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凶耘戴
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1 第 34 卷第 4 期 2017 年 8 月应用力学学报 CHINESE JOURNAL OF APPLIED MECHANICS Vol.34 No.4 Aug 基金项目 : 福建省自然科学基金资助项目 (2016J01271); 福建省住房和城乡建设厅科学技术项目 (2015-K-38) 收稿日期 : 修回日期 : 第一作者简介 : 施有志, 男,1976 年生, 博士, 厦门理工学院副教授, 上海交通大学博士后 ; 研究方向岩土与地下工程 @xmut.edu.cn

2 2 应用力学学报第 34 卷

3 第 4 期第一作者姓名, 等 : 文章标题 3 文章编号 : (2017) 基于深基坑监测数据的土体小应变刚度参数优化分析施有志 1 2 林树枝 3 车爱兰 2 (1 厦门理工学院土木工程与建筑学院厦门 ;2 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院上海 ;3 厦门市建设局厦门 ) 摘要 : 考虑土体小应变特性的 HSS 模型在深基坑的数值分析中得到较多的应用, 但受试验条件的限制, 其刚度参数往往不易获得为对 HSS 模型的初始剪切模量小应变参数. 和三轴实验割线模量等三个刚度参数进行优化分析, 以厦门市某一地铁深基坑工程为依托, 基于施工过程的实测数据, 提出一套简便易行的刚度参数优化方法结果表明 : 基于地表沉降和围护墙水平变形的实测数据, 以修正后的极差和标准差为收敛指标, 对深基坑的浅部开挖的工况进行弹塑性位移反分析, 然后对深部开挖的工况继续进行优化分析, 通过不同工况不同断面的实测数据进行若干次参数优化, 可将收敛误差控制到较小范围内通过研究最后得出厦门地区代表性土层淤泥质土粉质粘土和残积砂质粘性土的刚度优化参数, 积累了土工参数的地区经验值该方法不仅可用于刚度优化分析, 也可用来预测深基坑开挖引起的周边环境风险关键词 : 深基坑 ; 弹塑性位移反分析 ; 小应变刚度模型 (HSS); 实测数据 ; 有限元数值分析中图分类号 : TU42 文献标识码 : A 1 引言在深基坑工程中, 围护结构和基坑的变形分析对指导设计和施工有重要的作用有限元数值模拟是能够较全面地模拟基坑工程的考虑实际状况并极具可行性的有效方法 [1][2] 有限元方法能否正确估计基坑开挖引起的土体位移取决于两个重要因素 : 土体模型和输入参数的选择经过国内外学者的研究认为, 小应变土体硬化本构模型是能够较为准确地反映基坑工程的小应变力学响应特性 [3][4], 只有合理地考虑土体的小应变特性才能准确地预测基坑开挖引起的围护体系以及土体的变形而对于土体参数, 实验室测试和现场试验是获取岩土参数最常用的方法, 但这两类方法也各有其局限性, 比如由于岩土试样的扰动实验获得参数力学意义不明确等问题使得室内试验和局部有限的现场试验得到的岩土力学参数存在一定的误差要实现对施工过程的动态模拟, 尤其是在施工过程中的动态分析及精确预测, 可以借助实测位移反分析来推定土体参数, 然后进行正算模拟来预测后续施工阶段的墙体和土体变形及结构内力, 以指导现场信息化施工设计随着计算机性能的提高和计算方法的改进, 位移反分析技术得到了迅速发展目前的研究着重于模型参数的反演, 计算方法主要是有限元法朱合华等 (1998 [5],2000 [6] ), 刘学增 (2002) [7], 尹蓉蓉 (2003) [8] 提出了动态施工反演分析的思想, 在常规的反分析过程中引入逐步开挖和逐道支撑的动态施工因素, 基于任意施工阶段间围护墙体变形与内支撑梁轴力的增量测值和施工 FEM 优化反演分析法, 反推土体关键参数, 继而预报各相继施工阶段的墙体和土体变形内力及内支撑梁轴力近十年来, 很多人工智能的方法也得到了应用, 如神经网络算法 ( 王春波,2011 [9] ) 和遗传算法 ( 彭军龙等,2007 [10] ; 何广杰等, 2009 [11] ) 此外还有多重响应面法( 何军涛等, 2012 [12] ), 支持向量机方法 ( 张庆和邹正盛,

