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挤扩支盘桩极限承载力的预测 总被引:2,自引:0,他引:2
用双曲线方法对110根挤扩支盘桩的极限承载力进行预测,并与直杆桩预测结果进行对比。结果表明由于支盘桩受力性状复杂,加载前期和中期预测精度较高,后期较低,误差超过15%;支盘桩的沉降曲线出现台阶时预测值与实测值误差较大;支盘桩极限承载力的预测精度与工程地质条件和桩本身的参数密切相关,桩身参数和地质条件相同条件下各桩预测精度比较接近。总体上直杆桩的预测结果优于支盘桩。 相似文献
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挤扩支盘桩的成桩机理及其应用前景 总被引:7,自引:0,他引:7
基于试验研究,重点论述了挤扩支盘桩的成桩机理,在力特点及荷载随沉降过程扣综合反应,指出了挤扩支盘桩的应用前景。通过静载试验及已建工程经验证明,挤扩支盘桩具有极大的承载力和较低的工程造价,并广泛适用于各种工程地质条件。 相似文献
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挤扩支盘桩抗拔承载力的有限元分析 总被引:4,自引:0,他引:4
挤扩支盘桩是近年来发展起来的一种新桩型,具有广阔的工程应用前景.运用ANSYS有限元软件,建立了广州软土中挤扩支盘桩二维桩土模型,探讨了上拔荷载作用下桩身荷载传递规律和支盘承载特性,并分析了支盘大小、数量、间距和桩、土材料参数等因素对支盘桩抗拔承载力的影响.进一步揭示了挤扩支盘桩单桩抗拔承载机理,可为该类桩的设计和施工提供参考. 相似文献
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通过对挤扩支盘桩和常规泥浆护壁钻孔灌注桩两种桩型的对比分析,前者具有承载力高、用料省的优点。介绍了挤扩支盘桩的成桩工艺,并对其单桩承载力进行了计算。经载荷试验检测,挤扩支盘桩单桩极限承载力〉5000kN,累计沉降量仅25mm,完全满足设计要求。 相似文献
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挤扩支盘桩与DX桩承力盘挤扩机理对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
挤扩支盘桩与DX桩是从普通的灌注桩衍生而来的一种新桩型,与普通混凝土灌注桩相比,单桩竖向承载力、单方混凝土承载能力都有显著提高,具有良好的社会与经济效益。通过对两种挤扩设备(单向挤压设备和双向挤压设备)的挤扩原理分析对比,说明双向挤压设备形成的支盘其承载性能明显好于单向挤压设备所形成的支盘。在对两种挤扩设备挤压土体形成支盘的过程及运动机理分析的基础上,给出了确定承力盘轮廓线的方法,并推导出承力盘体积的计算公式,为其承载力计算提供依据。 相似文献
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沉入饱和软土中的预制制桩的极限承载力随间歇期的增长而增大,这一现象虽已被工程界广泛认可,但至今仍然没有得到很好地解决。有效地确定单桩承载力随时间变化的规律对桩基础设计非常重要。人们提出了多种估算预制桩随时间变化的桩承载力的方法,但由于不同方法有各自的适用性和局限性,算出的结果有时差别很大,在使用时很难准确把握。首先分析了用于估算饱和软土中预制桩承载力随时间变化的几种方法:对数函数法、双曲函数法、人工神经网络法和基于超孔隙水压力消散的理论解析公式法。再以简洁性、理论性、适用性等为准则,结合工程实例,对以上几种方法进行比较,指出各自优缺点,推荐基于超孔隙水压力消散的简化解析方法来估算软土中预制桩承载力随时间变化的规律。 相似文献
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几种单桩竖向极限承载力预测模型的对比分析 总被引:19,自引:3,他引:19
主要结合天津市钻孔灌注桩静载荷试验资料,对几种常用的单桩极限承载力预测模型进行了对比分析,提出了适于天津市区的单桩极限承载力预测模型。 相似文献
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本文通过实例,用静力触探资料进行了单桩竖向极限承载力标准值的估算,并把估算结果和传统的经验参数法估算结果进行了对比,同时,又用单桩静力载荷试验资料进行了验证,从而说明该方法在不断积累经验后,在本地区是可以推广应用的。 相似文献
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斜向荷载作用下抗拔螺旋桩基础的研究选用螺旋桩为研究对象,引入了随动坐标系,并将桩-土相互作用形成的地基反力以载荷的形式施加于桩体和叶片,解决了大变形材料使用小变形弹性材料叠加原理问题,分析了斜向荷载抗拔螺旋桩基础的破坏模式,建立了斜向荷载作用下抗拔螺旋单桩和群桩基础的极限荷载估算公式,通过与螺旋群桩原型试验的极限荷载判定值的对比,斜向极限荷载估算值约为判定值的93.3 %。表明所使用的研究方法,提出的破坏模式和极限荷载计算方法比较符合实际情况,对斜向荷载抗拔螺旋桩基础工程的设计与分析有一定的指导意义。 相似文献
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人工神经网络已应用在岩土工程的各个方面。针对常用的BP网络的不足之处,建立了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的单桩竖向极限承载力预测模型。利用文献中桩的载荷试验数据来训练ANFIS网络,确定了网络参数。研究结果表明,同常用的BP网络相比,ANFIS预测模型具有学习速度快,拟合能力较好,训练结果唯一等优点,该方法是一种有效地预测单桩极限承载力的方法。 相似文献
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基于遗传-神经网络的单桩竖向极限承载力预测方法研究 总被引:15,自引:4,他引:11
分析了BP神经网络的缺陷和遗传算法的特点,建立了基于遗传-BP神经网络的单桩竖向极限承载力预测模型。实例研究表明,预测模型性能良好、预测精度提高、简便易行、行之有效,该方法具有广泛的应用前景。 相似文献