软土地基沉降的预测方法

软土地基沉降预测方法主讲人杨太钦指导老师许英姿主要内容一.软土固结沉降机理二.沉降预测方法概述三.基于实测数据的预测方法一软土固结沉降机理1.1软土固结的机理基本概念：土的压缩性－土在压力作用下体积缩小的特性。饱和土的压缩可以看作是孔隙体积减小，孔隙水被排出的性质。以压缩系数a和压缩模量Es来表征。土的固结－土的压缩随时间而增长的过程。与土的透水性密切相关，相同荷载作用下，透水性大的饱和无粘性土可以在短时间内完成固结过程；而粘性土由于透水性差，水分只能慢慢排出，压缩稳定所需时间很长。以固结系数C来表征。因此，压缩和固结的区别在于，固结是土压缩变形的整个过程，与时间有关。由于软土的主要特征表现为：天然含水量高、天然孔隙比大、强度低、透水性弱、压缩性高等。因此，软土地基具有沉降量大，固结完成时间长等不利的工程特性。一般建筑物在施工期间完成的沉降量,对于砂土可认为其最终沉降量已经基本完成。对于低压缩性粘土可以认为已完成最终沉降量的50%～80%;对于中压缩性粘土可以认为已完成20%～40%;对于高压缩性粘性土可以认为完成最终沉降量的5%～20%。由于软土的固结沉降是一个随时间增长的过程，所以需要地基的沉降量进行预测。太沙基一维固结理论固结微分方程Cv为土的竖向固结系数，u为孔隙水压力，z为计算点深度，t为时间(1)vwkeCa有了孔隙水压力u随时间t和深度z变化的函数解，即可求得地基在任一时间的固结沉降。令Sct为地基在某一时刻的固结沉降；Sc为地基的最终沉降。则可定义固结度U为通过推算得单向固结的平均固结度为：其中Tv为竖向固结时间因数H为压缩土层最远的排水距离，单面排水取土层厚度，双面排水取土层厚度一半。ctcSUS2281exp()4zvUT2vvCtTH1.2软土沉降发展的阶段三维应力状态下，软土地基的沉降经历了三个不同的阶段：1.瞬时沉降（发生阶段）瞬时沉降又称为初始沉降或不排水沉降。可以认为是在加载初期非常短的时间内，饱和软土中的孔隙水尚来不及排出时所发生的沉降。由于孔隙水并没有排出，所以瞬时沉降可以看作软土体处于弹性状态，总体积保持不变，侧向变形增加。2.主固结沉降（发展阶段）当建筑物荷载置于软土地基上后，随着时间的延续，地基土中孔隙水被逐渐排出，超静孔隙水压力逐步减小，土体逐渐压密产生体积压缩变形，进入弹塑性状态，因而地基体系逐渐发生沉降。水流的速率受到土的孔隙压力、渗透性和压缩性的影响，随着孔隙压力的消散，水流的速率将降低，最后孔隙压力消散基本完成，达到不变的有效应力状态．该部分沉降称为主固结沉降。3.次固结沉降（稳定阶段）当主固结沉降完成后，孔隙水压力接近完全消散时，固结过程尚未完全完成。此时土骨架粘滞蠕变开始出现，地基的沉降量将随着时间的推移而继续增加，但沉降速率逐渐变小。次固结沉降常常远小于主固结沉降，但是当软土深厚，尤其是含有胶态腐殖质等有机质时，次固结应予以重视。最后，当沉降时间足够长时，沉降量达到极限状态，沉降速率降为零，此时的沉降量为地基的最终沉降量。某软土地基的s-t曲线：1.3影响软土沉降的因素太沙基的一维固结理论虽然给出了固结沉降与时间的关系，但是由于固结理论本身的假设条件及计算指标的真实性等方面存在的问题,使得理论计算的沉降～时间的变化与实测结果比较,难以一致，甚至大相径庭。实际工程中，由于受许多不确定因素的影响，软土的沉降与时间是一种复杂的非线性关系。影响软土地基沉降的因素主要有：1.地基土性质和厚度。软土的压缩性，渗透性和孔隙比等性质都直接影响固结沉降的过程；相同荷载下软基的厚度不同，产生的沉降量就不同。2.排水条件。在沉降的三个阶段中，主固结沉降是一个排水固结的过程，孔隙水排出从而土体得到密实。因此，排水条件和渗流路径就会影响软土地基的沉降快慢。3.建筑物荷载。显而易见，同样的地基，荷载越大那么达到某一沉降量所需时间就越短。4.施工因素。施工中的扰动和震动都会对地基沉降产生影响。二软土地基沉降预测方法概述由于种种原因,建筑物在建期间或已建成投入使用时,基础出现过大沉降或不均匀沉降使建筑物产生偏斜而成危房,这样的事件时有发生。