4 4 应用力学学报第 34 卷 2012 [13] ), 改进单纯形法 ( 肖铭钊等,2011 [14] ) 等这些优化算法的引入, 能够在一定程度上提高反分析的精度, 但是难度较大, 需要开展大量的编程运算, 应用门槛偏高, 不利于工程技术人员掌握因此, 研究方便易行的参数优化方法是很有必要的本文以厦门市某一地铁深基坑实例为背景, 土体本构模型选择考虑土体小应变特性的 HSS 模型, 通过周边土层位移和基坑支护挡墙的位移的实测数据与有限元分析结果进行拟合, 在常用的极差和标准差指标基础上, 提出优化控制目标, 结合施工工况, 将反分析优化刚度参数与正分析预测坑外地表沉降相结合, 提出一种简便易行的参数优化方法 Ф1000@1200 (mm), 桩底嵌入坑底以下约 8m 共设置 4 道支撑, 第一道为混凝土支持, 断面 800mm 800mm, 水平间距 9.7m 其余 3 道为钢支撑,Ф609,t=16mm, 水平间距 3.25m 基坑典型横断面如图 1 所示 2 工程概况 2.1 深基坑设计概况厦门轨道交通一号线一期城市广场车站总长 198.6m, 标准段基坑宽度 21.7m, 基坑坑底在 16.5m 左右, 采用明挖顺筑法该基坑采用钻孔灌注桩 + 内支撑围护体系, 围护桩布置图 1 基坑围护结构剖面图 Figure 1 Profile of the retain structures on the deep excavation 2.2 土体初始参数根据工程地勘报告结合工程经验, 确定土体物理力学参数的初始值如表 1 所示表 1 土体物理力学参数初值 Tab.1 initial value of the soil s physical parameters 淤泥质土 (mucky 粉质黏土 (silty 残积砂质黏性土 (residual 属性 (property) 人工填土 (artificial fill) soil) clay) sandy sticky clay) 重度 (Unit weight) /kn/m /kpa 7.0E3 5E3 10.0E3 18.0E3 /kpa 7.0E3 5E3 10.0E3 18.0E3 /kpa 35.00E3 25E3 40.0E E3 应力相关指数 (Stress correlation index)m 黏聚力 (Cohesion)c /kpa 摩擦角 (Frictional angle)φ / /kpa 70E3 50 E3 80 E E3 γ. 4E-4 5E-4 3E-4 3E-4 渗透系数 (Permeability coefficient)k /m/d 泊松比 (Poisson's ratio) 参考围压 (Reference stress) /kpa 侧压力系数 (Lateral pressure coefficient) 弹塑性分阶段位移反分析方法 3.1 优化对象的选择反分析参数由于 HSS 模型具有 13 个输入参数, 同时对全部参数进行反分析是不现实的这是因为各参数间存在相关性, 对具有相关性的参数同时进行反分析容易造成结果的非唯一性 ( 木林隆等,2012 [15] ) 根据理论特点及工程分析经验, 选定 HSS 模型中的初始剪切模量小应变参数. 和三轴实验割线模量等三个刚度参数进行优化分析, 而小应变土体硬化的其他参数作为定量, 但是对于高精度分析本身而言, 参数浮动幅度较小, 且由于基于实测位移的反分析, 所以, 三个刚度参数如果取到合理值, 也是可能吸收消化小应变土体硬化本构中其他

定量参数的的误差 3.1.2 位移指指标选择深深基坑的地表表沉降和围护护桩水平位移移作为位移指标标这是由于地表沉降主要要是挡墙变形形引起挡墙外剪剪切带的滑动等因素产生的, 而挡墙的的变形主要是主主动土压力被动土和支护护结构反力等等因素共同作用用的结果 3.1.3 分析的的土层根据厦厦门地区的地质情况, 深基基坑揭示的土土层主要为淤泥泥质土粉质粘土和残积砂砂质粘性土, 取淤泥质土粉质粘土和残积砂质粘性性土作为参数数研究对象的土土层 3.

