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1、第35卷第5期2015年10月Vo1.35,No.5Oct.2015辽宁工业大学学报(自然科学版)Journa1of1iaoningUniversityofTechno1ogy(Natura1ScienceEdition)DOI:10.15916/j.issn1674-3261.2015.05.012基于灰色理论的黄土高填方地基沉降变形预测研究步艳洁,刘红艳,万志辉(辽宁工业大学土木与建筑工程学院,辽宁锦州121001)摘要:以某黄土高填方工程为研究对象,建立黄土高填方沉降变形的GM(1I)预测模型。运用MAT1AB编程程序并结合工程实际监测的数据,分别对黄土高填方沉降变形进行了短期、中期及长
2、期预测。结果表明,GM(1.1)模型用于预测高填方地基沉降,不仅短期的预测精度高,中长期的预测精度也可以保证,可以大大缩短高填方工程施工工期,降低工程成本。关键词:黄土;高填方;灰色预测;Madab;沉降变形中图分类号:TU473.2文献标识码:A文章编号:1674-3261(2015)05-0328-04ResearchonSett1ementPredictingfor1oessHighFi11EngineeringBasedonGreyTheoryBUYan-jie,1IUHong-yan,WANZhi-hui(Civi1andArchitectura1EngineeringCo11ege
3、,IJaoningUniversi1yofTechno1ogy,Jinzhou121(X)I,China)Abstract:1oesshighfi11engineeringastheresearchobject,aGM(I,I)mode1wasestab1ishedtopredictitssett1ement.Whi1esett1ementwaspredicted,Mat1abwaschosentoprogram.Basedonthemonitordataofthepractica1engineering,predictionwascomp1etedontheshorttermand1ongt
4、erm.Theresu1tsshowthattheabovemode1isofhighaccuracyforbothshort-termand1ong-termprediction.Itcanshortentheconstructionperiodandreducethecostforhighfi11engineering.Keywords:1oess;highfi11;greyprediction;Mai1ab;sett1ement黄土地区高填方地基的变形计算是该地区工程建设亟待解决的难题。首先黄土具有不同于其他土的特殊土性。黄色多呈黄色或者褐黄色、浅灰黄色;以硫酸盐碳酸盐含量为主也含有少量
5、的易溶盐;以粉粒为主要颗粒组成,砂粒其次,粘粒最少;具有多孔性,垂直节理发育,透水性大,特别是黄土具有不同程度的湿陷性,仅仅一个土质因素已经给工程带来不小的困难,如果工程为高填方地基或路基,问题变得更加棘手,何况还要有天气因素、人为因素、荷载因素、时空因素等,这使得按一般土力学理论算出的黄土地区地基变形结果往往与实际值有很大的区别。一般的有限元方法无法对岩土变形问题进行准确地模拟,并且对高填方地基有关沉降计算模型及沉降计算方法研究的也较少111O有很多学者将灰色理论应用于地基沉降变形预测取得了一些成果,如对中等间隔时序系统传统模型进行修正以获得更为优越的灰色预测模型;并且灰色预测模型在软土路基
6、应用中获得了较高精度等55。目前对于黄土高填方沉降值的确定方法主要是对实际监测数据进行分析,这种基于监测数据的沉降值确定方法虽然比较准确但太耗费时间。为降低成本、提高效率,本文尝试将灰色系统理论收稿日期:2014To-IO作者简介:步艳洁(1987-),女,河北廊坊人,硕士生。刘红艳(1966-),女,辽宁凌海人,教授。?1994-2015ChinaAcademicJourna1E1ectronicPub1ishingHouse.A11rightsreserved,h即:WWW.cnki.ne应用于黄土而填方地基沉降变形预测。建立了灰GM(1,1)相应的微分方程为:d22+OXU)=b色预测模
7、型,并通过某工程实例的实际监测数据不检验了模型的预测精度,对其沉降值分别进行了最后根据最小二乘法求解,b数值:短期与中长期预测,得出了对高填方特殊土质进行动态控制地基整体稳定性、缩短工期、提高施工质量与降低成本有意义的方法。,?1994-2015ChinaAcademicJourna1E1ectronicPub1ishingHouse.1建立灰色预测GM(1,1)模型1.1 灰色预测理论用“白”代表信息完全明确,“黑”代表信息未知,“灰”代表部分信息已知部分信息未知,称该部分的系统为灰色系统。灰色系统预测理论是我国著名学者邓聚龙教授1982年创立的一门新兴学科,该理论是以“部分信息已知,部分信