因此在工程实际中,不仅需要对地基进行验算和设计，还需要对各个时间的沉降量进行预测，预测建筑物在施工和使用期间的地基沉降量有着极其重要的意义。目前软土地基沉降的计算和预测方法主要分为三大类：111nniziziiiiiisiasHHeE1.解析法。分层总和法是建立在一维变形假定上的软基变形计算方法,即在地基压缩层范围内,按土的特性及应力状态分成若干层,然后利用侧限条件下土的压缩性指标计算各分层的压缩量,最后求其总和。由于一维变形的假定与实际变形情况有差异,导致计算结果与实测数据往往有较大偏差，但是计算较简便，常用于计算最终沉降量。最终沉降量s为：分别为第i层的压缩系数，平均附加应力，孔隙比，压缩模量和分层厚度,,,,iziisiiaeEH2.数值法。根据固结理论，结合各种土的本构模型，计算地基最终沉降量的各种有限元法。如考虑非线性弹性模型及弹塑性模型的有限元法、考虑粘弹塑性模型的有限元法、考虑结构性的损伤模型的有限元法、以及大变形固结有限元方法。但是由于计算参数较多，且土的指标一般需通过三轴试验确定，因而在工程设计中难以采用。例如在高速公路软土路基的沉降预测中，目前还不可能把有限元法作为每个断面沉降计算的主要方法应用于设计，主要用于重要工程、重点地段的计算。3.基于实测数据的预测方法由于软土地基的沉降受到许多不确定因素的影响，沉降与时间是复杂的非线性关系，所以用纯理论（解析法和数值法）计算的沉降量与实测沉降量往往有较大的出入。因而根据已获得的部分实测数据来估算软土地基的沉降，无疑具有重要的工程意义。对此，国内外学者进行了大量的试验研究和理论分析，提出不少估算软土地基沉降的方法，这些方法大多将软土地基的时间一沉降曲线假定为某一数学模型，利用已获得的试验数据确定该数学模型中的各个参数。这类方法同时考虑了实测数据和理论模型，不需要太多的假设条件，因此较好地模拟了场地的实际情况，具有较高的可靠性，并且避免了繁琐的试验，是值得广泛推广的实用方法。三基于实测数据的预测方法基于实测数据的预测方法也有很多，大多是在给定经验公式的基础上，用实测数据来计算公式中的参数。本章选取了具有代表性的几种方法。1.成长曲线拟合法由软土沉降的三个阶段可以知道，在主固结沉降阶段，沉降速率较大，后期次固结沉降阶段速率明显变小，最终趋向于某一极限值，大致呈“S”型的发展规律。因此可以用S型成长曲线来模拟沉降的全过程。常用的成长曲线模型有：Gompertz模型：Pearl模型：Weibull模型其中：L，a，b，r均为大于零的参数。1()btaeytLe2()1btLytae3()rbtytLae上述3种模型的渐近线均为直线y=L；参数b与响应变量y从初值改变到终值的速度有关；参数r用于增加数据拟合的灵活性。该3种模型具有如下共同特征：(1)均为单调递增函数；(2)都具有渐进线y=L；(3)均在拐点处发生凹凸性变化，使其图形均呈“S”型：(4)当tt拐点时，曲线均为快速增长阶段；当tt拐点时，曲线虽仍呈上升趋势，但增速减慢，且逐渐趋于零。最常用的成长曲线是泊松曲线，亦称逻辑斯蒂曲线或推理曲线，它的公式与第二种模型相一致。通常采用3段计算法可以求得泊松曲线方程中的各个参数，用该法求泊松曲线方程中的参数有以下要求：(1)时间序列中的数据项数或时间的期数n是3的倍数，分为3段，每段含n／3=r项；(2)自变量的时间t间隔相等或时间长短相等、前后连续，时间t由1开始顺序编号，取t=1，2，⋯，n。时间序列中各项数分别为y1，y2，⋯，yn。将其分为3段：第l段为t=1，2，⋯，r；第2段为t=r+1，r+2，⋯，2r；第3段为t=2r+1，2r+2，⋯，3r。设S1，S2，S3分别为3个段内各项数值的倒数和，则：则参数k,a,b就可以用S1,S2,S3的表达式来计算得到。()1btkytae11iritirrtSy几种成长曲线模型的预测结果比较：2.灰色系统理论灰色系统理论是我国邓聚龙教授在1982年提出的，它是应用数学的一项重要内容。