【摘 要】
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新老路基间的不均匀沉降是高速公路改扩建工程中难以回避的问题,对于山东黄泛平原地区的高速公路而言更是如此。一方面我国高速公路路基的设计高度普遍较高,故而极易发生沉降;另一方面山东黄泛平原大量赋存冲积性粉土,这种粉土的形成与黄河在历史上的泛滥和对泥沙的长距离运输关联密切。这两方面的影响也使该地区的冲积性粉土形成了颗粒磨圆度高、难压实、多孔隙等特点,导致其在作为路基填筑物料使用时难以充分保证所填筑路基的
【基金项目】
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黄河中下游地区粉土路基建造支撑技术及工程应用； 黄河中下游粉土工程特性与路基长期服役性能提升技术； 国家自然科学基金-基于机敏土工格栅变形自检测的加筋土破坏模式识别与状态诊断（51279094）； 山东省重点研发计划-基于导电聚合物拉敏效应的智慧型土工合成材料研发及其应用技术（2017GGX501
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新老路基间的不均匀沉降是高速公路改扩建工程中难以回避的问题,对于山东黄泛平原地区的高速公路而言更是如此。一方面我国高速公路路基的设计高度普遍较高,故而极易发生沉降;另一方面山东黄泛平原大量赋存冲积性粉土,这种粉土的形成与黄河在历史上的泛滥和对泥沙的长距离运输关联密切。这两方面的影响也使该地区的冲积性粉土形成了颗粒磨圆度高、难压实、多孔隙等特点,导致其在作为路基填筑物料使用时难以充分保证所填筑路基的质量。由于曾为黄河故道且现代黄河也穿过其间,因此山东黄泛平原地区普遍地下水位较高,而该地区冲积粉土多孔隙的特点又使其在这种情况下容易出现毛细现象从而影响路基的稳定性;为了改变这种局面,减轻在山东黄泛平原进行拓宽路基建设时的不均匀沉降,研究中首先对山东黄泛平原所赋存的冲积性粉土的化学性质、物理性质、工程性质等进行了测定,在充分认识其特性的基础上提出了一种名为分部拓宽法的拓宽路基建造与控制理论,该理论主要包括三大组成部分,即:拓宽路基的分部填筑作业方法、以IG智能材料和北斗为基础的路基变形内外联合监测方法和以轻质神经网络为基础的拓宽路基变形预测方法。对于拓宽路基的分部填筑方法,其原则在于将拓宽路基的填筑分为先填筑部分和介于新老路基之间的后填筑部分。分部填筑法减小新老路基之间差异沉降的原理主要是依靠其先填筑部分对地基中有效应力路径的优化和反压作用。研究中通过数值计算研究了分部填筑法对地基中有效应力路径的优化作用,证明了分部填筑法可以提高拓宽路基的稳定性;研究中通过极限分析法建立了分部填筑法中后填筑部分所在间隙处的非对称地基承载力解析模型;在此基础上通过改进径向优化算法研究比较了分部填筑与传统水平分层填筑情况下的地基承载力值,从理论上证明了分部填筑法的反压作用对地基承载力具有提升作用。此外研究中还通过改进径向优化算法研究了不同因素对地基承载力的影响,为分部填筑法的施工设计提供了理论指导。在理论分析的基础上,研究中依托G1511高速公路菏泽段作为试验场地,通过比较分部填筑和传统水平分层填筑试验段的路基变形情况,从工程实践上检验了在山东黄泛平原进行高速公路改扩建时分部填筑法对新老路基不均匀沉降的控制效果。分部拓宽理论中重视对路基变形的长期监测,故而研究中提出了以IG智能材料和北斗系统为基础的路基变形内外联合监测方法。其中IG为一种以超导炭黑和高密度聚乙烯为原材料,基于渗滤原理制造的一种本质为导电聚合物的条带状智能土工合成材料。当受到拉伸时IG的电阻会随其拉伸变形而产生规律变化,这一特点称为IG的拉敏性。利用这一特性,IG可以在发挥一定加固功能的同时在路基内部作为传感设备实现拓宽路基内部变形的分布式监测。为考察其在工程环境下进行大规模应用的可能性,研究中通过-20℃～40℃范围内的温度影响试验,探究了服役温度对IG基本力学性能和拉敏性的影响,构建了服役温度场下IG的归一化电阻-温度-应变统一标定模型,为IG的变形解算和监测精度提升奠定了基础;此外研究中还对IG在高温、紫外线辐射、腐蚀性环境等多种不利条件下进行了加速劣化试验,分析了其抗劣化能力,证明了 IG在工程应用中的环境适应能力。事实上当IG被布置在拓宽路基内部时,其自身的变形与路基的变形之间存在高维非线性关联,故而分析IG的变形可以间接反映路基内部的健康状况从而对路基的潜在病害做出诊断。而为了更全面地获得路基的健康信息,研究中在新老路基外部关键部位布置了北斗基站作为沉降监测设备,与IG一起构建了路基变形的内外联合监测方法。与沉降板、单点沉降计等传统仪器相比,北斗设备在监测的精度和服役时间的广延性上具备更大的优势,利于长期承担高精度监测任务。研究中提出了北斗基站与IG材料的联合布置方法,并在现场试验中对该内外联合监测方法的实际应用情况进行了分析。分部拓宽理论中除路基的分部填筑方法和路基变形的内外联合监测方法外,对路基的变形预测也是重要的组成部分。研究中提出了一种名为轻质神经网络的机器学习方法用于路基变形的预测。研究中以多层前馈型构型为基础,通过L1正则惩罚和主动集二次规划建立了轻质神经网络的框架;通过基于次梯度的拟牛顿法建立了轻质神经网络的学习算法;而后分析了轻质神经网络的计算效率和简单结构下的最优拓扑模型,并基于现场试验监测数据对其预测能力进行了的考察,结果表明了轻质神经网络在黄泛区拓宽路基沉降预测中的实用价值和推广潜力。
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