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深基坑坡顶水平位移监测方法及数据处理.doc

深基坑坡顶水平位移监测方法及数据处理

李抗志
2017-09-17 0人阅读 举报 0 0 0 暂无简介

简介:本文档为《深基坑坡顶水平位移监测方法及数据处理doc》,可适用于综合领域

深基坑坡顶水平位移监测方法及数据处理第卷第期岩土力学VolNoRockandSoilMechanics年月Feb文章编号:,(),,深基坑施工时地表沉降预测的时序投影寻踪回归模型,尹盛斌,丁红岩(天津大学建筑工程学院天津汤臣有限公司上海)摘要:为了保证施工的正常进行、实现信息化施工必须对基坑实际监测数据进行分析与预测。现有的趋势时间序列分析方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合预测误差较大。基于这点考虑以天津某工程基坑施工地表沉降观测序列为例在对原始数据进行分析的基础上提出既可以考虑趋势时间序列又具有高度非线性拟合性能的时序投影寻踪回归模型。首先通过比较分析几种时间序列方法的逼近误差和预测误差寻求出一种逼近较好的时间序列预测方法。然后将预测得到的时间序列和观测数据相结合采用投影寻踪回归方法拟合。应用结果表明该模型逼近性能良好预测误差小可为深基坑位移沉降的动态预测提供一条较好的途径对基坑动态设计与信息化施工等方面具有重要的参考价值。关键词:时间序列分析投影寻踪回归模型基坑施工地表沉降中图分类号:TU文献标识码:ATimeseriesprojectionpursuitregressionmodelforpredictingsurfacesettlementduringpitexcavation,YINShengbin,DINGHongyan(SchoolofCivilEngineering,TianjinUniversity,Tianjin,ChinaTomsonGroupinShanghai,Shanghai,China)Abstract:Tomaketheconstructionsafeandimplementtheinformativeconstruction,itisimportanttoanalyzeandpredictthepracticalmonitoringdataduringpitexcavationTimeseriesanalysisofexistingtrendsisverydifficulttomeettheactualconstructionofhighlynonlinearproblemsoffittingandforecastingerrorisbigBasedonthisconsideration,takingthepracticalmonitoringdataofthesurfacesettlementfromapitconstructioninTianjingforexample,thetimeseriesprojectionpursuitregressionmodelispresentedAfteranalyzingtherawdata,themodelcanbeconsideredbothtimeseriesandthehighlynonlinearfittingperformanceFirst,comparativeanalysisoftheapproximationerrorandtheforecasterrorofseveraltimeseriesmethods,wefindanapproximationofgoodtimeseriesforecastingmethodsThepredictedandobservedtimeseriesdatacombinedwithprojectionpursuitregressionfittingApplicationresultsshowthattheapproximationperformanceofproposedmodelisgoodanditspredictionerrorissmallThemethodspresentedhereinareimportantreferencetothedynamicdesignandinformativeconstructionforpitengineeringKeywords:timeseriesanalysisprojectionpursuitregressionmodelpitexcavationsurfacesettlement提供基坑施工所需要的动态数据作为动态设计的引言参考资料。