3.2 评估计算算指标与变量量方法借助极极差和标准差的主要理论, 制定评估参参数的公式极极差的计算公式为 : R max( X ) min( X ) (1) 为评估估计算值与实测值的极值误误差, 将上述述公式做一定调调整, 并采用百分比来衡量, 修改后公公式为 : max( X ) max( D) R 100% (2) max( D) 其中, D 为实测数数据的绝对值的最大值,XX 为

3 象, 调整各土层层的. 和到参考指标的 R 控制在 10% 左右, 再调整整变动小应变变刚度.

5 定量参数的的误差位移指指标选择深深基坑的地表表沉降和围护护桩水平位移移作为位移指标标这是由于地表沉降主要要是挡墙变形形引起挡墙外剪剪切带的滑动等因素产生的, 而挡墙的的变形主要是主主动土压力被动土和支护护结构反力等等因素共同作用用的结果分析的的土层根据厦厦门地区的地质情况, 深基基坑揭示的土土层主要为淤泥泥质土粉质粘土和残积砂砂质粘性土, 取淤泥质土粉质粘土和残积砂质粘性性土作为参数数研究对象的土土层研究断断面选取基基坑标准剖面段 ( 见图 1) 中轴线 4 轴线 17 和轴线 20 对应的剖面进行研究究这三个剖剖面结构支护形形式相同, 均为标准段, 更适合做土体体参数高精度优优化研究剖面与监测断面面等的对应关关系图 2 所示图 2 轴线线与监测点位置关关系图 Figure 2 relation schema of the axis and monitoring points 3.2 评估计算算指标与变量量方法借助极极差和标准差的主要理论, 制定评估参参数的公式极极差的计算公式为 : R max( X ) min( X ) (1) 为评估估计算值与实测值的极值误误差, 将上述述公式做一定调调整, 并采用百分比来衡量, 修改后公公式为 : max( X ) max( D) R 100% (2) max( D) 其中, D 为实测数数据的绝对值的最大值,XX 为数值值模拟计算结结果绝对值的的最大值算术术平均值为 μ, 标准差为 σ 误差, 借助标准准差公式, 用实测数据代代替原公式中的 μ 修改后的的标准差计算算公式如下 : 个点点位计算值, D i 为第 i 个点位实测值值从公式含义上上来讲, 已经经不是标准差差公式, 但该该公式可以反应 N 个点位的数数值求解值与与实测值的整整体偏差, 帮助我我们评估数值值分析的精度度 3.3 象, 调整各土层层的. 和到参考指标的 R 控制在 10% 左右, 再调整整变动小应变变刚度. 和 15% 以内, 即可可获得优化后后的高精度割割线模量和小应变变刚度将优优化后的参数数作为其他剖剖面开挖模拟的起起始值, 预测测后开挖标准准段剖面的变变形, 通过后开挖挖监测数据检检验并不断优优化, 再次优优化割线模量和小小应变刚度, 最终得到高高精度的模型型参数步骤具体体工作如下 : 1 根据选选定的位置和和其他条件布布置位移测量仪器, 测定每一一个施工阶段段开挖后的坑坑外地表沉降和基基坑支护挡墙墙的位移 ; 2 借助于 PLAXIS 有限元软件, 计算出坑外地表表沉降和基坑坑支护挡墙的的位移 ; 3 通过前前期阶段开挖挖坑外与挡墙墙的实测位移与相相应的数值模模拟计算值的的对比, 进行行误差计算 ; 4 如果误误差在可接受受范围内, 则停止本施工阶段段的参数优化, 进入下一一个阶段 ; 否则, 调整割线模模量和小应变变刚度参数, 直到误差在可可接受范围 5 进入下一个施工阶段, 重复步骤 1 至步骤 4 直到到该断面开挖挖结束 6 进入下一个开挖断面面的预测, 重复步骤 1~5 4 标准差求取取方法 : 其中, 数值 X 1,X 2,XX 3,...X N 皆为实数, 其为表征数值值求解值与现现场实测值之间的离散 N i 1 1 N i1 其中,N 为某一剖面的的数据点位数数,X i 为第 i 小应变刚度度参数优化分分析流程以标准段开开挖的浅部开开挖监测结果为拟合对直到 R 控制制在 10% 以内 ; 同时, 使 σ 值控制在数值分析析模型 1 N N ( X D ) i 2 ( X ) i 2 i max D i 直到 (3) (4)

