路堤沉降与稳定观测数据处理方法对比分析

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1、第38卷,第2期公路工程Vo1.38,No.22013年4月HighwayEngineeringApr.,2013路堤沉降与稳定观测数据处理方法对比分析谌博(湖南省交通科学研究院,湖南长沙410015)[摘要]用双曲线回归拟合法、指数曲线拟合法和星野法3种方法进行了路堤沉降与稳定观测数据的处理,通过对拟合结果的分析说明了三种方法的各自特点。结果表明,3种方法的短期沉降预测能力均较好,星野法模型较其它两个模型与实际最贴近,双曲线模型与星野法模型拟合效果相近,而指数曲线模型预测的最终沉降量较另外两个模型偏大。[关键词]路堤沉降与稳

2、定;双曲线法;指数曲线法;星野法[中图分类号]U416.12[文献标识码]A[文章编号]1674—0610(2013)02—0145—03ComparativeAnalysisofEmbankmentSettlementandStabilityObservationDataProcessingMethodsCHENBo(HunanCommunicationResearcherZnstitute,Changsha,Hunan410015,China)[Abstract]Embankmentsettlementandstabili

3、tyobservationaldatabeprocessedbyhyperbolicfit—tingmethod,exponentialfittingmethodandhushinomethod.Thecharacteristicsofeachmethodbyfit—tingresultsisanalysisanddescribed.Resultsshowthatthepredictiveabilityoftheshort—termsettlementofthethreemethodsarebetter.TheHoshinom

4、ethodmethodmostclosewiththeactualobservationaldatacomparedtotheothertwomodels.Hyperbolicfittingmethodwithsimilarthehushinomethod.ButFinalpredictedsettlementbyexponentialfittingmethodistoolargethantheothertwomethods.[Keywords]embankmentsettlementandstability;hyperbol

5、icfittingmethod;exponentialfittingmethod;hushinomethod0前言1双曲线模型利用实测沉降数据来预测路堤最终沉降量,经在双曲线模型中,任意t时刻的沉降量计算公验曲线模型有4种¨:三点法模型、双曲线模型式为:以及指数曲线模型和星野法模型。这些模型均可以一t方便地转化为基于最小二乘原理的拟合,拟合效果s。+,()也较好,故广泛应用于实践工程中。然而,用双曲线回归拟合法、指数曲线拟合法和式中:S为t时刻的沉降量;S。为t。时刻的实测沉星野法三种方法进行路堤沉降与稳定观测数据处理降量;,

6、为待定系数。时,由于3种方法各具特点,其优劣性需要根据具体对(1)式进行线性化,再将实测数组按线形化工程实测数据来进行对比。基于此,本文研究了3后的方程进行数理统计,利用线性回归方程求出系种模型的各自优缺点,这有助于选择更适合的计算数。得到系数,卢后就能求出任意时刻预测沉降模型来分析路基沉降的规律,对实际路基沉降与稳量;最终沉降量可由下式求得:定观测数据处理有着重要的指导意义。s*=So+言。(2)[收稿日期]2012—10—16【作者简介】谌博(1979一),男,湖南溆浦人,硕士,工程师,主要从事公路工程设计研究。l46公路

7、工程38卷A,K值,再代人式(8),计算任意时间的沉降量,2指数曲线模型再由(9)式求出最终沉降量s。利用实测沉降推算地基变形(曾国熙等4沉降预测实例(1959)),把土层平均固结度的理论解归纳为:U=1一aexp(一/3t)。(3)湖南某高速公路所在区域属典型山岭重丘区,根据实测沉降,在忽略次固结沉降的前提下,平高填高挖的路线长度所占比例极大。其k9+900均固结度为:(中),k9+940(中),kl1+400(中)各断面实测沉降,S一.sd曲线见图1~图3。(4)时间,d式中:S和Sd分别为最终固结沉降、瞬时沉降,.s05

8、OlO0l502002500为时间t时路基的实测沉降量,t从施工时间的一半一1g一2开始算起。由式(3),(4)可得:一6s=(S一Sa)l1一aexp(一)l+Sa。(5)图1k94-900(中)断面实测沉降曲线另一种指数曲线计算沉降量的计算公式为:Figure1measu

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