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《基于基坑开挖的数值模拟及变形预测研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、致谢本论文是在刘浜葭副教授的悉心指导下完成的，没有刘浜葭导师的指导、鼓励及资金上的大力支持，论文是不可能得以顺利完成的。师从三载，收获颇丰，感触亦深。刘浜葭老师优秀的做人品质，严谨的治学态度，开拓创新的精神，高屋建瓴把握全局的能力，忘我的工作精神给学生树立起潜移默化的典范作用，这也是导师传授给学生最宝贵的财富。在此，谨向我的导师致以深深的敬意。感谢同学们在我遇到问题时给予的帮助，使我能够顺利的完成论文的编写工作，这对我而言是十分珍贵的。感谢师兄孙国策为我的论文提供了很大的帮助，使我的论文具有工程上的真实依据。最后，再次真诚的向大家表示谢意！摘要随着城
2、市建设的发展和人民生活水平的提高，多层及高层建筑物的地下室、地下车库、地铁、大型桥梁等在建设过程中都会面临不同程度的深基坑工程问题。特别是在基坑开挖的过程中桩顶的水平位移与基坑周围地表的沉降问题一直是被密切关注的，也是亟待解决的。由于岩土工程的受力状态和地质参数是复杂的、不确定的、非线性的，因此需要找出一个在基坑开挖过程中能够实时提供参考依据的模型，以达到施工设计、措施以及保障施工安全的目的。本文从工程实际出发，以沈阳恒隆市府广场为例，对基坑现场监测的变形数据进行分析处理，结合数值模拟与有限差分模拟对基坑的维护结构及地表沉降进行分析预测，并融合了有限
3、差分分析、时间序列、神经网络、遗传算法、MATLAB等多项理论与工具。其中，应用有限差分模拟了基坑的开挖过程，合理地给出了在基坑开挖过程中的各应力分析云图以及桩顶变形云图，完成了施工过程中的有限差分模拟的过程。应用时间序列和遗传优化神经网络对桩顶位移与周围地表沉降数据作了进一步地分析预测处理，进而建立了时间序列和遗传优化神经网络模型，拟此预测基坑及其地表沉降的变形值，使其能够为施工过程提供一个实时预测分析的参考依据，防止施工环境的破坏，以起到提前做好应对措施的作用。本文最后把时间序列模型与遗传优化神经网络封装成为一个系统，作为人机交互的平台，为今后类
4、似的工程提供了某种程度上的便利。关键词：有限差分；时间序列；遗传算法；神经网络；-I-AbstractWiththedevelopmentofurbanconstructionandpeople'slivingstandards,multi-storeyandhigh-risebuildingsinthebasement,undergroundgarage,subway,large-scalebridges,etc.intheconstructionprocesswillbefacedwithvaryingdegreesofdeepfoundatio
5、nengineeringproblems.Especiallyintheprocessofexcavationthelevelofpiletopdisplacementandexcavationofthesettlementissue,whichhasbeenaroundthesurfacewasclosely,anditisurgenttosolve.Asthestressstateofgeotechnicalengineeringandgeologicalparametersiscomplex,uncertainandnonlinear,ther
6、efore,weneedtofindoneintheexcavationprocesstoprovidereal-timereferencemodelinordertoachieveconstructiondesign,themeasuresandtheprotectionofconstructionsafetypurposes.Thisarticleisfromengineeringreality.IttookShenyangHangLungPlazaCityHallforexample,pit-sitemonitoringofthedeforma
7、tionanalysisofthedataprocessing,combinedwithnumericalsimulationandfinite-differencesimulationoftheexcavationtomaintainthestructureandsurfacesubsidenceanalysisandforecasting,andintegrationofthefinitedifferenceanalysis,timeseries,neuralnetworks,geneticalgorithms,MATLAB,etc.anumbe
8、roftheoriesandtools.Amongthem,applicationoffinite-diff
