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基于ANSYS的基坑土体参数反演及神经网络变形预测

作　者: 王子征
导　师: 陆培毅
学　校: 天津大学
专　业: 结构工程
关键词: 超大基坑围护结构变形现场监测 ANSYS优化 BP神经网络
分类号: TU753
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

基坑开挖是典型的土体卸荷过程，用常规三轴试验方法确定基坑开挖工程中土体的强度参数，忽略了深基坑工程的特定条件，必将对基坑开挖工程的设计计算造成一定的影响。而且基坑变形计算理论能否很好的反映实际情况受很多因素影响。除围护结构体系及周围土体本身特性外，较多的受施工因素，计算参数难以准确确定。因此，在试验条件受限的情况下采用反分析方法确立较为合理的土体强度参数就具有了重要的意义。本文针对天津于家堡地区的超大基坑工程实测数据，采用ANSYS优化反分析方法对基坑土层参数进行了反演。并且采用了神经网络智能分析方法，利用MATLAB对基坑的土体参数进行了初步的反演研究。通过对整体开挖面积达10万平米的该超大规模基坑监测数据的分析，发现了该基坑在实际中的特殊工作状态。依据位移实测数据，利用ANSYS优化技术，采用分两步的方法分别对土体变形参数和强度参数进行优化反分析，确立了较为合理的基坑有限元计算变形参数。利用MATLAB—BP神经网络工具箱设计了一个循环程序，用来判断神经网络最优隐层单元数目。采用正交试验方法设计了16组学习样本，对参数进行反演，得到了反演性能较好的神经网络，能够对基坑的土体参数进行反演计算。

全文目录

中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-11
  1.1 引言  7
  1.2 岩土位移反演分析的提出及研究现状  7-10
  1.3 本文的研究内容  10
  1.4 本文的主要工作  10-11
第二章于家堡基坑设计与监测分析  11-20
  2.1 于家堡基坑支护设计  11-12
  2.2 基坑工程监测  12-13
    2.2.1 监测的目的  12
    2.2.2 基坑监测的主要内容  12-13
  2.3 开挖工况  13
  2.4 基坑监测数据分析  13-19
    2.4.1 桩顶水平位移监测数据分析  13-14
    2.4.2 围护桩测斜数据分析  14-15
    2.4.3 坑外土体测斜数据分析  15-16
    2.4.4 坑外地表沉降监测数据分析  16-17
    2.4.5 腰梁水平位移监测数据分析  17-18
    2.4.6 支护桩桩身弯矩监测数据分析  18-19
  2.5 本章小结  19-20
第三章基坑开挖的反演分析理论  20-26
  3.1 深基坑开挖土体应力路径分析  20-21
  3.2 反分析方法  21-22
  3.3 ANSYS 土体本构理论  22-24
    3.3.1 DP 本构模型  22-23
    3.3.2 MC-DP 参数换算  23-24
  3.4 本章小结  24-26
第四章基于 ANSYS 优化技术的基坑土体参数反演分析  26-45
  4.1 ANSYS 的优化设计  26-28
    4.1.1 基本概念  26-27
    4.1.2 ANSYS 优化设计步骤  27-28
  4.2 基坑工程的优化反演分析  28-32
    4.2.1 基坑有限元建模  28-30
    4.2.2 土体优化参数的确定  30-32
  4.3 各地块有限元优化反演分析  32-44
    4.3.1 21 地块 E 值优化  33-36
    4.3.2 22 地块 E 值优化  36-39
    4.3.3 E 值的均化处理  39-40
    4.3.4 21 地块c、值的优化  40-41
    4.3.5 22 地块c、值的优化  41-42
    4.3.6 c 、的均化处理  42-43
    4.3.7 正分析验证  43-44
  4.4 本章小结  44-45
第五章 BP 神经网络在基坑预测中的应用  45-57
  5.1 神经元结构模型  45-46
  5.2 BP 神经网络及算法  46-48
  5.3 BP 网络结构设计  48-49
    5.3.1 网络层数设计  48
    5.3.2 隐层神经元数目的确定  48-49
    5.3.3 网格训练函数及学习函数的选择  49
  5.4 BP 网格学习训练  49-55
  5.5 基坑土体参数预测  55-56
  5.6 本章小结  56-57
第六章结论与展望  57-59
  6.1 结论  57
  6.2 进一步研究的工作  57-59
参考文献  59-63
发表论文和参加科研情况说明  63-64
致谢  64

基于ANSYS的基坑土体参数反演及神经网络变形预测

内容摘要

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