Predicción del asentamiento de cimientos de suelo blando en el banco de arena de Wenzhou mediante el método de ajuste de curvas
Este libro se basa en los datos medidos del tiempo de asentamiento del punto central de la sección N5+850 del malecón Lingni en Wenzhou Shoal (pan de asentamiento CJPB-3), y adopta el método hiperbólico, exponencial. método de curva y curva de Pearl respectivamente. El modelo predice el asentamiento de cimientos de esta sección, y las conclusiones extraídas de diferentes modelos de predicción se comparan y analizan para obtener la precisión de la predicción y la aplicabilidad de diferentes métodos.
La carga gradual de la sección N5+850 del malecón Lingni se divide en 7 niveles. El primer nivel de carga comenzó el 11 de febrero de 2004 (la hora de inicio de la observación del asentamiento) y después de 550 días (. 14 de agosto de 2005), la sección de observación alcanzó la carga completa y entró en el período de carga muerta. La observación de asentamiento finalizó el 25 de febrero de 2006. El número total de días de observación reales fue de 745 días. La curva de tiempo de asentamiento medida de la N5+. La sección 850 es como se muestra en la figura. Como se muestra en 5.1.
Después de que el tramo N5+850 alcanza la carga completa, el número de días de observación durante el período de carga muerta es de 195 días. Los datos de asentamiento medidos de la placa de asentamiento CJPB-3 durante el período de carga muerta se muestran en la figura. Tabla 5.4.
5.2.2.1 Predicción del método hiperbólico del asentamiento de cimientos de suelo blando
Usando el método hiperbólico para predecir los datos de asentamiento durante el período de carga muerta, por lo tanto, el tiempo de carga completa el 14 de agosto de 2005 fue seleccionado. El importe de liquidación y el tiempo de (550d) se utilizan como (t0, S0) en la expresión del método de hipérbola. Hay 26 datos de asentamiento medidos (t, St) a partir del momento t0. Para probar el efecto de predicción hiperbólica, se seleccionan las primeras 19 muestras (550 ~ 665d) para participar en el modelado y se reservan los últimos 7 datos medidos. (675~745d) para inspección. La curva de regresión lineal (t-t0)/(St-S0)~(t-t0) ajustada por el método hiperbólico se muestra en la Figura 5.2.
Figura 5.1 Curva medida del proceso completo del tiempo de asentamiento del plato de asentamiento CJPB-3 en la sección N5+850 del malecón Lingni
Tabla 5.4 Asentamiento de CJPB-3 en la sección N5+850 de Lingni Seawall Datos de asentamiento medidos de la placa durante el período de carga muerta
Figura 5.2 Curva de regresión lineal ajustada por el método de hipérbola para la sección N5+850
Se puede observar en la Figura 5.2 que el CJPB de la sección N5+850 del malecón Linni -3 Los datos de asentamiento medidos del plato de asentamiento son parámetros del modelo de ajuste hiperbólico a=2.1188, b=0.0111 y el coeficiente de correlación R=0.9723, la correlación es buena.
La expresión del modelo de hipérbola es
Investigación sobre las características de ingeniería y las reglas de asentamiento de consolidación del suelo blando en el banco de arena de Wenzhou
Utilice la ecuación (5.28) para predecir Al liquidar esta sección, la comparación entre los valores predichos y los valores medidos se enumera en la Tabla 5.5. La comparación entre la curva predicha/ajuste del método hiperbólico y la curva medida se muestra en la Figura 5.3, y el gráfico residual se muestra en la Figura 5.4.
Tabla 5.5 Comparación entre el valor predicho y el valor medido real mediante el método de la hipérbola
De la Tabla 5.5 y las Figuras 5.3 y 5.4, se puede ver que el método de la hipérbola predice el resultado final Asentamiento S∞ de la cimentación sección N5+850 =313,9 cm. El error residual promedio de los resultados de predicción del método de hipérbola es de -1,3 cm y el error relativo promedio es de -0,48%, lo cual es un error pequeño, lo que indica que el método de hipérbola es factible para predecir el asentamiento de cimientos blandos. Sin embargo, los valores predichos del método hiperbólico son todos mayores que los valores medidos y, a medida que aumenta el tiempo, los residuos entre los valores predichos y los valores medidos aumentan gradualmente y los errores relativos se vuelven cada vez mayores. Lo que indica que el método hiperbólico es adecuado para predicciones a corto y mediano plazo. El efecto de predicción a largo plazo es deficiente, lo que se debe a la lenta convergencia del modelo hiperbólico.
