深基坑喷锚支护应力波无损检测理论研究与应用

摘要

锚杆锚固技术在岩土工程界应用广泛，锚杆支护在实践中被证明是一种行之有效的锚固支护技术，目前被广泛应用于矿山井巷、交通隧道、水工隧洞和各类岩土洞室、基坑、边坡及建筑物加固补强等施工领域。但由于各种因素的影响，锚固系统往往存在许多缺陷。用于岩土加固的锚杆如果存在内部缺陷，往往具有很大的危险性，甚至造成巨大的经济损失。避免此种情况的出现，需靠性能优异、准确可靠、方便实用的检测技术来实现。锚固系统的缺陷识别，质量诊断以及实时检测、补强，一直是岩土工程界广泛关注的问题。在锚杆支护的锚固工程中，对锚杆锚固质量的检测研究成为一项十分必要和迫切的任务。 传统的静载荷拉拔试验检测方法是一种破坏性检测试验方法，难以满足工程实际对锚杆进行大面积检测的需要，而应力波反射法这种动力测试方法作为一种既简便经济又迅速可靠的锚杆质量无损检测技术，不会对锚杆产生破坏作用，适宜进行大面积的质量检测，研究和应用应力反射法检测锚杆质量的技术来弥补静载荷拉拔试验法是十分必要和具有重要意义的。 本文在应用波动理论的基础上，研究了应力波在锚杆体内波动能量的外泄特征，得到了弹性波在锚固体系中的衰减规律及传播机制，为锚杆锚固质量的无损检测提供了重要的理论依据；在一维杆理论研究的基础上，建立完整锚杆低应变纵向动力响应的数学力学模型，推导出完整锚杆在杆顶受稳态正弦激励时的时域解析解，并在此基础上得到了瞬态半正弦波激励条件下的的瞬态解析解；利用ANSYS 有限元程序进行数值模拟计算；通过实际工程中试验锚杆的实测波形和数值模拟动测曲线进行比较分析表明，理论曲线与实测波形基本吻合；建立了基于遗传算法优化的BP神经网络模型，利用经过训练的神经网络的泛化功能解决锚杆承载力预测和锚杆完整性预测问题，实现了对锚杆锚固质量智能化评价。 本文的应力波法锚杆无损检测理论还为声波测试技术在边坡工程、地下工程等施工过程以及后续管理中的超声监测、稳定性评价以及岩体强度预测、地应力测量等方面的应用提供可参考的理论依据。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1引言

1.2研究的背景及目的、意义

1.3静载荷拉拔试验检测方法

1.3.1静载荷拉拔试验检测方法的原理

1.3.2静载荷拉拔试验检测方法的局限性

1.4国内外锚杆无损检测技术研究及发展现状

1.5本研究工作的主要内容和创新之处

第2章 岩土锚固机理与无损检测理论研究

2.1锚杆锚固的基本力学基础

2.1.1锚固系统

2.1.2锚杆的结构及分类

2.1.3锚固力的概念及锚固机理

2.1.4荷载从锚杆转移到灌浆体的力学机理

2.1.5灌浆与钻孔壁结合的力学机理

2.1.6锚杆的失效

2.2锚杆无损检测理论

2.2.1应力波在锚杆中的入射、反射、透射

2.2.2应力波在锚杆中的传播规律

2.2.3波在锚固体系中的衰减机制

2.2.4波在锚杆锚固体系中传播时的能量分配规律

第3章 喷锚支护深基坑工程锚杆无损检测试验研究

3.1工程概况

3.1.1工程地质条件

3.1.2水文地质条件

3.1.3环境条件

3.2锚杆无损检测实验方案的设计

3.2.1检测原理

3.2.2检测仪器及设备

3.2.3实验锚杆分类及仪器安装

3.3锚杆无损检测实验过程

3.3.1试验锚杆位置

3.3.2缺陷试验锚杆制作

3.3.3应力波反射法现场锚杆测试

3.4试验曲线分析

3.4.1实验时域曲线采集及分析

3.4.2锚杆无损检测试验结果分析

第4章 锚杆锚固系统低应变动测动力响应的数学模型及数值分析

4.1引言

4.2杆的一维波动方程的求解

4.3完整锚杆低应变纵向振动的半解析解

4.3.1基本假设及定解问题

4.3.2积分变换法求解

4.4完整锚杆低应变纵向振动的速度响应求解

4.4.1激振力选取

4.4.2参数取值

4.5缺陷锚杆低应变纵向动力响应问题的求解与分析

4.5.1数学力学模型及理论推导

4.5.2缺陷锚杆顶端瞬态响应的计算

第5章 有限元数值模拟分析

5.1 ANSYS有限元程序及锚杆锚固系统计算模型

5.1.1 ANSYS有限元程序求解动力学问题

5.1.2本文采用ANSYS有限元程序的具体选项

5.1.3完整锚杆锚固系统计算模型的确定

5.1.4缺陷锚杆锚固系统计算模型的确定

5.2计算参数、荷载施加及有限元划分

5.2.1计算参数的确定

5.2.2激振源的选择

5.2.3单元类型

5.3计算方案

5.4数值计算结果

5.5模拟计算结果与实测结果对比分析

第6章 应用人工神经网络进行锚杆锚固质量智能评价

6.1引言

6.2人工神经网络的基本原理

6.2.1神经元的模型特征

6.2.2人工神经元

6.2.3神经网络的学习算法

6.2.4人工神经网络的构成

6.2.5人工神经元激活值的计算

6.3 BP网络及BP学习算法

6.3.1网络结构

6.3.2传递函数

6.3.3隐含层数及节点数

6.3.4学习算法

6.3.5训练中的几个问题

6.4 BP算法的改进方法

6.5应用人工神经网络对锚杆锚固体系锚固质量智能评价

6.5.1锚杆的极限承载力预测在工程中的应用

6.5.2锚杆的完整性预测

第7章 结论与展望

7.1结论

7.2展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文与参与的科研成果情况

致谢