6 应用力学学报第 33 卷 4.1 数值模型计算模模型采用平面应变模型, 模型两侧边界界限制水平位移, 模型底部设设为固定边界, 如图 3 所示围护墙和第第一道混凝土土支撑采用板板单元模拟 ( 在二维模型中实实际为 5 节点点梁单元 ), 杨氏模量 3.

35E7 kn/m 2 15m 23m 32m 挡墙上位位移监测点取取深度 6m 12m 处计算监监测点布置如如图 4 所示图 4 数值计算算监测点布置 Figure 4 Monitoring point arrangement in numerical calculation 5 5.

2 计算监测测点分布淤泥泥质土 -4.4m~ ~-6.8m, 粉质质粘土 -6.8m~-8m, 残积以考虑虑基坑周边地表沉降精度优优先, 基坑挡挡墙砂质质粘性土 -8m~ 模型底 ; 初始地下水位位为 -2.

本本文所有计算算模型均采用设计, 地下水位埋深 2.3m, 隔水帷幕幕起到阻隔坑坑内此方方法指定水力力条件参数数优化前, 先分析各监测外水力条件件的作用, 因此, 数值模型型中, 采用坑坑内点在在主要施工阶阶段对应的现现场实测值如如表 3 所示表 2 轴 4 施工工工况 Tab.

displacement) 放坡开挖至 2.3 m 深 1 (Slope excavation was conducted to the depth of 2.3 m) 施工围护墙与与第一道砼撑, 降水并开挖至 4.

6 m) 施工第一道钢钢支撑, 施加预应应力 600 kn 3 (Construction was conducted for the first steel support, with the pre-stressing of 600 kn) 降水并开挖至 7.