8、息未知”的“贫信息、贫样本”为对象的不确定系统。灰色预测就是用特定的科学方法对已知数据序列进行处理,发现系统发展变化的规律,从而建立恰当的预测模型,目的是为了对未来的发展趋势做出正确的预测f71o灰色预测模型一般为(,加模型,表示h个变量的阶微分方程,、h取值不同得到的模型不同,当与都为“1”时,即得到了GM(11)模型。目前运用GM(1,1)模型较多,此模型建模理论为使指数函数模型变为微分方程形式求解,并且引入初始条件以减小某时刻的数据误差,从而预测事物将来的发展趋势,将得到预测值与实际值对比获得残差,再利用残差对GM(1,1)进行修正,从而建立真正价值的信息,建立更高精度的和可行性的模型。
9、填方地基变形工程实际就是一个灰色系统,基于此利用灰色预测系统对填方地基变形进行预测是可行的方法。1.2 数据处理为了得到GM(1,1)模型,必须运用一定的方法将已知数据进行生成处理,使原本杂乱无章的数据序列生成有规律的数据序列得到GM(1,1)模型的中间信息、弱化数据序列的随机性。主要思路:先对数据进行累加进行建模,之后由生成模型再进行递减得到原始数据预测值,最后进行预测。原始数据列为:,02),#)(3),#)(4),,;一次累加数列(I-AGO):(1),(2),x(3)tX(4),X(D(T0:其中,(i)=0(i);(2)=a(0)(1)+x(0)(2);,0=01)+0j(2)+x(
10、0)(3)+.+0n)oab1=(BB),BY(1)1JN其中3与YN为GM(1,1)的两个矩阵:1r(I)zix,/2一x+X(2)Ii2-15+W(3)J2IIJ1I1(I)zn,(I)I-(w-1)+12W1最后通过边界条件得到微分方程解,即得到预测模型:x(r+1)=xw(D-aeat+-a(D,1,2,-1)(2)由原始数据序列经过累减得到预测值与相应的实际值之差为残差()(0,再用残差作为序列对模型进行修正,建立具有更高精度的模型。详细步骤与利用均方差模型验证精度的指标均方差比值C和小误差概率P算法可参考文献10。根据上述2个指标可将模型的精度划分为4个等级113从一级到四级,模型
11、精度依次降低,见表k模型的精相对误差均方差比值C小误差概率P一级O.O1CWo.35P0.95二级0.010.050.35VCWO.50,80P0.95三级0.050.10.5C0.650.70P0.1000.65P0.70表1模型预测的精度等级划分根据相对误差平均值,将预测值的精度划分为从高精度预测到错误预测4个等级H3,见表2。表2预测值的精度等级划分精度等级相对误差平均值/%高精度的预测50根据地基变形的前期监测数据建立模型,运用Mat1ab语言编程,从而得到灰色预测GM(IJ),进而将其编制成预测程序。根据模型对黄土高填方地A11rightsreserved.ki.nei基的变形进行预
12、测,本文通过相对误差、均方差比值、小误差概率与相对误差平均值相结合的方法对GM(1,1)模型的精度进行检验,以提高黄土高填方地基变形预测的精度。2黄土高填方地基变形预测分析2.1工程概况某西北黄土高填方地基工程,填方高度达82m以上,地形起伏较大,冲沟发育,纵横切割沟谷横截面上游呈“V”形,下游呈“U”形,沟谷两侧坡度为40o-60o,局部地段可达80。以上,沟宽1050m,沟长约700m,地面标高介于10501198m之间。边坡区地基从上到下主要分为:1素填土(Q42m1)层厚1.765m;i湿陷性粉土(Q3ed),2粉土(Q3e,)层厚在3.121.5m;第四系中更新统风积相离石组黄土组成
13、岩性主要为第四系上更新统离石黄土(Q2)层厚5,510.2m;i第三系上新统湖积相保德组粉质粘土(N2t5)沟谷中揭露厚度平均20m,层厚在17.123.5m;2第三系上新统湖19.1m,层厚在13.524.6m分布。经施工前试验后决定采用离石黄土与马兰黄土为填筑材料,为了确保填方地基的稳定性及边坡的稳定性,在地基填方过程中对地基的变形进行了监测,包括马道、填筑体顶面沉降监测,坡体水平位移与分层沉降监测及其深层土压力监测等。2.2黄土高填方地基变形预测分析对马道地基进行累计分层沉降监测,本工程沉降监测点位甚多,限于篇幅,本文选用CX-2(第五级马道)与CX-4(第六级马道)监测点的沉降资料进行
14、分析,具体位置及深度见图U在测点位置每个布设管上按每4m布设一个分层沉降环,其中图1中的CX-3/4表示CX-3与CX-4在此界面设计了2个不同的监测点,本文选取其中1个数据。该工程从2009年10月开始监测,每次监测期为10-15d,采用电磁式分层沉降仪进行监测。预测模型的数值取自2010年3月1日至2010年4月10的监测数据,此时间阶段土体填方高度在65.672.4m。以CX-2和CX-4分别5个监测数据建立时间序列模图1填筑体深层测斜管与分层沉降管布设示意图2.2.1 CX-2环1填筑体沉降监测点预测分析按1.2中的计算步骤建立预测模型,根据表3中的原始数据列可得:X(0)(0=(98
15、.5,100.7,103.8,107,112)经过I-AGO得到数据序列:X(r)=x,x(2),x,x(4),X(5)X(r)=(98.5,199.2,303.410,522)然后确定B、Yn的值,再根据1.2中公式(1)得到:a乔=-0.035495.129911J1J最后代入式(2),得到预测模型GM(I,1):Z+1)=2801.05e0354/-2702.55x(0)(r+1)=/+1)-预测结果见表3。表3CX2环1填筑体沉降监测数值与预测结果时间序号12345实测日期3.13.113.213.314.10实测值X(1mm98.5100.7103.8107.0112.0相对误差/%00.35