法对路基的沉降趋势进行了拟合。经过对比分析，对这些数量级小且有较大波动的沉降主要从相关性和稳定性方面进行研究，其中推荐采用改进指数曲线法拟合，其效果比较好，而曲线法拟合效果较差。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文

5、作者签名：哭孵日期："2oll，f潍西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要在软土层地区修建高速铁路时，路基的沉降变形往往成为首要的控制因素。因为过量沉降或不均匀沉降将导致线路运营条件恶化、乘客舒适度降低，甚至危及行车安全。因此获取沉降资料十分重要，一方面可以确保工程在施工过程中的安全；另一方面，正确的预测沉降，可以把工后沉降控制在允许范围之内。因此，对沉降变形进行预测，具有重要的实际工程意义。目前，路基沉降预测方法众多，但各有优缺点且适用范围、应用条件不一，本论文对在深厚软土层区采用CFG桩+板加固路基其填筑预压不少于五个月后的实测沉降数据分析

6、，发现其沉降变形量级较小，且波动相对较大。在软土路基等较大变形的沉降预测中得到最广泛的应用的曲线拟合法是否适用于这种沉降变形的情形还有待于进一步研究，因此，结合这种路基沉降变形量级小、数据相对波动大等特点，对沉降预测方法进行系统分析和优化比选，探讨曲线拟合法的适用性。本文研究的主要内容：选择了双曲线法、指数曲线法、Asaoka法和灰色系统法等四种预测方法以及改进指数曲线法，结合高速铁路路基沉降的实测数据，进行试验性评估计算，分析各种预测方法的适用性，并通过实测数据与预测数据对比，研究各种预测方法的误差大小以及时间起点、时间段的选择对预测精度的影响

7、。由于指数曲线法对沉降变形观测数据的单调性有着严格的要求，局部数据的小幅度起伏变化都可能导致无法进行预测计算，因而把三点法选点的思想引入指数曲线模型，对指数曲线法进行了改进。实例分析表明，改进指数曲线法具有较好的稳定性，而对三点的选取尽可能选在“拐点’’之后。通过优化比选研究发现：改进指数曲线法能较好地反映沉降的发展趋势，回归相关系数较高，预测误差较小，对数据异常变化的敏感性强，能及时发现沉降变形趋势存在问题的断面，对于高速铁路路基沉降变形预测而言，作为最优方法予以推荐采用。Asaoka法和灰色系统法次优，相关系数较高，适用性较强，可以对改进指数

8、曲线法预测结果进行必要的对比验证。关键词：路基沉降；CFG桩+板；双曲线法：改进指数曲线法；Asaoka法；灰色系统法西南交通大学硕士研