Figura 5.3 Comparación entre la curva predicha y la curva medida del método de hipérbola de sección N5+850
Figura 5.4 Diagrama residual de predicción del método de hipérbola de sección N5+850
5.2 .2.2 Predicción del método de curva exponencial del asentamiento de cimientos de suelo blando
El tiempo y la cantidad de asentamiento en el momento de carga total (550d) de la sección N5+850 todavía se seleccionan como (t0, S0), y el Los primeros 19 datos de liquidación durante el período de carga muerta como muestra de modelado. La curva de regresión lineal ln(ΔSt/Δt)-tm ajustada por el método de la curva exponencial se muestra en la Figura 5.5.
Como se puede ver en la Figura 5.5, los parámetros de la ecuación de regresión lineal A=5.6106, B=-0.0114 y el coeficiente de correlación R=0.9744 para ajustar los datos de asentamiento medidos del plato de asentamiento CJPB-3 en En el tramo N5+850 del malecón de Linni, la correlación es mejor.
A partir de esto, los parámetros del modelo de curva exponencial se calculan como a=45,3650 b=87,7193. La expresión del modelo de curva exponencial es
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Figura 5.5 Curva de regresión lineal ajustada por el método de curva exponencial para N5 Sección +850
La ecuación (5.29) se utiliza para predecir el asentamiento de esta sección. La comparación entre los valores predichos y los valores medidos se enumera en la Tabla 5.6. Ajuste del método/curva predicha y la curva medida se muestran en la Figura 5.6, y su diagrama residual como se muestra en la Figura 5.7.
Tabla 5.6 Comparación entre valores predichos y valores medidos mediante el método de curva exponencial
Continuación de tabla
Tabla 5.7 Tres muestras de N5+850 sección CJPB -3 placa de asentamiento durante el período de carga muerta Resultados de la interpolación de barras (Δt=5d)
Se puede ver en la Tabla 5.6 y en las Figuras 5.6 y 5.7 que el método de la curva exponencial predice el asentamiento final de la N 5+ 8 Cimentación de 50 secciones S∞=269,2 cm, que es mejor que el método de la hipérbola. El resultado estimado es 44,7 cm menos. El error residual promedio de los resultados de predicción del método de la curva exponencial es -0,8 cm y el error relativo promedio es -0,32%. El error es menor que el del método de la hipérbola, lo que indica que el método de la curva exponencial es factible para predecir suave. asentamiento de fundaciones. Sin embargo, al igual que el método de la hipérbola, sus valores predichos son mayores que los valores medidos reales. A medida que pasa el tiempo, el error residual entre los valores predichos y los valores medidos aumenta gradualmente y el error relativo se vuelve cada vez mayor. mayor, pero el aumento es mayor que el del método de la hipérbola. El método es pequeño, lo que indica que el método de la curva exponencial es más adecuado para predicciones a corto y mediano plazo, pero no para predicciones a largo plazo.
5.2.2.3 Predicción del modelo de curva de Pearl del asentamiento de cimientos de suelo blando
Cuando se utiliza el modelo de curva de Pearl para predecir el asentamiento, los datos del modelado deben ser equidistantes de las mediciones reales en la Tabla. 5.4 Se puede ver en los datos que los valores de observación de liquidación de esta sección son series de tiempo no equidistantes. Por lo tanto, este libro utiliza MATLAB7.1 para compilar un programa y adopta el método de interpolación spline cúbica (Spline) para realizar la no. -serie temporal de liquidación equidistante ({ La transformación isócrona ({S(t)|t=1, 2, ..., n}) de S(ti)|ti∈R+, i=1, 2,..., n}), la isócrona transformada. La serie temporal de liquidación se muestra en la Tabla 5.7, y el intervalo de tiempo igual se toma como Δt=5d.
Figura 5.6 Comparación entre la curva predicha y la curva medida del método de curva de índice de sección transversal N5+850
Figura 5.7 Diagrama residual de predicción del método de curva de índice de sección transversal N5+850
Los puntos de interpolación Spline se proyectan sobre la curva de asentamiento medida, como se muestra en la Figura 5.8. Los puntos de interpolación básicamente caen sobre la curva medida y concuerdan bien con la curva medida.