目前利用时间序列分析方法研究岩土工程问题已有很多成果。一些研究者通过建立自基坑施工对周围环境的影响较大。为了保证施回归(AutoRegression)模型(即AR模型)对监工的正常进行、实现信息化施工必须在分析基坑测数据进行分析与预测如徐浩峰等建立了基坑施工监测数据基础上建立相应的数学模型及其有支撑轴力的AR模型并对模型参数进行了估计与检关参数实现监测数据的预测预报。基坑工程监测验尚岳全等分析了研究滑坡变形动态情况的AR数据通常是按时间先后排列的随机数据序列可以模型王杰等讨论了使用AR模型进行基坑水平用时间序列分析方法分析这一序列的动态特性收稿日期:第一作者简介:尹盛斌男年生博士研究生主要从事岩土工程方面的科研工作。Email:ysbcom工地距地界最小处约为m南侧退地界距离位移预测的可行性张永兴等建立了温度影响下隧道裂纹扩展的AR模型并对裂缝短期发展情况约为m西南角局部相邻层居民楼最小距离进行了预测赵燕容和袁宝远采用小波改进方法约为m距违章平房为m。建立了公路大桥深基坑支撑轴力动态预测的AR模监测情况地面沉降监测为基坑的监测内容之型Vilhelm等使用自相关方法研究了单轴抗压一监测工试验时混合片麻岩和砂岩岩样声发射统计特性与外程期限从桩基施工开始到地下结构施工结束。周边部荷载之间的关系缪海波等将滑坡位移监测数地表沉降监测时在观测点处打入或埋入钢制测钉据视为非平稳时间序列建立了滑坡变形趋势的顶部露出地面约,cm并磨成凸球面。地表沉降AR预测模型。测量使用精密水准仪和铟钢塔尺。图为监测点T还有一些研究者建立了岩土工程问题的自回地表沉降随时间的变化情况。归滑动平均(autoregressionmovingaverage)模型即ARMA模型方永兵建立了矿区地表沉降的观测时间dARMA模型刘晓等通过对原始观测数据使用均值化处理利用反向传播算法提取非平稳时序中的趋势项建立了边坡位移的ARMA模型王卫等在简要讨论数据预处理、模型选择、模型定阶与系统稳定性检验等问题基础上提出了数据趋势观测位移mm项提取的AR模型建立了变形预测的ARMA分析模型廖伙木等将灰色系统模型与ARMA模型图观测点T地表沉降随时间的变化情况结合起来提出了地下水位的预报方法。FigChangesofsurfacesettlementvstime然而现行的计算模型大多只考虑时间序列的ofthemonitoringpointT预测或非线性拟合将时间序列和非线性拟合融合在一起的模型较少。事实上位移沉降的预测既观测时间为从年月初开始监测到有时间的相关性更受工程施工条件降雨、施工年月底结束前后共计d时间。基本上每天环境等多种复杂条件的影响为此将时间序列和观测一次。本文选取年月到年月非线性拟合结合在一起建立位移沉降的预测模型显d的数据进行研究为了数据的正确性将这些天的沉降值作为遗失值处理(未参与计算分析)。图得尤为必要。中的沉降值为有效观测值。本文通过MATLAB平台下编制的应用程序监测工作应该由设计阶段开始根据工程的具在对原始数据进行分析的基础上提出既可以考虑体情况提出对现场监测的要求包括观测项目、测趋势时间序列又可以拟合非线性的时序投影寻踪回归模型。本文成果对信息化施工、基坑动态设计点布置、观测精度、观测频度和临界状态报警值等。等方面具有重要的参考价值。监测状态报警值的确定与基坑工程的具体情况有密切关系参照规范规定并由基坑设计人员根据基坑工程实际条件来确定。严格实施现场监测方案、及工程背景与监测情况时处理监测结果并将监测结果及时向监理、设计和施工人员信息反馈围护桩墙体沉深度变形观测工程背景以天津弘泽国际广场的深大基坑为埋设测斜管东西两侧各个点南北两侧各个背景工程位于上海市中心城区周边环境比较复杂施工场点共计个。本文以东西两侧的个点进行研究。地又非常狭小地下室层埋深较深。整个工程均{x}个原始观测数据下面以观测点T的全部i为桩基础主楼和裙楼地下层大型停车场地下(i,…,tt=)为例说明本文方法。层地面设计标高m基础梁板厚m其基底设计标高m室内外高差按m考虑坑深m。建筑物地上部分北、东两侧地表沉降的时序投影寻踪回归模型退线较大考虑地下室外扩因素距地界距离除东时间序列趋势分析趋势时间序列分析是在某北角外基本大于m两侧毗邻顺驰上谷商业街一时刻t的随机观察第期尹盛斌等:深基坑施工时地表沉降预测的时序投影寻踪回归模型为z(i)的标准差R为z(i)与y(i)的相式中:S值y构成的期望值数列E(y)在整体时间范围内zzytt关系数。