导读:本文包含了沉降变形预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:高填方,高速公路工程,路基沉降变形预测
沉降变形预测论文文献综述
刘建超[1]（2019）在《高速公路高填方路基沉降变形的预测分析》一文中研究指出依据高速公路高填方路基结构,围绕不同填筑高度与土质条件下,对高填方路基沉降变形规律进行离心模型分析,依托工程实验,进行高填方路堤沉降预测模型研究。通过室内离心模型试验,得到不同压实条件下高填方路堤堤身沉降变形规律一致,通过树脂模拟计算结果进行回归分析,得到不同功土质下高填方路堤工期沉降计算公式,依据沉降观测值进行回归分析。分层压实累计达6～8cm后,进行分层强夯压实的施工方法高填方路堤沉降稳定性满足要。压实费用介于分层强夯工艺与碾压工艺的费用。(本文来源于《交通世界》期刊2019年24期）
姜刚,李举,陈盟,周佳薇[2]（2019）在《灰色-小波神经网络支持下对地铁工程沉降变形的预测》一文中研究指出变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容,贯穿于项目的设计、施工和运行,对监测的沉降数据进行处理,并预测沉降量,提前对工程作出安全预警,有很重要的实际意义。本文基于GM(1,1)灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论,借助Matlab软件编程,建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型。结合工程实例,将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据,结果表明组合模型具有很稳定的预测效果,比单独的GM(1,1)灰色模型预测准确度高,且训练样本越多,预测越符合实际情况。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年05期）
康传利,陈洋,顾峻峰,周吕,徐骏平[3]（2019）在《顾及系数矩阵结构灰色Verhulst-TLS估计及路基沉降变形预测》一文中研究指出针对观测值存在误差时,灰色Verhulst模型的白化方程系数矩阵同样包含误差,如果再使用最小二乘方法进行求解,计算出的模型参数是有偏的,而路基沉降预测精度要求越来越高,对此,提出了一种顾及系数矩阵误差结构的总体最小二乘新算法,该算法顾及系数矩阵误差及其特殊结构,考虑误差全面,减少未知参数个数,预测精度高,可广泛用于路基沉降预测。(本文来源于《桂林理工大学学报》期刊2019年02期）
隗忠全[4]（2019）在《山区高等级公路高填方路堤沉降变形规律及预测模型研究》一文中研究指出近些年,随着我国高等级公路建设的迅猛发展,山区道路建设也越来越多。在山区道路建设中,对于一些特殊地段采用高填方路堤形式通过,可以减少工程建设对周边生态环境的破坏、充分利用周边煤矿及隧道等工程的矿渣废料、进而达到保护生态环境和降低工程造价成本的目的。但是高填方路堤填方工程量极大,施工工艺复杂,在路堤修筑完成后,经过长期车辆荷载的反复作用及自然环境不可抗力因素的破坏影响,容易出现路堤局部沉降甚至整体塌陷,进而产生边坡滑动失稳等病害。故而,在高填方路堤工程中,路堤沉降问题不容忽视,研究高填方路堤沉降变形规律及工后沉降预测对实际工程具有重要指导意义。本文以福建某高速段高填方路堤为研究背景,选取合理的材料本构模型,利用ANSYS有限元分析软件建立典型的高填方路堤分析模型,选取了填筑高度、填料土石比、路堤坡度、地基处理方式等影响因素,对高填方路堤沉降问题进行了参数敏感性分析,同时对碾压施工工艺进行了探讨,总结了不同参数不同工况下的变形规律。然后结合实际工程,通过现场孔位布设与实时监测,采集并整理了现场实际沉降数据;通过现场土样采集及室内土工试验,得到相关材料物理参数;借助有限元分析软件ANSYS建立工程实体模型,仿真分析该路堤分级填筑时路堤的应力应变变化情况与沉降变形规律;通过工程现场实测沉降与仿真分析结果的对比,分析高填方路堤沉降变形规律。最后分别采用灰色系统理论GM(1,1)及BP神经网络对高填方路堤建立沉降预测模型,对比综合两种预测模型的优点,对实测非等时距监测数据采用叁次样条插值方法处理后,提出了更适用于此工程的基于GM(1,1)-BP神经网络的高填方路堤沉降联合预测模型。(本文来源于《长江大学》期刊2019-05-01）
杜艳[5]（2019）在《软土地基沉降变形预测方法归纳分析》一文中研究指出当前预测软土地基沉降的方法非常多,软土地基沉降预测方法适应性会因为地质条件的不同适用范围不同。为了在软土地基沉降中使得各预测方法体现出各自的优越性,文章将现有的软土地基沉降预测方法进行归纳总结。当前现有的沉降预测方法主要有经验公式法(双曲线法、指数曲线法、星野法)、灰色系统法、神经网络法、遗传算法。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年12期）
