深圳宏电大厦基坑工程开挖变形规律及预测研究

作     者：张延庆 

作者单位：吉林大学 

学位级别：硕士

导师姓名：秦胜伍;苏艳军

授予年度：2022年

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

主      题：深基坑开挖 深基坑变形 数值模拟 地表沉降 Stacking融合模型 

摘      要：中国工程建设正处于高速发展的阶段,深基坑工程的开挖深度和面积均不断增大。但由于深基坑工程通常地处面积狭小而人口密度较高的地方,所以深基坑施工对周围环境会产生极大的不利影响。特别是在软土地区基坑开挖时,常常会因为没有控制好基坑变形值而导致基坑不稳定及周边建筑物破裂等工程事故的发生。基坑开挖不仅要掌握基坑本身整体变形,还要有效地预测基坑开挖过程中周围地表沉降变化,以此来保证基坑自身和周围环境的安全。因此,本文以深圳宏电大厦基坑工程为例,采用Flac软件建立基坑整体模型,并结合实测数据统计,系统研究了深圳软土地区基坑开挖阶段内围护结构和坑外地表沉降变形规律;提出一种基于Stacking多模型融合的地表沉降预测方法。探索出一种基坑整体变形模拟与地表沉降动态预测相结合的信息化施工模式,以实现在工程特性较差且周边环境复杂的软土地区中基坑工程施工的安全性和经济性目的。主要研究内容如下:(1)依托深圳宏电大厦基坑工程,运用Flac模拟基坑工程整体开挖过程,对基坑围护结构位移、支撑轴力、周围地表沉降等在基坑开挖过程中的变化规律及特性进行分析。(2)监测数据统计与分析。通过基坑工程施工期间的实际监测数据的梳理与总结,分析施工过程中基坑围护结构顶部位移、周围地表沉降和内支撑结构轴力的变形趋势,进一步了解基坑的变形特征。并将统计分析的实测数据变化规律和数值模拟结果进行对比,以此验证本文建立的三维基坑模型的正确性和有效性。(3)基于Stacking模型融合的基坑周围地表沉降预测。依据Stacking集成学习技术,提出了一种用于预测深基坑地表沉降的多模型融合方案,通过三种传统基础模型(人工神经网络、随机森林和支持向量机)组合训练,建立Stacking融合模型,并将Stacking模型与三种基础模型的预测精度进行比较分析,以此来验证Stacking模型的准确性和可行性。