6 6 应用力学学报第 33 卷 4.1 数值模型计算模模型采用平面应变模型, 模型两侧边界界限制水平位移, 模型底部设设为固定边界, 如图 3 所示围护墙和第第一道混凝土土支撑采用板板单元模拟 ( 在二维模型中实实际为 5 节点点梁单元 ), 杨氏模量 3.15E7 kn/m 2 ; 其余余三道钢支撑撑采用点对点点弹簧模拟, 仅考虑其轴向向支撑力作用 ; 沿围护墙两两侧设置零厚厚度的接触面单单元模拟土-结构相互作用 ; 混凝土支支撑的杨氏模量量取 3.35E7 kn/m 2 15m 23m 32m 挡墙上位位移监测点取取深度 6m 12m 处计算监监测点布置如如图 4 所示图 4 数值计算算监测点布置 Figure 4 Monitoring point arrangement in numerical calculation 小应变刚刚度参数高高精度优优化轴 4 对应剖剖面的参数优优化图 3 数值模型 Figure 3 Numerical model 基于工况 4 实测值的参参数优化根据现场勘勘察数据, 轴 4 对应土层层大致分布情况如如下 : 人工填填土 0~-2.6m, 粉质粘土 -2.6m~-4.4m, 4.2 计算监测测点分布淤泥泥质土 -4.4m~ ~-6.8m, 粉质质粘土 -6.8m~-8m, 残积以考虑虑基坑周边地表沉降精度优优先, 基坑挡挡墙砂质质粘性土 -8m~ 模型底 ; 初始地下水位位为 -2.9m 的变形为辅辅助优化指标在数值模型型中地表选取取监根据据工程设计施施工步骤, 轴 4 按测点与现场场沉降观测点相对应, 分别别为距离挡墙 7m 表 2 所示工况进行行基坑开挖支支护并考虑降降水土体体的水压力插插值, 坑外土土体水压力保保持潜水位不影响基坑坑开挖的过程的降水采用坑坑内降水, 根据变的的方式指定水水力条件本本文所有计算算模型均采用设计, 地下水位埋深 2.3m, 隔水帷幕幕起到阻隔坑坑内此方方法指定水力力条件参数数优化前, 先分析各监测外水力条件件的作用, 因此, 数值模型型中, 采用坑坑内点在在主要施工阶阶段对应的现现场实测值如如表 3 所示表 2 轴 4 施工工工况 Tab.2 construction conditions of the axis 4 施工工工况 (construction 内容 (Content) conditions) 初始地应力, 位移清零初始阶段 (Initial phase) (Initial ground stress, zero clearing of displacement) 放坡开挖至 2.3 m 深 1 (Slope excavation was conducted to the depth of 2.3 m) 施工围护墙与与第一道砼撑, 降水并开挖至 4.6m 深 2 (Construction retaining wall and the first concrete support, lowering the water level and conducting excavation to the depth of 4.6 m) 施工第一道钢钢支撑, 施加预应应力 600 kn 3 (Construction was conducted for the first steel support, with the pre-stressing of 600 kn) 降水并开挖至 7.6 m 深 4 (Lowering the water level and conducting excavation to the depth of 7.6 m) 施工第二道钢钢支撑, 施加预应应力 800 kn 5 (Construction was conducted for the second steel support, with the pre-stressing of 800 kn) 降水并开挖至 12 m 深 6 (Lowering the water level and conducting excavation to the depth of 12 m) 施工第三道钢钢支撑, 施加预应应力 800 kn 7 (Construction was conducted for the third steel support, with the pre-stressing of 800 kn) 降水并开挖至至坑底 16.5 m 深 8 (Lowering the water level and conducting excavation to the depth of 16.5 m) 表 3 初始始土体参数下计计算值与现场实实测值误差对比 ( 工况 4)

