浅析高层建筑沉降变形因子的确定方法.docVIP

浅谈高层建筑沉降变形因子的确定方法 摘要：回归分析模型是变形监测的传统预报模型，在这个模型中可以单独地考虑变形因子，本文主要探讨了变形因子的确定方法。文中简单阐述了变形因子的初步确定方法，回归模型的建立，并采用逐步回归的方法最终确定作用明显的变形因子，然后建立最佳回归方程模型，分析高层建筑的沉降变形并对其进行预报，最后结合工程实例对方法进行了验证，并得到了不错的效果。 关键词：高层建筑，变形因子，回归方程，沉降 引言 最近几年，随着我国国民经济的发展，各种高层建筑拔地而起，并且高度越来越高，形体越来越复杂。高层建筑的兴建，改变了以往地面受力的平衡状态，再加上高层建筑荷载的作用，这就使得建筑物的基础受力发生变化而导致沉降变形，为确保高层建筑的使用寿命和安全运营，并且为附近的建筑物提供详实的数据资料，对高层建筑的沉降观测就显得极其重要。影响高层建筑物沉降变形的因素有很多，确定有效的变形因子，便可以建立最佳的回归方程，对沉降作出有效的预报，下面探讨确定变形因子的方法。 确定变形因子 2.1 变形因子的初步选择 确定沉降变形因子之前，需要知道建筑物沉降变形的原因。建筑物沉降变形的原因分为两部分，第一部分是建筑物本身的原因，包括建筑物的自重、所受的荷载和建筑物结构形式等；第二部分是指自然条件及变化，主要有工程地质条件、水文地质条件、温度、季节性降水和周围的建筑环境。高层建筑沉降变形因子的初步选择，可以通过分析沉降原因确定变性因子，也可以借助与由监测得到的观测量变化过程线及图表，利用这些图表可以直观的各观测量与变形值的相关特性，另外还可以凭借经验和假设选择一些变形因子。 2.2 建立并解算回归分析方程 在回归分析中，若自变量与因变量之间存在线性函数关系, 则为线性回归；若是非线性关系, 则可根据曲线匹配或多项式函数拟合, 通过变量变换化为线性回归问题，这里用多元线性回规模型分析。 式中，，，，…，为回归参数，变形因子分别取值，，，…，时，对有观测值，，，…，， 为相应于的随机误差，，并且与一元线性回归模型一样，观测值与也是相互独立的。 2.3 逐步回归确定变形因子 利用逐步回归计算的方法，进行各变形因子作用显著性的检验，从而最终确定高层建筑沉降变形因子。假设用k个变形因子对应变量y组成一个多元线性回归模型，经回归计算后求得的回归方程是： 求出相应的残差平方和。 上式中，， 若在模型中减去一个因子，在进行回归计算，可得到对应的第二个回归方程： 求出此回归方程相应的残差平方和为。两个回归方程求得的残差平方和之差为 然后进行回归检验（F 检验）。在原假设下，是自由度为1的变量，是自由度为的变量，组成F统计量为 式中n为观测次数，k为回归方程的因子个数。式子在零假设下是自由度为的变量。根据自由度和选择的置信水平，可在分布表中查的对应的之值。如果计算得到的，那么在所选择的置信水平下，假设不可信，表明变形因子回归效果显著，应予纳入回归方程中。 工程实例 对济南市某高层建筑在施工期和竣工后一段时间内进行沉降变形监测，取其中一个观测点施工后期和竣工后的15期变形数据为例，前12期作为计算数据，后3期用来检测预测数据的准确性。 高层建筑沉降变形因子初步选择 从建筑物沉降变形的原因中，分析得到变形因子有：时间，载荷，地质，地下水和周围的环境，就此工程实例来说，由监测点沉降变化曲线，看出累计沉降量h和累计观测时间t有一定的关系，可以把时间t作为一个变形因子；高层建筑沉降量h与其本身的荷载p有一定关系，把建筑物荷载p作为另外一个变形因子，初步选定时间t和载荷p作为沉降变形因子，观测点沉降变化曲线如图1中实线所示. 初步建立回归方程 从图1中，可初步建立回归方程： ，取，， 解算回归方程 把观测数据代入，求得回归方程为： 求出相应的残差平方和。 逐步确定变形因子 在模型中，去掉一个变形因子即建筑物荷载因子，重新建立回归方程进行计算，得到回归方程： 求出相应的残差平方和。 两个回归方程求得的残差平方和之差。 变形因子显著性效果检验，原假设：，组成F统计量，计算结果。取置信水平=0.05，自由度为（1,13），在F分布表查的对应的=4.67。表明建筑物荷载因子应予接纳到回归方程中。通过这种方法把所有的变形因子按上述方法逐个进行检验，这样就可以把作用甚微的变形因子剔除而保留作用显著的因子。 建立最佳回归方程，预报变形 在这个工程实例中，建立的最佳回归方程为： 则可以得到实测值与预报值的图形对比，如图1所示，虚线为预报曲线。 图1 观测点沉降变化与预报曲线 可见，回归模型的预报值与实测值拟合效果较好。 总结 本文对高层建筑沉降变形因子的确定方法进行了初步探讨与分析，通过建立回归模型采用逐步回归的方法剔除效果微小的变形