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某大型公共建筑关键施工技术应用与研究

作　者: 闫峰
导　师: 胡长明
学　校: 西安建筑科技大学
专　业: 建筑与土木工程
关键词: 大型公共建筑关键施工技术深基坑桩锚支护大体积混凝土清水混凝土
分类号: TU745.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

在经济、技术高速发展的时代背景下，大型公共建筑已经取得了巨大进步，向着“高度更高、地下更深、跨度更大、结构更复杂、功能更全面”的方向发展。同时大型公共建筑在施工技术应用和研究方面也取得了相应的进步。本文以陕西省中医医院综合大楼施工为背景，结合国内外目前对大型公共建筑现状及发展趋势的研究。对深基坑桩锚支护技术、清水混凝土技术、大体积混凝土冬季测温技术进行简要分析；对深基坑桩锚支护变形监测及大体积混凝土温度监测数据进行分析和总结；对模糊-神经网络大体积混凝土温度预测系统及清水混凝土施工质量风险管理进行了重点研究。本文主要研究内容如下：⑴以陕西省中医医院综合大楼施工为背景，进行基坑开挖过程中桩锚支护体系变形监测（桩锚支护体系顶部结构沉降和水平位移监测）。分析施工过程中造成监测数值非正常变化的原因，并根据分析结果进行桩锚支护体系变形规律总结。⑵对中医院医院综合大楼筏板基础大体积混凝土浇筑后温度变化情况进行监测。将监测数据进行分析，对大体积混凝土浇筑后温度变化规律及温差对裂缝影响规律进行总结。⑶根据模糊系统和神经网络的特点，以陕西省中医医院综合大楼筏板基础温度测控为实例，对模糊-神经网络大体积混凝土温度预测系统进行研究。在研究过程中，本文首先通过将水泥水化热、导热系数、计算厚度、入模温度、外界气温及施工质量作为输入参数；将混凝土从浇筑到温度最大值的18个时间段温度监测数据作为输出参数，建立了大体积混凝土神经网络温度预测模型。其次在模型建立后，使用神经网络工具箱将33组监测数据中31组作为训练样本进行网络训练，剩余2组监测数据作为检验样本带入模型进行检验。检验后将得出的仿真值与实测值对比，误差可控制在0.5°C范围内。由此证明模糊-神经网络混合系统对大体积混凝土温度预测具有可行性和指导性。⑷以中医医院综合大楼施工为背景，通过运用风险管理技术对清水混凝土施工质量进行控制。在进行风险管理时,首先运用WBS-RBS法找出该项目存在的风险；然后在多维特性的基础上对风险进行定量、定性分析。本文在定量分析过程中,采取建立多维特性功效函数求解风险度的方法进行风险排序；在定性分析过程中,通过建立多维特性风险评价标准体系对风险因素进行打分,并将分值带入建立完成的隶属度函数中,然后运用模糊综合评价法进行风险等级的确定；再次根据定量、定性分析结果采取相应措施保证清水混凝土施工质量达到规范要求标准。并通过实例运用证明了风险管理技术对清水混凝土施工质量控制具有实际指导效果。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-10
1 绪论  10-20
  1.1 选题背景和研究意义  10-13
    1.1.1 论文选题目背景  10-12
    1.1.2 论文研究意义  12-13
  1.2 关键技术简要分析  13-15
    1.2.1 深基坑桩锚支护技术  13-14
    1.2.2 大体积混凝土冬季测温技术  14-15
    1.2.3 清水混凝土技术  15
  1.3 关键技术国内外研究现状  15-17
  1.4 本文主要研究内容  17-20
2 基坑桩锚支护体系变形监测技术分析  20-28
  2.1 基坑变形机理及时空效应  20-21
  2.2 桩锚支护体系的工作机理及破坏形式  21
  2.3 工程地质及设计方案概述  21-23
    2.3.1 工程地质概述  21-22
    2.3.2 基坑支护方案的选择  22-23
  2.4 深基坑施工过程变形监测  23-27
    2.4.1 基坑支护变形监测内容  23-25
    2.4.2 基坑支护变形监测结果分析  25-27
  2.5 小结  27-28
3 大体积混凝土温度监测与控制  28-36
  3.1 大体积混凝土的定义及特点  28
  3.2 大体积混凝土温度裂缝产生机理  28-29
  3.3 大体积混凝土温度裂缝的危害  29-30
  3.4 工程概况及施工工艺  30-32
    3.4.1 工程概况  30-31
    3.4.2 施工方案  31
    3.4.3 大体积混凝土裂缝控制措施  31-32
  3.5 大体积混凝土温度监测  32-33
  3.6 温度监测值分析  33-35
  3.7 小结  35-36
4 大体积混凝土温度预测系统的研究  36-68
  4.1 大体积混凝土施工质量模糊综合评价  37-41
    4.1.1 模糊综合评价原理  37
    4.1.2 模糊综合评价概述  37-38
    4.1.3 评价指标的权值确定  38-40
    4.1.4 隶属函数确定  40-41
  4.2 工程实例  41-50
  4.3 人工神经网络基本原理  50-53
    4.3.1 人工神经网络概述  50
    4.3.2 人工神经网络分类  50
    4.3.3 BP神经网络  50-53
  4.4 大体积混凝土神经网络温度预测  53-66
    4.4.1 输入层、输出层参数选取  53-55
    4.4.2 MATLAB神经网络工具箱简介  55-57
    4.4.3 大体积混凝土神经网络温度预测MATLAB实现  57-66
  4.5 小结  66-68
5 清水混凝土质量风险管理技术应用与研究  68-82
  5.1 风险管理的概述  68
  5.2 风险识别与分析  68-75
    5.2.1 风险识别  69-70
    5.2.2 风险分析  70-75
  5.3 工程实例  75-80
    5.3.1 风险识别实例  76-78
    5.3.2 风险分析实例  78-80
  5.4 小结  80-82
6 结论与展望  82-84
  6.1 结论  82-83
  6.2 展望  83-84
致谢  84-86
参考文献  86-90
攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目  90

某大型公共建筑关键施工技术应用与研究

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