人工智能-机器学习-深基坑内支撑等效刚度及嵌岩支护桩嵌岩深度计算方法研究.pdf

深基坑内支撑等效刚度及嵌岩支护桩嵌岩深度计算方法研究 本研究对深基坑内支撑结构的等效刚度和嵌岩支护桩嵌岩深度的计算方法进行了深入研究。论文首先对利用数值方法计算内支撑结构等效刚度的影响因素进行了详细分析；其次，基于对嵌岩段桩体的受力分析，对嵌岩支护桩嵌岩深度的计算进行了分析研究；最后，在上述研究的基础上，对深基坑嵌岩支护桩内力变形计算的具体过程进行了分析。 研究结论： 1. 深基坑平面内支撑结构的等效刚度随腰梁单元长度的增加、约束弹簧刚度的增加呈增加的趋势，随约束弹簧间距的增加呈降低的趋势，但基本不受约束弹簧布置型式、除腰梁之外的其他内支撑构件单元长度的影响。在此基础上，提出了数值计算中各影响因素的建议取值范围和约束弹簧的布置型式。 2. 推导了考虑岩体稳定性的深基坑嵌岩支护桩嵌岩深度计算公式，提出了深基坑嵌岩支护桩嵌岩深度的计算方法。 3. 支护桩的嵌岩深度与岩体性质密切相关。岩体受开挖或爆破等外部荷载的扰动程度D、岩体地质强度指标GSI及岩体的单轴抗压强度σ对嵌岩深度的影响相对较为明显；完整岩休的Hoek-Brown参数g及岩体的弹性模量E对嵌岩深度的影响相对较小。 4. 基于深基坑嵌岩支护桩嵌岩深度的计算方法，给出了嵌岩支护桩内力变形分析的具体过程，并对具体算例进行了分析计算。依据此过程计算得到的支护桩嵌岩深度既能满足岩体稳定性的要求，又能满足支护桩内力变形的要求。 本研究为深基坑工程设计和施工提供了有价值的参考依据，对提高深基坑工程的安全性和经济性具有重要的理论和实践意义。 人工智能和机器学习在本研究中的应用： 1. 深基坑内支撑结构的等效刚度计算可以使用机器学习算法来模拟和预测结果，提高计算的精度和速度。 2. 嵌岩支护桩嵌岩深度的计算可以使用人工智能算法来优化计算过程，提高计算的效率和准确性。 3. 深基坑工程设计和施工可以使用机器学习和人工智能技术来优化设计和施工过程，提高工程的安全性和经济性。 本研究对深基坑内支撑结构的等效刚度和嵌岩支护桩嵌岩深度的计算方法进行了深入研究，为深基坑工程设计和施工提供了有价值的参考依据，并对提高深基坑工程的安全性和经济性具有重要的理论和实践意义。