7 Tab.3 error comparison between the calculation value and measured value based on initial soil parameters (condition 4) 测点 (Measuring point) A B C D E F G H 左墙 (Left wall) 右墙 (Right wall) 监测 (Monitoring) 计算 (Calculation) R -15% -37% -48% -14% 8% 2% -18% 0% 32% 77% σ 17.24% - - 由表 3 可知 : 地表沉降计算值偏小, 需要对上部表 4 第一次优化所示按照第一次优化结果来看, 数值计算与地表沉降监测断面 DBC-02 的监测值更加接近了, 挡墙变形也更加接近测斜监测值, 体现了一定的优化效果, 极值误差 R 控制到 30% 以内,σ 值从 17.24% 降低到 13.85% 然而, 变形量最大的测点 A 的 R 值未达到 10% 的精度要求, 而且, 表 4 第二次优化所示通过第二次参数优化, 成功地将测点 A D E 等测点极值误差控制到 10% 以内, 其余测点最大极值误差控制在 30% 左土体的刚度参数进行降低 ; 挡墙的水平位移较实测大, 可提高下部土体的刚度第一次参数优化按照 50% 增减参数的值, 同时小应变土体硬化模型刚度参数 : 应满足表 1 中的比例关系, 如 : 还存在远端地表沉降计算极值和左侧挡墙测斜计算极值偏小的问题, 如表 5 第一次优化结果所示考虑到轴 4 对应剖面的主控土层是残积砂质粘性土, 尝试将残积砂质粘性土的小应变刚度略微减小, 同时增大人工填土的刚度, 如右, 同时标准差 σ 降低到 15% 以内, 如表 5 第二次优化结果所示至此, 参数优化已达到收敛标准, 可进入下一工况的预测表 4 基于工况 4 实测值的刚度参数优化 Tab.1 stiffness parameters optimization based on condition 4 s measured value 优化次数 (optimization 人工填土淤泥质土粉质黏土残积砂质黏性土 (Residual 属性 (property) number) (Artificial fill) (Mucky soil) (Silty clay) sandy sticky clay) 第一次优化 (The first / kn/m 2 3.5E3 2.5E3 5E3 27.0E3 G optimization) / kn/m 2 35E3 25 E3 50E3 162E3 γ. 2E-4 2.5E-4 1.5E-4 4.5E-4 第二次优化 (The / kn/m 2 5E3 2.5E3 5E3 27.0E3 G second optimization) / kn/m 2 50E3 25 E3 50E3 150E3 γ. 3E-4 2.5E-4 1.5E-4 4 E-4 表 5 基于工况 4 实测值参数优化后计算值与现场实测值误差对比 Tab. 2 error comparison between calculation value and measured value based on the parameters optimization of condition 4 s measured value 左墙 (Left 右墙 (Right 测点 (Measuring point) A B C D E F G H wall) wall) 监测值 (Monitoring results) 第一次优化结果 (The first optimization results) 第二次优化结果 (The second optimization results) 计算 (Calculation) R 25% -16% -24% 3% -21% -38% -39% 0% -19% 14% σ 13.85% - - 计算 (Calculation) R 1% -23% -33% 3% -7% -23% -34% 0% -12% 32% σ 11.30% 基于工况 6 实测值的参数优化在工况 4 实测值的优化后的参数对工况 6 进行数值模拟, 并与现场实测数据进行对比, 如表 6 所示从表 6 可以看出, 通过工况 4 实测值的参数优化后, 预测精度得到了很大提升, 左边基坑外极值误差非常小, 右边基坑误差有些高, 总的来说, 标准差 σ 比较低 ; 挡墙变形相对较大为了进一步优化, 应该减小残积砂质粘性土的和., 降低到 80%, 成功地将沉降最大测点的极值误差控制到

