20101127-沈阳建筑大学-徐超-发言.pptVIP

* * 浅谈数值算法在桩基工作特性 分析中的应用 徐超 赵俭斌 刘斌 沈 阳 建 筑 大 学 2010.11.27 内 容 一、静压管桩基础在辽沈地区的研究与应用情况 二、数据挖掘技术简介 三、数值处理方法在桩基承载特性分析方面的应用 四、静压管桩承载特性分析的数值方法的进展及研究方向 五、结论与展望 一、静压管桩基础在辽沈地区的研究与应用情况 静压管桩基础 静压管桩是利用静压管桩机配重及其自重作为反力，以静力压入法进行施工的高强预应力混凝土管桩（PHC桩）。 PHC管桩 静压桩机 一、静压管桩基础在辽沈地区的研究与应用情况 静压法成桩的优点： 施工过程方便快捷 单桩承载力高 成桩质量可靠 无振动和噪音 无环境污染 适于北方寒冷地区的冬季施工 一、静压管桩基础在辽沈地区的研究与应用情况 在东北老工业基地的改造与振兴进程中，辽宁省于2003年在东北地区率先引进高强预应力混凝土管桩基础。 由于岩土工程的区域性特点，东北地区的地质条件与我国南方地区十分不同，在推广应用静压管桩技术过程中必须解决诸多与该地区相适应的技术与工程问题。 一、静压管桩基础在辽沈地区的研究与应用情况 静压管桩在辽沈地区的推广应用情况 一、静压管桩基础在辽沈地区的研究与应用情况 一、静压管桩基础在辽沈地区的研究与应用情况 静压管桩在辽沈地区的理论研究情况 沈阳建筑大学的专家学者针对辽宁地区的静压管桩工程实践经验，形成了辽沈地区静压桩终压力与极限承载力的相关关系理论，施工过程中终压力与设计标高双重控制准则，北方地区静压管桩冬季施工质量控制原则等相关研究成果。 在合适的数据挖掘技术和数值处理技术的帮助下，开展对静压桩在各种方式荷载作用下受荷行为的仿真，模拟及预测，也取得了较好的效果。 二、数据挖掘技术简介 数据挖掘（data mining）是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱为基础，多学科交叉、渗透、融合形成的新的交叉学科，其研究内容十分广泛。 从技术角度上看，数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随即的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但有时潜在的和有用的信息和知识的过程。简单地说，数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。 二、数据挖掘技术简介 2.1 人工神经网络 ··· ··· ··· 输入层 输出层 中间层 输入 输出 典型的三层BP神经网络基本结构 明确影响系统行为的有效因素，通过算子作用进行数据的无量纲化处理 进行量化分析，计算关联系数和关联度，得出各影响因素的关联度排序 选择反映该系统行为特征的数据序列，作出各个序列的图形，从直观上进行分析 灰色关联度分析流程图 二、数据挖掘技术简介 2.2 灰色关联度分析 二、数据挖掘技术简介 2.3 偏最小二乘回归分析 偏最小二乘回归分析=多元线性回归分析+ 典型相关分析+ 主成分分析 二、数据挖掘技术简介 2. 4 支持向量机 三、数值方法在桩基承载特性分析方面的应用 3.1 人工神经网络 单桩极限承载力预测 单桩沉降预测 单桩荷载位移性状预测 荷载—沉降关系曲线预测 荷载—侧位移关系曲线预测 桩身完整性判释 三、数值方法在桩基承载特性分析方面的应用 神经网络技术在单桩极限承载力预测方面的应用 Lee等人利用室内单桩模型试验结果，按桩的入土深度、模型箱内的土体应力和标贯击数等预测了模型桩的轴向承载力。 同济大学冯紫良等人提出了利用BP神经网络来预测桩基竖向极限承载力的方法。他们提取桩长、桩径、桩侧摩阻力加权平均值