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地铁联络通道冻结壁冻融灾害效应及其平均温度预测

Disaster effect of freez-thaw on the frozen wall of subway connection channel and its average temperature prediction

作     者:邹宝平 牟军东 罗战友 邓沿生 董涛 范秀江 易觉 ZOU Baoping;MOU Jundong;LUO Zhanyou;DENG Yansheng;DONG Tao;FAN Xiujiang;YI Jue

作者机构:中国矿业大学(北京)隧道工程灾变防控与智能建养全国重点实验室北京100083 浙江科技大学土木与建筑工程学院浙江杭州310023 杭州市地铁集团有限责任公司浙江杭州310017 同济大学土木工程学院上海200092 广东华隧建设集团股份有限公司广东广州510308 浙江省建投交通基础建设集团有限公司浙江杭州310012 

出 版 物:《自然灾害学报》 (Journal of Natural Disasters)

年 卷 期:2024年第33卷第2期

页      面:142-151页

核心收录:

学科分类:081401[工学-岩土工程] 08[工学] 0814[工学-土木工程] 

基  金:国家自然科学基金项目(41602308) 浙江省自然科学基金项目(LY20E080005) 浙江科技学院研究生课程建设项目(2021yjskj05) 

主  题:冻结壁 平均温度 冻融灾害效应 联络通道 地铁 

摘      要:冻结法因具有施工方便、强度高、防水效果好及对土体扰动小等优点在软土地区地铁联络通道施工中获得广泛应用。冻结壁平均温度作为衡量冻结效果的重要参数之一,其解析公式求解较为复杂,在实际工程中难以应用。建立了包括冻结管断裂灾害、隧道收敛变形灾害、冻结帷幕收敛变形灾害、冻结帷幕透水灾害和融沉灾害的地铁联络通道冻结壁冻融灾害链式效应机制,并考虑多种布管方案,采用冻结壁平均温度等效梯形法建立完整数据集,利用神经网络的高度非线性特征,建立能同时预测单排、双排和多排(n3)布管形式下冻结壁平均温度的神经网络预测模型。研究结果表明,基于完整数据集构建的冻结壁平均温度神经网络预测模型能有效地反映不同冻结管布置参数和冻结壁厚度等参数与冻结壁平均温度之间的关系;冻结壁平均温度均随冻结管排数和冻结壁厚度增大而逐渐降低,随盐水温度、冻结管间距和排距增大而逐渐升高。

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