8 8 应用力学学报第 33 卷 10% 以内, 其余测点极值误差最大值在 30% 左右, 标准差 σ 降低 15% 以内, 基本达到收敛标准, 可进入下一工况的预测表 6 基于工况 4 优化参数下工况 6 的计算值与现场实测值误差对比 Tab.3 condition 6 s error comparison between calculation value and measured value based on the parameters optimization of condition 4 测点 (Measuring 左墙 (Left 右墙 (Right A B C D E F G H point) wall) wall) 监测 (Monitoring) 计算 (Calculation) R -3% 11% 3% -6% -32% -47% -46% -40% 20% 47% σ 16.9% 基于工况 8 实测值的参数优化基于工况 6 实测值优化后的参数计算得到工况 8 的变形值, 并与现场实测数据进行对比发现, 经过前两阶段优化后, 基坑两侧地表沉降较大的 A 将上述优化后参数重新代入轴 4 剖面模型进行计算, 进一步验证优化参数的有效性基于优化后参数下的计算与实测地表沉降曲线如图 5 所示可见, 按上述方法获得的优化参数是合理有效的 E F 测点极值误差控制在 10% 以内, 且标准差 σ 0 距坑边距离 (Distance from the pit side)/m 也在 15% 之内, 满足收敛标准 5.2 轴 17 对应剖面的参数优化使用根据轴 4 现场实测数据优化后的小应变刚度参数, 同时对轴 17 剖面的 3 个典型工况的沉降和挡墙水平位移进行预测分析根据计算与实测对比结果, 通过对人工填土刚度增加 20%, 残积砂质粘性土的小应变刚度和. 增加 10% 的优化操作, 成功地将三个工况沉降较大的测点极值误差均控制到 10% 以内, 其他测点的极值误差总体控制在 30% 左右, 同时标准差 σ 降低 15% 以内至此, 轴 17 开挖变形分析参数优化达到收敛标准优化后的参数如表 7 所示项目 (Item) 表 7 优化刚度后参数 Tab. 8 parameters after the stiffness optimization 人工填土淤泥质土粉质黏土 (Artificial (Mucky (Silty clay) fill) soil) 残积砂质黏性土 (Residual sandy sticky clay) E / kn/m 2 6E3 2.5E3 5E3 21.0E3 G / kn/m 2 50E3 25 E3 50E3 132E3 γ. 3E-4 2.5E-4 1.5E E 轴 20 对应剖面的参数优化采用轴 4 和轴 17 优化后的参数, 选取的 3 个典型工况 :2015 年 4 月 3 日开挖到 -5m,5 月 5 日开挖到 -12.5m 和 5 月 17 日开挖到 -16.5m( 坑底 ), 对轴 20 的沉降和挡墙水平位移进行预测分析表明, 按照该参数对轴 20 的基坑开挖地表沉降及围护墙水平位移预测结果与现场实测值的误差基本满足收敛标准地表沉降 (Ground surface settlement)/mm 地表沉降 (Ground surface settlement)/mm (a) DBC-02 距坑边距离 (Distance from the pit side)/m (b) DBC-18 图 5 轴 4 开挖到底地表沉降计算与实测对比 ( 优化后 ) Fig 5 comparison between settling calculation and measured data based on the excavation of axis 4 to the end (with optimized parameters) 4 结论 2015/2/20, 开挖到 16.5m,(Excavating to 16.5m), 计算 (calculated) 2015/2/20, 开挖到 16.5m,(Excavating to 16.5m), 实测 (measured) 2015/2/20, 开挖到 16.5m,(Excavating to 16.5m), 计算 (calculated) 2015/2/20, 开挖到 16.5m,(Excavating to 16.5m), 实测 (measured) 通过本文研究可以得出以下结论 : (1) 选定某一剖面, 基于实际土层分布及实测数据, 对浅部开挖工况进行位移反分析, 通过若

