深基坑支护结构计算的改进平面框架模型方法
摘要:传统的平面框架模型分析方法在基坑支护结构位移计算中,存在着计算模型误差和地基土力学参数取值误差等因素,对计算结果影响较大。改进平面框架模型分析方法是通过修正地基土力学参数,修正上述两种误差对计算结果的影响,以达到提高计算精度的目的。地基土力学参数可采用正反分析方法取值。取值过程将结合径向基神经网络方法和空间作用协同分析模型。结果表明,该方法较传统方法而言计算精度更高。
Abstract:Because of the model error and the error of soil mechanics parameters, traditional planar frame model cannot exactly reflect the general situation of displacement of the pit. In order to improve the accuracy of the calculation, an improvement method is proposed by modifying the computational mechanics parameters of the soil. They were determined by taking the positive back analysis process. A radial basis function neural network and the compatible space computing model was introduced to take the back-calculation process, It is proven that the result is more accurate than the result of the traditional method.
中文标题：
深基坑支护结构计算的改进平面框架模型方法
Improvement Analytical Method for Retaining Structures of Deep Foundation Pit Based on Planar Frame Model
作者：
梧松,吴大中,汪能军
WU Song,WU Dazhong,WANG Nengjun
作者简介:梧松,1973年生,男,壮族,广西柳江县人,博士,副教授,主要从事岩土工程方面研究。E-mail:wusong@nbu.edu.cn
通讯地址：
宁波大学建筑工程与环境学院土木系, 浙江宁波 315211
FacultyofArchitectural,CivilEngineeringandEnvironmentNingboUniversity,Ningbo315211,Zhejiang,China
中图分类号:TU317
doi:10.3969/j.issn.1007-2993.2010.05.002
出版物：岩土工程技术
收稿日期:2010-06-07
网络出版日期:2021-07-06
关键词:基坑,反分析,径向基神经网络
Key words:pit,back analysis,RBF neural network
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参考文献：
基金项目：
基金项目: 宁波大学学校科研基金(理)学科项目(XK0611035)
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