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以重庆东水门大桥—千厮门大桥渝中区连接隧道为研究对象,基于UDEC软件建立离散元数值模拟分析模型,研究了城区连拱隧道施工引起的地表沉降,上部建筑物基础沉降及倾斜,新建隧道下方已有轨道六号线的变形、受力特征,并将监测数据与数值模拟进行对比分析。结果表明,连拱隧道左侧隧道上导坑施工引起的隧道拱顶沉降和基础沉降量最大,经计算上部建筑物基础最大沉降量为3.81 mm,最大倾斜量为0.02%,建筑物基础沉降量和倾斜在规范许可范围之内;隧道施工引起的地层损失使得轨道六号线左拱肩向上隆起,六号线弯矩分布规律和其变形形态基本一致,弯矩最大值位于左拱肩部位,最大值为238 kN·m;数值模拟计算结果与监测数据量值相当,变形趋势基本一致;采用UDEC软件可以准确地计算出隧道开挖过程中节理的存在对隧道周围建筑物变形的影响。 相似文献
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小波神经网络模型结合了小波变换良好的时频局域化性质及传统神经网络具有的自学习功能,具有良好的逼近与容错能力。以某水电工程区的典型滑坡为例,在对滑坡的基本特征、滑坡变形与主要影响因素相关关系进行分析的基础上,选择滑坡位移速率和对滑坡位移起控制作用的降雨2个因素,建立了滑坡变形的小波神经网络预测模型,并与其他多因素小波神经网络模型进行了比较。结果表明,所建的滑坡多因素小波神经网络模型的预测精度总体均比较高,其中以位移速率和降雨量建立的2因素小波神经网络模型的预测精度最高,优于其他小波神经网络模型。 相似文献
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