其中:的变化:m()E(y)=f(β,β,…t),(t=,t=Sz(i)z(m()z{},…)i=)式中:f(β,β,…t)在研究的时间范围内显著的呈m(z(i)z)(y(i)现上升或下降的趋势。()R=y)zy投影寻踪回归mmi=((z(i)z)(y(i)投影寻踪方法是由JeromeH等提出的=i=iy))该方法把高维数据投影到低维空间通过计算极式中:z为序列z(i)的均值y为序列y(i)的均值。大化一个反映数据聚集程度的指标从而找到反映数据结构特征的最优投影方向。它是用来分析和处估计最佳投影方向理高维观测数据尤其是对于非线性、非正态高维当给定经验等级y(i)及其评价指标的样本数据数据的一种新型统计方法。具体应用过程如下:{x(i,j)}不同的投影方向反映不同的数据结构特设投影寻踪插值问题的多指标样本集为征最佳的投影方向就是最大可能暴露高维数据某类特征结构的投影方向。通过求解下面的优化模型{x(i,j)i=,…,mj=,…,n}其中m为样本的个来计算最佳投影方向目标函数为数n为指标个数。建立投影寻踪插值模型的步骤,如下:数据预处理maxQ(a)=SR()zzy设根据已知样本信息产生的经验等级值为约束条件为y(i)对应的样本属性值为x。消除各指标值的量ijn纲和统一各指标值的变化范围对原始数据进行预a=()j处理对正向指标本文采用式()将指标值变换j=到()区间:时序投影寻踪回归模型的应用基坑工程监测数据通常是按时间先后排列的x=xmax(x)()iijij随机数据序列可以使用时间序列分析方法分析这一序列的动态特性提供基坑施工所需要的动态建立等级评价模型就是建立x与y(i)之间的ij数据作为动态设计的参考资料。然而现有的趋数学关系。投影寻踪方法就是把p维数据{x(i,j)i=势时间序列分析方法很难满足实际施工中高度非线,…,mj=,…,n}综合成以a=(a(),a(),…a(n))性问题的拟合预测误差较大。基于这点考虑本为投影方向的一维投影值z(i)即文提出既可以考虑趋势时间序列又可以拟合非线n性的时序投影寻踪回归模型。其应用步骤是首先z(i)=a(j)x(i,()通过比较分析几种时间序列方法的逼近误差和预测j)误差寻求出一种逼近较好的时间序列预测方法。j=将预测得到的时间序列和观测数据相结合采用投然后根据z(i),y(i)的散点图建立适当的数学模型其中a为单位长度向量。影寻踪回归方法拟合。构造投影指标函数在综合投影时要求投通过比较分析时间序列的种模型选取拟合影值z(i)应尽可能大地效果较好的线性回归、次平滑、次指数平滑种方法进行分析比较预测情况分别见图、。种提取{x(i,j)}中的变异信息即z(i)的标准差S尽z模型的均方误差分别为、和。可能大同时要求z(i)与y(i)的相关系数的绝对值为了进一步比较种模型将其预测情况绘制在图R达到尽可能大这样得到的投影值就可望能尽中。由图可以看出次指数的拟合效果尽管较zy前两种效果好但均方误差也偏大当监测可能多地携带预测因子系统的变异信息并且能保证投影值对预测对象y(i)具有很好的解释性。基于时间在d以后逼近误差明显增大。此投影指标函数可构造为*Q(a)=SR()zzy为寻求合理的位移沉降预测方法引入拟合功能强大的投影寻踪回归模型将次指数和投影寻踪回归模型相结合根据上文时序投影寻踪回归模型理论建立位移沉降预测的时序投影寻踪回归模拟合值型。将T点的实测值、各种时序方法的预测值观测值时序投影寻踪回归模型的预测值绘制在图中由图可见与线性回归、次平滑、次指数平滑种时序预测方法比较时序投影寻踪回归模型表现出了很好的预测精度达到较好的预测效果。为进时间d一步说明本文模型的合理性和有效性将T,T(a)线性回归模型的预测和观测结果列入表从表中也可以看出该模型预测误差小具有较高的预测性能和精度对后续深基坑的施工和支护具有重要的参考价值。线性回归拟合值沉降位移mm次平滑位移沉降mm沉降位移mm位移沉降mm观测值次指数观测值时序投影寻踪回归时间d(b)次平滑模型时间d观测值图时间序列方法与时序投影寻踪回归的方法的比较拟合值FigComparisonoftimeseriesandtimeseriesprojectionpursuitregressionmethods讨论()本文所建立的时序投影寻踪回归模型尚未时间d(c)次指数平滑考虑暴雨、施工工况等方面突然变化对测试数据的位移沉降m图时间序列预测趋势图影响。