黄土地层微型桩水平承载力研究

来源 :西安建筑科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:kwok916
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对于微型桩水平承载力,在目前的研究中尚未有统一的并被工程界普遍接受的表达式,本文就此问题进行了研究.首先选用西安地区黄土作为试验模型的滑坡介质,在假定干密度保持不变的前提下,选择土体饱和度、桩径和桩间距作为影响因素,每个因素选取三个试验水平,按照正交试验方案,对微型桩进行了室内试验,得到了不同影响因素和试验水平下的水平承载力大小关系,并借助MATLAB数据拟合功能,对水平承载力进行了一次线性和二次非线性函数的回归分析,对回归函数系数分别运用假设检验的相关原理进行了评价,最后将二次非线性回归函数应用于工程实例中和原设计方案进行了对比.试验结果表明微型桩的水平承载力与饱和度呈反比、与桩径呈正比关系,且三个因素对水平承载力影响大小的排列顺序依次为饱和度>桩径>桩间距;回归结果展示了二次非线性回归函数相比一次线性能较好地吻合试验结果,且具有较高的拟合精度;实例对比结果显示了二次非线性回归函数能够满足设计抗滑力的要求. For the horizontal bearing capacity of micro-pile, there is no uniform expression accepted by the engineering in present study, and the problem is studied in this paper.Firstly, the loess in Xi’an area is selected as the landslide medium of experimental model, Under the premise of constant, soil saturation, pile diameter and pile spacing were selected as the influencing factors. Three factors were selected for each factor. According to the orthogonal experiment scheme, the micro-piles were tested in laboratory and different influencing factors were obtained The level of horizontal bearing capacity of the relationship between the level and the use of MATLAB data fitting function of the horizontal bearing capacity of a linear and quadratic nonlinear regression analysis of the coefficient of regression coefficients were tested using the relevant principles of evaluation Finally, the second-order nonlinear regression function is applied to the engineering example to compare with the original design.The results show that the horizontal bearing capacity of micro-piles is inversely proportional to the saturation and is proportional to the pile diameter, and the three factors affect the horizontal The order of influence of bearing capacity is the order of saturation> pile diameter> pile spacing. The regression results show that the quadratic nonlinear regression The number of lines compared to a performance test results agree well, and has a high fitting accuracy; Comparative example The results show the stabilizing force to meet the design requirements of a nonlinear regression function is quadratic.
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