9 干次参数优化后达到收敛标准 ; 然后对深部开挖工况再进行位移反分析, 继续对参数优化后达到收敛标准 ; 最后, 对开挖到底后基坑变形进行预测分析, 发现通过浅部开挖现场实测数据对计算参数进行优化调整, 能够提高参数准确性和合理性, 可为后续施工阶段高精度预测分析 (2) 由于土层分布的差异性, 应选定多个剖面, 基于对前一个剖面优化参数的基础上计算值与实测值的对比分析, 继续对参数进行优化, 直至达到收敛标准为止 (3) 本文提出的参数优化方法将阶段反分析优化刚度参数与正分析预测地表沉降相结合, 只需对参数进行 3~5 次优化调整即可将收敛误差控制到较小范围内, 并可根据前期优化的参数对后续施工实现高精度预测分析 (4) 通过刚度参数优化, 得出厦门市代表性土层淤泥质土粉质粘土和残积砂质粘性土的刚度参数, 积累了地区土工参数的经验值参考文献 (References) [1] Nogueira, C.L., Azevedo, R.F., and Zornberg, J.G. Validation of coupled simulation of excavations in saturated clay: Camboinhas case history.[j] International Journal of Geomechanic, ASCE, 2011, 11(3), [2] Schweiger, H.F., Vermeer, P.A., Wehnert, M. On the design of deep excavations based on finite element analysis[j]. Geomechanics and Tunnelling, 2009, 2: [3] Benz, T., Vermeer, P.A., Schwab, R.A small-strain overlay model[j]. International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics,2009a,33(1): [4] 木林隆, 黄茂松. 基于小应变特性的基坑开挖对邻近桩基影响分析方法 [J]. 岩土工程学报, 2014, 岩土工程学报, 2014, 36(S2): (MU Linlong, HUANG Maosong. Small-strain behavior-based method for effect of excavations on adjacent pile foundations[j].chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2014, 36(S2): (in chinese) ) [5] 朱合华, 杨林德, 桥本正. 深基坑工程动态施工反演分析与变形预报 [J]. 岩土工程学报, 1998, 20(4): (ZHU Hehua, Yang Linde, Hashimoto Tadashi. Back analysis of construction of deep excavation and deformation prediction[j].chinese Journal of Geotechnical Engineering, 1998, 20(4): (in chinese) ) [6] 朱合华, 刘学增, 傅德明. 软土深基坑粘弹性动态增量反演分析与变形预测 [J]. 岩土力学, 2000,21(4): (ZHU Hehua, LIU Xuezeng, FU Mingde. Viscoelastic dynamic incremental back analysis in soft soil pit foundation and deformation forecasting[j]. Rock and Soil Mechanics, 2000,21(4): (in chinese) ) [7] 刘学增, 朱合华. 考虑动态施工过程的岩土介质横观各向同性粘弹性反分析及其工程应用 [J]. 岩土工程学报, 2002,24(1): (LIU Xuezeng, ZHU Hehua. Back analysis on staged construction in transversely isotropic viscoelastic soil and its application to geotechnical engineering[j]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2002,24(1): (in chinese) ) [8] 尹蓉蓉, 朱合华. 岩土介质非线性弹性本构关系位移反分析 [J]. 华东船舶工业学院学报 ( 自然科学版 ), 2003,17(4): (YIN Rongrong, ZHU Hehua. Back-analysis of Nonlinear Elastic Model of Soil[J]. Journal of East China Shipbuilding Institute(Natural Science Edition),2003,17(4):72-74, (in chinese) ) [9] 王春波, 丁文其, 王军. 深基坑工程土层参数反分析方法探讨研究 [J]. 地下空间与工程学报, 2011,7(S2): ( WANG Chunbo, DING Wenqi, WANG Jun. Discussion and Research on Back Analysis Method for Deep Foundation s Soil Parameters[J]. Chinese Journal of Underground Space and Engineering, 2011,7(S2): (in chinese) ) [10] 彭军龙, 张学民, 阳军生, 等. 地铁深基坑支护的遗传神经网络位移反分析 [J]. 岩土力学, 2007,28(10): (PENG Junlong, ZHANG Xuemin, YANG Junsheng. Displacement back analysis of deep foundation pit for metro based on genetic algorithm and neural network[j]. Rock and Soil Mechanics, 2007,28(10): (in chinese) ) [11] 何广杰, 徐光辉, 高辉. 基于克隆选择算法的基坑工程位移反分析 [J]. 成都理工大学学报 ( 自然科学版 ), 2009,36(2): (HE Guangjie, XU Guanghui, GAO Hui. Back-analysis of the displacement of a foundation pit based on the clonal selection algorithm[j]. Journal of Chengdu University of Technology (Science & Technology Edition), 2009,36(2): (in chinese) ) [12] 何军涛, 张洁, 黄宏伟, 等. 基于多重响应面法的基坑位移反分析 [J]. 岩土力学, 2012,33(12): (HE Jun-tao, ZHANG Jie, HUANG Hongwei, etc. Back analysis of displacements of excavation based on multiple

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#4 ~ #5 12 m m m 1. 5 m # m mm m Z4 Z5

#4 ~ #5 12 m m m 1. 5 m # m mm m Z4 Z5 2011 6 6 153 JOURNAL OF RAILWAY ENGINEERING SOCIETY Jun 2011 NO. 6 Ser. 153 1006-2106 2011 06-0014 - 07 300142 ABAQUS 4. 287 mm 6. 651 mm U455. 43 A Analysis of Impact of Shield Tunneling on Displacement