本文方法经适当改进可用于建立直接考虑FigPredictingtrendoftimeseries这些因素影响的时序模型、也可以分段建立突然变化因素前后的时序模型。()对于季节变动因素引起的地表沉降可以线性回归在本文工作的基础上通过差分、取对数等方法建次平滑立相应的最优时序投影寻踪回归模型。次指数观测值()由于施工环境的复杂性地表沉降很难用统一的时序投影寻踪回归模型进行描述。如何将土本构参数和施工参数有效地引入模型之中还值得进一步研究。结语时间d图各种时间序列方法的比较本文提出的时序投影寻踪回归模型既可以考FigComparisonofvarioustimeseriesmethods虑趋势时间序列又可以拟合高度非线性的。第期尹盛斌等:深基坑施工时地表沉降预测的时序投影寻踪回归模型表观测点地表沉降随时间变化的观测值与预测值TableChangesofinitialandpredictedvaluesforsurfacesettlementvstime各监测点沉降位移mm时间TTTTTTd观测值预测值观测值预测值观测值预测值观测值预测值观测值预测值观测值预测值对于基坑开挖过程中的地面沉降不同位置时张永兴,彭念,徐洪,等温度影响下城市隧道补衬裂序投影寻踪回归模型的类型和阶数都不相同将所缝扩展的时间序列分析J土木工程学报,,得模型用于预测时必须考虑到监测位置的影响。():,由于时序投影寻踪回归模型的建立方法可以用于基坑工程其他监测数据的研究本文成果对基ZHANGYongxing,PENGNian,XUHong,etalTime坑动态设计和信息化施工等方面具有重要的参考价seriesanalysisofcracksincitytunnelliningunderthe值。effectoftemperatureJChinaCivilEngineeringJournal,,():,参考文献赵燕容,袁宝远基于小波的时序改进法在深基坑监测中的应用J岩土力学,,():,徐浩峰,应宏伟,朱向荣时间序列分析方法预报基坑支撑轴力J水利学报,,():,ZHAOYanrong,YUANBaoyuanAmethodbasedonXUHaofeng,YINGHongwei,ZHUXiangrongTimetimeseriesimprovementmethodofwaveletappliedtoseriesanalysismethodforpredictingsupportingforcesofdeepfoundationpitmonitoringJRockandSoilMechanics,,():,excavationpitJJournalofHydraulicEngineering,,():,JEROMEH,WERNERSProjectionpursuitregret尚岳全,孙红月,赵福生滑坡变形动态的自回归模型ssionJJournaloftheAmericanStatisticalAssociation,,:,分析J岩土工程学报,,():,缪海波,殷坤龙,柴波,等基于非平稳时间序列分析SHANGYuequan,SUNHongyue,ZHAOFusheng的滑坡变形预测J地质科技情报,,():,ARMAmodelanalysisoflandslidedeformationJChineseJournalofGeotechnicalEngineering,,():,MIAOHaibo,YINKunlong,CHAIBo,etal王杰,张小平,胡明亮AR模型在基坑工程预测中的Deformationpredictionoflandslidebasedontheanalysis应用J江苏建筑,,():,ofnonstationarytimeseriesJGeologicalScienceandTechnologyInformation,,():,WANGJie,ZHANGXiaoping,HUMingliang方永兵基于时间序列分析的地表沉降数据分析处理JAutoregressivemodelforthepredictionofexcavation山东理工大学学报(自然科学版),,():,engineeringJJiangsuConstruction,,():,FANGYongbingAnalysisandprocessingofsettlementdatabasedontimeseriesanalysisJJournalofdeformationmeasurementdataJJournalofEarthSciencesandEnvironment