Figura 5.8 Comparación de puntos de interpolación Spline y curvas medidas
A continuación se utiliza la serie temporal de asentamiento isócrono obtenida mediante interpolación Spline para establecer el modelo de curva Pearl. Para comparar con los resultados de predicción del modelo hiperbólico anterior y el modelo de curva exponencial, la serie de tiempo involucrada en el modelado aquí selecciona la serie de tiempo de liquidación de 550 a 665 días (debido a la interpolación isócrona, el número de muestras aumenta a 24 ).
Los parámetros del modelo de curva de Pearl se resuelven utilizando la programación MATLAB 7.1, y la expresión de ajuste del modelo de curva de Pearl para los datos de monitoreo del tanque de asentamiento CJPB-3 de la sección N5+850 del malecón de Linni es obtenido:
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La ecuación (5.30) se utiliza para predecir el asentamiento a intervalos iguales en esta sección. entre los valores predichos y los valores medidos se enumera en la Tabla 5.8 Ajuste del modelo de Pearl/ La comparación entre la curva predicha y la curva medida se muestra en la Figura 5.9, y el gráfico residual se muestra en la Figura 5.10.
Figura 5.9 Comparación entre la curva de predicción del modelo Pearl y la curva medida en la sección N5+850
Figura 5.10 Diagrama residual de predicción del modelo Pearl en la sección N5+850
De Tabla 5.8 Como se puede observar en las Figuras 5.9 y 5.10, el método del modelo de curva de Pearl predice el asentamiento final de la cimentación de la sección N5+850 S∞ = 265.2 cm, que es 48.7 cm menor que el resultado predicho por el método de hipérbola y 4.0 cm menos que el resultado predicho por el método de hipérbola. menor que el resultado predicho por el método de la curva exponencial.
El error residual promedio de los resultados de predicción del método del modelo de curva de Pearl es de -0,2 cm y el error relativo promedio es de -0,0 6%. El error es menor que el método de la hipérbola y el método de la curva exponencial. El método es factible para predecir el asentamiento de una base blanda, y el ajuste y el efecto de predicción también son los mejores. A juzgar por las curvas de ajuste y predicción del modelo de curva de Pearl, la convergencia de la curva es buena y el final de la curva residual tiende a ser estable, lo que indica que este método es adecuado para predicciones a corto y mediano plazo y a largo plazo. predicciones
Tabla 5.8 Comparación entre los valores predichos del modelo de curva de Pearl y los valores medidos reales
5.2.2.4 Análisis comparativo de los resultados de predicción del método de ajuste de curvas
Compare los tres métodos de ajuste de curvas anteriores (Los resultados de ajuste/predicción de los datos de monitoreo del tanque de asentamiento CJPB-3 de la sección N5+850 de Linni Seawall utilizando el método de hipérbola, el método de curva exponencial y el método del modelo de curva de Pearl son se resume en la Tabla 5.9, y cada curva prevista es paralela a la curva de asentamiento medida trazada en la Figura 5.11, para hacer más obvias las tendencias cambiantes de cada ajuste/curva prevista, se eliminan parte de las curvas medidas antes del período de carga muerta. al dibujar, y el diagrama residual correspondiente se muestra en la Figura 5.12.
Tabla 5.9 Comparación de los resultados de predicción de varios métodos de ajuste de curvas
Figura 5.11 Cuadro resumen que compara las curvas de ajuste/predichas y las curvas medidas de la sección N5+850
Por Como se puede ver en la Tabla 5.9 y las Figuras 5.11 y 5.12, los valores predichos de los tres métodos de predicción son todos mayores que los valores medidos. El orden de ajuste del modelo y los efectos de predicción de bueno a malo es: Modelo de curva de Pearl. > Método de la curva exponencial > Método de la hipérbola. El método de la hipérbola y el método de la curva exponencial convergen lentamente y son adecuados para predicciones a corto y mediano plazo, pero no para predicciones a largo plazo; de lo contrario, los resultados de la predicción se desviarán en gran medida de la liquidación real, mientras que el modelo de curva de Pearl concuerda; Bien con las curvas medidas, las curvas no divergen y la convergencia es relativamente lenta y adecuada para predicciones a corto, mediano y largo plazo.
Figura 5.12 Cuadro resumen de comparación de residuos de cada método de ajuste/predicción en la sección N5+850