李凯甜,邓荣贵,周其健,张哲宁[6]（2019）在《蓉2号线有轨电车路基工后沉降变形预测研究》一文中研究指出对城市有轨电车进行路基工后沉降量的预测是保证其安全运行的关键,文章针对蓉2号线有轨电车路基沉降的实测数据,分析不同填料、不同填筑工艺下的地基沉降变形曲线,选用叁种不同的沉降预测模型根据实测数据对其进行沉降曲线全过程拟合。对比预测模型中沉降量值与实测值之间的差异,选取适合有轨电车的最优路基填筑施工方案,针对最优方案提出适合有轨电车的沉降预测模型,并预测得到各施工工艺下的最终沉降量。研究发现,采用工艺一沉降量较小,其路基填筑方法适用于对沉降要求较高的路基中,各预测模型中指数模型对有轨电车路基沉降预测的准确性较高。该预测成果能为城市现代有轨电车以及其他相关工程的路基沉降变形预测提供参考依据。(本文来源于《四川建筑》期刊2019年02期）
郑争锋,邹贤尧,陈志杰[7]（2019）在《加筋土高边坡变形沉降量与监测周期预测》一文中研究指出指出了加筋土高填方边坡的沉降是一个长期持续的过程,最终的沉降变形量直接影响场内构筑物的安全和美观。以湖北十堰地区某加筋土高填方边坡为例,通过对加筋土高边坡变形沉降的长期监测,对已有变形数据进行分析,获得了边坡变形沉降的变化规律,进一步预测了边坡变形位移的发展趋势,确定了最终的变形监测周期,为类似边坡设计提供数据支撑。(本文来源于《绿色科技》期刊2019年06期）
杨明,刘志刚,张学磊[8]（2019）在《锦州民用机场沉降变形监测及预测研究》一文中研究指出采用二等闭合水准路线测量方式对锦州民用机场跑道、站坪及联络道的工后沉降进行周期性监测,选用不同回归数学模型对沉降监测结果进行回归分析,并与实测沉降进行对比,确定合适的工后沉降预测模型。结果表明,Peal回归模型的预测沉降与工后实测沉降极为接近,对数模型的后期预测结果与实测值接近,采用Peal模型、结合对数模型对锦州机场工后最终沉降进行预测更准确;机场工后沉降监测宜采用多模型结合方案。(本文来源于《公路与汽运》期刊2019年01期）
巩林[9]（2019）在《地铁施工沿线高层建筑物沉降变形特征分析与预测》一文中研究指出本文就苏州市轨道交通3号线工程土建施工项目(首批)Ⅲ-TS-05标段工程实例为研究对象,分析地铁施工沿线高层建筑物沉降变形特征,通过曲线拟合预测其变形情况,以期对居民安全生活、地铁施工顺利进行有所帮助。(本文来源于《工程技术研究》期刊2019年03期）
苏利红[10]（2018）在《浅埋黄土隧道施工地层沉降变形及预测研究》一文中研究指出地下空间的开挖必然导致地层变形的不断发展。以某浅埋黄土隧道工程为实例,通过现场沉降变形监测和数值分析方法对沉降变形进行分析并预测其发展。监测结果表明两侧坡体存在回弹运动,是坡顶产生拉裂缝的主要原因;地层向洞内临空面变形的效应大于坡体的临空效应,这种效应有利于坡体的稳定。洞内监测结果表明支护结构的变形在距掌子面2倍洞跨后趋于稳定,影响支护收敛的关键施工步为边墙和仰拱的开挖。数值模拟结果与现场监测结果一致,表明该施工方案是可行的,对类似的工程具有一定的指导意义。(本文来源于《湖南交通科技》期刊2018年03期）
沉降变形预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容,贯穿于项目的设计、施工和运行,对监测的沉降数据进行处理,并预测沉降量,提前对工程作出安全预警,有很重要的实际意义。本文基于GM(1,1)灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论,借助Matlab软件编程,建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型。结合工程实例,将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据,结果表明组合模型具有很稳定的预测效果,比单独的GM(1,1)灰色模型预测准确度高,且训练样本越多,预测越符合实际情况。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
沉降变形预测论文参考文献
[1].刘建超.高速公路高填方路基沉降变形的预测分析[J].交通世界.2019
[2].姜刚,李举,陈盟,周佳薇.灰色-小波神经网络支持下对地铁工程沉降变形的预测[J].测绘通报.2019
[3].康传利,陈洋,顾峻峰,周吕,徐骏平.顾及系数矩阵结构灰色Verhulst-TLS估计及路基沉降变形预测[J].桂林理工大学学报.2019
[4].隗忠全.山区高等级公路高填方路堤沉降变形规律及预测模型研究[D].长江大学.2019
[5].杜艳.软土地基沉降变形预测方法归纳分析[J].科技创新与应用.2019
[6].李凯甜,邓荣贵,周其健,张哲宁.蓉2号线有轨电车路基工后沉降变形预测研究[J].四川建筑.2019
[7].郑争锋,邹贤尧,陈志杰.加筋土高边坡变形沉降量与监测周期预测[J].绿色科技.2019
[8].杨明,刘志刚,张学磊.锦州民用机场沉降变形监测及预测研究[J].公路与汽运.2019
[9].巩林.地铁施工沿线高层建筑物沉降变形特征分析与预测[J].工程技术研究.2019
[10].苏利红.浅埋黄土隧道施工地层沉降变形及预测研究[J].湖南交通科技.2018