,,():,廖伙ShandongUniversityofTechnology(NaturalScience木,董增川,束龙仓,等地下水位预报中的组合时Edition),,():,间序列分析法J山东大学学报(工学版),,刘晓,曾祥虎,刘春宇边坡非线性位移的神经网络():,时间序列分析J岩石力学与工程学报,,():,LIAOHuomu,DONGZengchuan,SHULongcang,etalLIUXiao,ZENGXianghu,LIUChunyuResearchonCombinativetimeseriesanalysismethodfortheartificialneuralnetworktimeseriesanalysisofslopepredictionofthegroundwaterlevelJJournalofnonlineardisplacementJChineseJournalofRockShandongUniversity(EngineeringScience),,MechanicsandEngineering,,():,():,王卫,杨志强,杨建华,等变形观测数据时间序列建BRANKOPCasebasedalgorithmforpattern模中的几个问题J地球科学与环境学报,,():recognitionandextrapolationCProceedingsofnd,SGAIInt’lConfonKnowledgeBasedSystemsandWANGWei,YANGZhiqiang,YANGJianhua,etalAppliedArtificialIntelligenceCambridge:CambridgeUniversityPress,:,Severalimportantproblemsintimeseriesmodellingof上接第页王贵君天然气岩盐洞室群长期存储能力J岩土工inelasticityMNewYork:SpringerVerlag,程学报,,():,PIETRUSZCZAKS,JIANGJ,MIRZAFAAnWANGGuijunLongtermstoragecapabilityofgaselastoplasticconstitutivemodelforconcreteJIntJcavernsinsaltrockJChineseJournalofGeotechnicalSolidsStruct,,():,,Engineering,,():,MAZARSJApplicationdelamécaniquedelendoCHANKS,MUNSONDE,BODNERSR,etalmmagementnonlinéaireetàlarupturedubétondeCleavageandcreepfractureofsaltrockJActastructureDoctoralThesisDFrance:UniversityofParis,Materialia,,():,汤艳春考虑岩盐应力与溶解耦合效应的盐腔溶腔机FARMERIW,GILBERTMJDependentstrength理研究博士学位论文D武汉:中国科学院武汉岩土reductionofrocksaltCProceedingsofthest力学研究所,ConferenceontheMechanicalBehaviorofSaltClausthal:HORIIH,NEMATNASSEROverallmoduliofsolidsTansTechPublications,:,withmicrocracks:loadinducedanisotropyJJMechMURATMicromechanicsofdefectsinsolidsMSl:PhysSolids,,():,MartinusNijhoffPublishers,NEMATNASSERS,HORIM,Micromechanics:OverallPENSÉEV,KONDOD,DORMIEUXLMicromepropertiesofheterogeneousmaterialsAmsterdam:sn,chanicalannlysisofanisotropicdamageinbrittlematerialsJJEngngMech,ASCE,,():SIMOJC,HUGHESTJRComputational,

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