【摘 要】
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近年来,随着城市建筑的不断增加,地面交通压力也随之增大,现有的地面资源已经完全无法满足城市需求,因此目前各类工程建设也向着更深、更高的方向发展,地铁工程则是更深的代表之一。近几年我国城市地下空间工程发展迅速,地铁已经应用于越来越多的城市,风亭作为地铁的附属结构之一,有时还会作为地铁工程中上一阶段的盾构机接收井,其作用十分重大。风亭的建造形式一般为深基坑,所以地铁车站中深基坑自身的变形问题以及对环境
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近年来,随着城市建筑的不断增加,地面交通压力也随之增大,现有的地面资源已经完全无法满足城市需求,因此目前各类工程建设也向着更深、更高的方向发展,地铁工程则是更深的代表之一。近几年我国城市地下空间工程发展迅速,地铁已经应用于越来越多的城市,风亭作为地铁的附属结构之一,有时还会作为地铁工程中上一阶段的盾构机接收井,其作用十分重大。风亭的建造形式一般为深基坑,所以地铁车站中深基坑自身的变形问题以及对环境影响的安全问题引起人们的愈发重视。为了了解基坑的沉降变形情况,保证基坑安全,针对基坑的现场监测是必不可少的,但是在施工中难免会出现安全问题,由于人工监测的不确定性,单纯从每日的现场监测数据进行防范依然存在着隐患,所以如何能在施工中甚至是施工前对基坑进行及时的风险预测是目前需要解决的问题之一。本文结合长春地铁五号线人民广场站深基坑工程实例,以基坑变形沉降为研究对象,首先提取现场监测数据并对其进行分类总结,研究基坑开挖对自身变形及周边环境的影响规律;其次,基于有限元方法建立基坑开挖的数值模型,并提取与监测数据对应的模拟数据,将其对比分析,验证模型的准确性;最后,以数值模型提取数据作为神经网络样本进行训练,得到基坑开挖风险预测模型,并对基坑周边地表沉降进行预测。本文主要完成工作如下:（1）针对基坑工程的现场位置及周边水文地质情况进行简要介绍,并对现场监测数据整理分析,从基坑周边地表沉降、围护结构水平位移、内支撑轴力和围护墙顶竖向位移四个方面进行规律总结,分析引起基坑的变形原因。（2）考虑现场施工的实际情况,确定土体本构模型、边界条件、模拟参数和实际的施工工况,并对模型进行适当简化来提高计算速度。通过MIDAS GTS软件建立深基坑开挖的三维数值模型,并提取对应工况下的模拟数据与现场监测数据进行对比分析,验证模型的合理性和准确性。（3）基于RBF神经网络对深基坑开挖引起周边地表沉降进行预测,针对RBF神经网络可能存在局部最优的缺陷,通过K均值聚类算法对其加以改进,并从数值模型中提取地表沉降模拟数据作为输入样本进行训练,建立基坑开挖引起地表沉降的风险预测模型。将预测值与监测值对比分析,验证预测模型的精度,并将预测值与普通RBF神经网络得到的预测值进行对比,确定预测模型精度的提升效果。
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