相对于黑色（信息完全未知）和白色（信息完全已知）系统而言，灰色系统理论可以解决用部分已知信息来预测未知信息的系统工程问题。该理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测,就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测。尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的,但毕竟是有序的、有界的,因此这一数据集合具备潜在的规律,灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统的预测。目前使用的较为广泛的灰色预测模型是关于数列预测的一个变量、一阶微分的GM(1,1)模型。GM(1,1)模型是基于随机的原始时间序列,经按时间累加后所形成的新的时间序列呈现的规律,可用一阶线性微分方程的解来逼近。预测的方法：若已知n个等距时间原始数据为强化序列中潜在的内在规律，一般需将原始数据做累加生成变换，即：对累加值建立一阶微分方程：微分方程的解为：则由此得到的预测值为：(0)(0)(0)(0)[(1),(2),...,()]xxxxn(1)(0)1()()kixkxi(1)(1)dxaxudt(1)(0)ˆ()[(1)]akuuxkxeaa(0)ˆ()xk(1)(1)ˆ()(1)xkxk工程实例分析：秦沈客运专线是我国第一条客运专线，全线有软土路基24．04km，主要分布在凌海至沈阳之间。本段填方通过辽宁省沟帮子黑鱼河1号桥和黑鱼河2号桥之间，里程K274+717到K275+050，属冲积平原，地势平坦。由于该里程段埋设了大量的观测仪器，并取得了较全面的观测资料，因此将该段的断面作为分析的对象。按上述理论，运用MATLAB语言编写了适应软土路基进行沉降预测的相应的计算程序。用所建等时距GM(1，1)模型进行灰色预测，并且与双曲线预测法加以比较。经过对比发现灰色模型所得的预测数值与实际数据基本符合，说明了该方法的可行性。从下表中可以看出运用双曲线法所得到数据也是可以接受的结果，但它所得到数据不如灰色预测数值更接近实测数据。因此说明灰色预测更加合适。3.人工神经网络人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)是人工智能领域较为活跃的一个重要分支。它通过模拟人类的脑神经系统复杂的激励过程，建立能够进行学习，记忆和反馈的网络，来解决一些人们尚未真正认识其规律的“灰色领域”问题。神经网络分析方法具有较强的非线性动态处理能力，不需要精确的数学模型，也无需知道各变化的参数之间的关系，可以实现高度的非线性映射。BP神经网络是应用最广泛的一种神经网络，它是误差逆传播(errorback—propagation)网络的简称。BP网络是一种单向传播的多层前馈网络．它的神经元是分层排列的．各层神经元之间通过不同的权重连接．权重的大小反映了互连神经元之间的相互影响的形式与大小．BP神经网络一般由三层结构组成．包括输入层、隐含层、输出层，各层间实现全连接。网络的输入信号从输入节点向前传到隐含节点，经过激活函数后，再把隐含节点的输出信息传播到输出节点，最终给出输出结果。每层节点的输出只影响下一层节点的输出。利用神经网络预测软土地基沉降时间序列问题，包括学习训练过程和预测过程两部分。学习过程：网络任选一组神经元间的连接权，对于每一实例的学习分两个阶段，即正向传播过程和反向传播过程。第一阶段(正向传播过程)：给出输入信息通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个单元的实际输出值。第二阶段(反向传播过程)：若在输出层未能得到期望的输出值．则逐层递归地计算实际输出与期望输出之差值(即误差)，根据此差调节节点连接权值来减少误差。预测过程：网络学习训练结束后，将待预测样本作为输入向量代入网络．利用已得的稳定网络结构、连接权值对该样本进行预测，得到预测值。BP网络的组成结构为：网络中涉及到的向