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为了探究盾构下穿施工对高铁路基U型槽结构和地层的变形影响规律,以拟建的石家庄市轨道交通4号线下穿京石高速铁路路基为工程背景,基于几何相似比配制了地层和结构模型试验材料,设计了试验监测系统,采用φ1 200 mm小型盾构机进行了盾构隧洞顶距路基管桩底不同距离的2组室内模型试验。结果表明:随着距离盾构隧道拱顶距离的增大,地层沉降减小,盾构施工对地层的影响范围约为2倍洞径,显著影响区为1倍洞径;随着埋深的增大,盾构施工引起结构下方地层的沉降减小,距盾构隧道顶距离分别为0.5倍洞径和1倍洞径时沉降最大差值为10%;U型槽结构与相邻地层间产生脱空,盾尾脱出阶段发生的地层沉降占比大于74%。建议管片拼装完成后采用保水性好且有一定早期强度的注浆填充材料,以控制沉降变形,同时进行地层深孔注浆,及时充填松动地层孔隙,增加地层密实度。 相似文献
92.
为分析白龙江流域舟曲段江顶崖滑坡的变形演化机理及其阈值,设计降雨条件下的大型堆积体滑坡物理模型试验,采用FARO FocusS 350三维激光扫描仪进行滑坡数据采集、处理,获取滑坡在不同降雨工况的点云模型数据,对比分析不同降雨工况下滑坡宏观及局部特征点的变化情况。研究表明:滑坡模型表面出现持续、快速、变化鲜明的整体变形特征,伴随出现滑坡模型中、前部横向、纵向的张拉裂缝,表明在非饱和渗流影响下,堆积体滑坡模型的基质吸力降低、孔隙水压力以及滑坡体重力荷载增加,导致滑坡模型临近失稳;根据滑坡模型宏观变形情况,其变形演化过程可划分为:初始变形阶段、等速变形阶段和加速变形阶段,3个不同变形阶段坡体宏观变形各自有其特点。通过对试验阶段的变形特征分析,设立了滑坡变形速率阈值,分别为0. 01 m/h、0. 02 m/h、0. 2 m/h。基于三维激光扫描技术坡体监测,结合坡体变形宏观和局部分析的优势,在保证高精度监测、采集、处理的同时,得到坡体的整体变形和位移。 相似文献
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95.
由于基坑工程的监测工作往往会受到开挖深度、设计形状等各方面因素的影响和制约,导致监测方法和手段也不能一成不变。基于虚拟断面法仅适用于比较规则的多边形基坑,本文结合珠海市横琴新区基坑工程实例,提出使用平面四参数坐标转换法在圆形基坑中对基坑立柱水平位移计算的应用。结果表明:使用平面四参数坐标转换法计算基坑水平位移时,既不受基坑形状的影响,也能更直观地反映出基坑水平位移的变形量。 相似文献
96.
近几年,全国开展了多次变形测量成果质量检验工作且效果显著。本文首先简要介绍了全国建筑变形测量成果质量检验工作相关内容,其次结合全国33个建筑变形测量成果受检项目中出现的较严重的质量问题,从成果类型、质量元素、典型问题3个方面对成果质量情况进行分析,最后根据分析结论与检验情况为建筑变形测量成果在生产中的质量控制及质量检验提供建议。 相似文献
97.
98.
本文采用小基线技术即SBAS-InSAR处理淮南市谢家集矿区的8景ALOS-PLASAR数据,时间跨度为2007年1月—2011年2月。首先利用SBAS-InSAR技术提取该矿区的时序形变速率,得到累计整体沉降趋势;然后针对公路、铁路、新旧矿区等重点沉降区域进行分析。由监测结果分析可知,十涧湖西路、堤坝整体处于下沉状态,西张铁路的西半段处于抬升状态,而东半段则下沉严重;东方矿井及新二矿区均处于不同程度的下降状态。 相似文献
99.
对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营。本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果。通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性。 相似文献
100.
由于大坝位移时间序列数据受各种复杂因素的影响,具有非平稳和非线性等特征,因此,利用传统、单一的时间序列预测模型较难准确地描述大坝位移变形的复杂规律。综合考虑大坝位移时间序列非线性和线性特征,本文提出了一种SVM和ARIMA相结合的时间序列预测模型。将大坝变形的时间序列分为非线性部分和线性部分。针对非线性部分,利用SVM进行滚动预测,并与NAR动态神经网络进行对比,试验表明SVM处理非线性问题具有相对的优势;针对线性部分,通过ARIMA模型对其进行单步滚动预测,综合两项预测结果得到组合模型的预测值。结合大坝实测资料对组合模型进行检验,试验结果表明,SVM-ARIMA组合模型的预测精度高,能更好地描述大坝位移的变化趋势,具有一定的实用价值。 相似文献