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基于CPTu土层分类与桩承载特性的工程应用研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2基于CPTu土分类及土层识别研究概况

1.3基于CPTu桩承载特性研究概况

1.4本文研究主要内容及本文研究技术路线

第二章 基于CPTu土层分类应用研究

2.1概述

2.2 CPTu试验基本原理及相关试验指标

2.3基于CPTu试验指标土分类方法及其适用性分析

2.4 本章小结

3.1 概述

3.2 基于概率神经网络的土分类方法设计

3.3 基于概率神经网络的土层分类结果及对比验证

3.4土层界面划分验证

3.5区域场地的土层宏观评价

3.6本章小结

4.1概述

4.2基于CPT/CPTu桩承载力计算传统方法

4.3桩端阻影响区范围分析

4.4基于CPTu静压桩承载力计算新方法

4.5新方法验证分析

4.6桩承载力估算方法可靠度评价

4.7本章小结

第五章 基于CPTu单桩沉降预测及工程实例分析

5.1概述

5.2 基于CPTu单桩沉降预测理论模型分析

5.3工程实例分析

5.4 基于ABAQUS单桩沉降有限元模拟

5.5 本章小结

第六章 结论与展望

6.1主要结论

6.2 展望

参考文献

致谢

作者攻读硕士学位期间已发表(待发表)论文

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摘要

随着高层超高层建筑、高速铁路、大跨度桥梁等大型土木工程的出现与兴起,对岩土工程测试参数精确性的要求也越来越高。目前,原位测试技术是在岩土工程应用中最为广泛的方法,具有无需取样、测试对土体扰动程度低、试验便捷等优点。孔压静力触探技术(CPTu)在静力触探技术(CPT)基础上增加了更多功能的测试元件并且测试精度有了很大程度的提升。然而,由于CPTu测试数据量过于庞大且各种土分类图表的适用性存在差异,运用传统图表法对土层的分类识别存在模糊性且需要耗费大量人力、物力以及时间。在估算静压桩承载力时,承载力随时间不断变化,最终收敛于其真实承载力,而目前各估算方法没有体现此效应,仅仅是笼统地给出经验修正系数。在单桩荷载沉降预测分析方面,最为常用的方法也是公认可靠度较高的方法是传统的静载试验,但该方法消耗的时间、费用较高而且静载试验的试桩数量在某一程度上会影响对整个场地强度变形特性的宏观评价效果。
  在此背景下,本文采用东南大学岩土工程研究所的多功能CPTu测试系统获取工程现场实测数据并收集相关的工程地质资料,运用编写MATLAB程序模拟分析、现场试验、有限元模拟等方法,对基于CPTu土层分类识别、静压桩承载力估算方法以及单桩荷载-沉降预测进行分析研究。主要研究内容如下:
  (1)基于概率神经网络在解决分类问题、模式识别的优越性,采用CPTu实测数据,借助MATLAB平台编写相应的土层识别程序,对实际工程进行应用和分析。探讨了基于概率神经网络的CPTu土分类及土层界面识别方法对不同地质场地土层分类、薄夹层识别的适用性和有效性。最后,基于概率神经网络土分类方法对连续CPTu孔数据分析并对其识别结果合理地归并,尝试绘出了区域场地宏观土层剖面图。
  (2)首先运用对数螺旋曲线修正方法确定桩端阻影响区,对不同性质桩端土层的桩端阻影响区范围分析。基于镇江地区场地实测CPTu数据与压桩资料,考虑沉桩过程中侧阻退化效应建立了CPTu实测参数(锥侧阻力fs、锥尖阻力qt、孔压u2)与压桩力之间的关系,再根据静压桩的终压力与承载力的换算关系,提出了基于CPTu估算静压桩承载力的新方法。通过与文献中场地类似的工程算例进行比对验证了本文估算静压桩承载力方法的有效性。最后在统计大量实测数据基础上,应用一次二阶矩法的验算点法对包括本文方法在内的典型估算桩承载力方法进行可靠度评价。
  (3)通过地震波孔压静力触探实测土层剪切波速估算土体的初始剪切模量以及弹性模量,结合土体弹性模量随轴向荷载衰减的修正双曲线法,在此基础上结合基于概率神经网络土层分类和桩承载力估算方法,建立了成层土中单桩荷载-沉降预测模型。运用基于CPTu单桩沉降预测模型对工程实例中CPTu实测数据分析计算,得到单桩荷载-沉降曲线图,并就其预测结果与单桩静载荷试验结果及ABAQUS有限元模拟结果进行对比分析。

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