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本文以实际案例对小直径盾构隧道下穿长江大堤加固技术进行探究,在解决工程技术问题的基础上对其他的盾构隧道工程施工提供参考. 相似文献
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为有效掌握苏州地铁基坑的空间变形特征,实现对其变形的高精度预测,利用数理统计及极限学习机开展基坑变形的空间效应分析及预测研究.首先,基于基坑变形监测成果,开展基坑变形的空间效应分析;其次,利用小波去噪、极限学习机及混沌理论等构建了基坑变形预测模型,以达到基坑变形的时间效应分析.结果表明,在空间效应分析方面,基坑竖向沉降... 相似文献
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地铁车站最重要部分是深基坑,它承载的安全系数比较大,因此对深基坑开挖尺寸有较高要求。分析基于地铁车站的深基坑开挖变形与影响因素,并提出行之有效的应对措施。 相似文献
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为研究隧道工程侧穿水坝的安全性问题,结合宁句城际轨道侧穿汤泉水库工程背景,利用有限元软件分析了盾构机掘进过程中隧道周围土体和土石坝变形规律,并研究了不同水库水位条件对隧道施工产生的坝顶位移影响。结果表明,施工期间盾构机周围土体竖向位移呈“W”型分布,地表隆起和沉降值均符合规范限值要求;从土石坝的变形情况来看,坝体竖向位移远大于水平位移,且主要集中在土石坝的背水面,随着掘进位置与坝体距离的缩小,坝体最大竖向位移位置不断向坝顶方向上移且在坝体更深处产生影响;为保证结构安全,盾构施工应选择水库水位相对较低且稳定的时期。研究结果可为隧道盾构开挖时有较高变形控制要求的建筑物结构安全评估和工程施工提供参考。 相似文献
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运用结构分解这一组织工具对大盾构造价内容进行子项划分,分析出各子项工程数量计算公式或关联参数,以及影响各子项造价的因素.继而,逐一分析各子项的造价指标测算方法,建立一套可充分反映项目所在地、当期价格水平的大盾构造价指标测算体系. 相似文献
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随着城市建设的发展,居民和工业需水量日渐增加,我国超长输水隧洞工程数量不断增多,竖井工程在超长隧洞工程中起到通风、投料等重要作用.本文以"引绰济辽"工程为研究背景,运用岩土工程分析软件Midas GTS对该工程一大直径竖井开挖支护过程进行有限元数值模拟分析,为确定设计参数提供合理性建议,也为类似工程提供参考. 相似文献
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基于地铁车站智能疏散指示系统的设计原理,分析了其系统组成、结构功能和集中控制系统,研究了不同事故工况下疏散指示系统的设计方案,最后以青岛地铁3、11号线疏散指示系统为例,验证了疏散方案的可行性。 相似文献
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为研究大直径顶管上跨施工对地铁运营隧道的影响预测问题,以深圳地区1.8m大直径顶管上跨地铁1号线某区间隧道施工为例,采用MIDAS/GTS三维有限元软件建立三维数值模型,对顶管施工引起的地表隆沉、地铁隧道竖向位移和横向收敛变形、顶管隧道本身竖向位移进行数值模拟分析。分析结果表明,顶管施工过程中,由于土体开挖卸载引起下部土体向上回弹,导致地面会发生一定的隆起,最大隆起发生在顶管隧道两端,中部隆起位移较小;地铁隧道水平位移很小,竖向发生向上位移,并伴随横向收敛变形,导致地铁隧道发生竖椭圆变形,但其位移均在地铁保护的允许范围内;顶管隧道本身会发生竖向向上位移,易导致顶管隧道前端产生偏移。该结论可为类似工程施工项目提供参考。 相似文献
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为了解决城市复杂地下结构群之间相互影响的工程难题,依托深圳某预建商业建筑基坑和地下规划交通隧道工程,对基坑与隧道群相互影响力学行为以及考虑建筑附加荷载作用下下穿隧道管片配筋设计进行研究。采用有限元计算软件建立基坑与规划交通隧道群三维数值模型和高铁隧道管片配筋荷载-结构模型,分析管片内力、基坑结构位移等指标,评价基坑与地下隧道群的相互影响。结果表明:1)在现有基坑桩-筏板基础结构设计情况下,管片内力变化幅度最大为10.85%,对后期交通隧道近接建筑基坑的影响较小;2)地下规划交通隧道施工过程中对基坑结构位移影响有限,隧道开挖后桩基础最大水平位移为1.36 mm,竖向沉降为2.44 mm,筏板基础最大水平位移为0.41 mm,竖向沉降为2.40 mm; 3)在建筑附加荷载作用下,隧道管片最大内力出现在拱顶内侧和拱腰外侧,考虑弯矩传递系数ξ时隧道管片配筋需要加强。研究成果优化了既有桩基础影响下的隧道结构配筋,可以为城市复杂隧道群的设计与施工提供参考。 相似文献
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为了解决预制拼装叠合管廊在结构施工过程中,侧墙和结构板连接点处的钢筋无法保证锚固长度的问题,提出了以梁-弹簧模型为基础的结构裂缝模拟旋转刚度分析方法.首先建立了以梁-弹簧模型为基础的结构分析体系,将结构连接点位置模拟为弹簧,并根据结构裂缝推算旋转刚度.其次,通过对比梁-弹簧模型和等刚度模型的计算结果,讨论了基于梁-弹簧... 相似文献
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为了更准确地对临河基坑开挖过程中出现的变形进行预测和风险预警,以天津地铁7号线王兰庄站出入口基坑临河施工为例,提出了一种基于改良高斯过程机器学习的临河基坑变形预测方法。首先,将施工过程收集的变形位移监测数据作为学习样本;其次,利用改良高斯过程回归算法对学习样本进行训练,并通过自适应不同的训练函数,获取较为合理的基坑变形代理模型;最后,通过代理模型预测基坑变形位移,并识别基坑风险,同时与传统高斯预测结果、有限元计算结果和实测值进行比较。结果表明:1)改良高斯过程回归方法较常规高斯过程的模拟效果更好,在样本点充足的条件下,可准确地根据基坑变形数据学习并预测后续基坑开挖的变形位移;2)相较于工程应用较多的有限元计算方法,采用改良高斯回归过程机器学习方法,可根据现场的实际监测数据对变形进行动态地学习、分析与预测。研究成果更贴近现场实际情况,具有较强的推广价值,可为基坑变形预测提供参考。 相似文献