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深度学习在实测沉降数据预处理中的应用研究

2021-10-06胡安峰李唐陈缘葛红斌李怡君

湖南大学学报(自然科学版) 2021年9期
关键词:深度模型

胡安峰,李唐,陈缘,葛红斌,李怡君

(1.浙江大学 滨海和城市岩土工程研究中心,浙江 杭州 310058;2.浙江大学 平衡建筑研究中心,浙江 杭州 310058;3.浙江大学 建筑设计研究院有限公司,浙江 杭州 310058;4.厦门翔业集团有限公司,福建 厦门 361012)

作为岩土工程的经典问题,预测地基的沉降过程是尚未完全解决的难题.传统预测沉降的方法一般有三种:一是利用沉降的理论计算法,如各类分层总和法与固结理论[1-4],但由于难以获取原状土参数以及施工现场的复杂性,计算出的结果往往和实际有一定差距.二是有限元建模等数值方法[5-9],除上述原状土体参数问题外,有限元法还存在模型参数选取偏经验化,迭代过程复杂耗时,易出现奇异点等多种问题,计算出的结果和实测值相比也不够准确.与上述两种方法相比,第三种的曲线拟合法通过实测数据来推算沉降量与时间的对应关系,能更真实地反映地基的沉降规律[10].应用广泛的有指数曲线法[11]、双曲线法[12]、泊松法[13]和Asaoka 法[14]等.曲线拟合法是通过在实测曲线上采点来拟合曲线,从而预测后续的沉降.为保证后续沉降预测顺利进行,实测数据的准确度就变得至关重要.但在实际工程中,现场实测沉降数据常常存在诸多问题.

对于在建的大型地基处理项目,测点通常在千位数量级,由于人工误差、仪器误差等影响,一般很难保证所有测点数据都准确无误.为避免异常数据对后续沉降预测的干扰,在使用曲线拟合法或……

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