拓宽路基不均匀沉降控制与变形预测技术研究.pdf
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1、引言近年来国内多条高速公路已经进行了拓宽改建,但是普遍存在新老路基沉降不均匀的问题,影响行车舒适性和快捷性,降低了道路通行能力1。高速公路拓宽工程亟需解决新老路基差异沉降问题,以保证新老路基之间可靠衔接。本文以二广高速公路洛阳城区段拓宽工程为例,分析公路拓宽施工中的土工栅格加筋技术和预应力管桩技术,对新老路基的沉降量进行监测,并建立了基于 BP 神经网络的变形预测模型,对拓宽路基的变形进行预测分析。1 工程概况二广高速公路洛阳城区段拓宽工程项目,起于朱家仓互通式立交以南处,终于彭婆枢纽互通式立交以北处,全线共 33km。在原有四车道基础上,两侧各加宽两个车道,路基由原来的 26m 拓宽至 42
2、m,全段路基平均填土高度 3.56m,最高填土高度 9.6m。拓宽路段的地质情况如表 1 所示。拓宽路段的路基多为填方路基,对老路基填土钻探结果如表 2 所示。2 拓宽路基不均匀沉降控制技术2.1 土工栅格加筋技术路基是公路的承重结构,承受面层传下来的车辆荷载,必须保证路基足够的强度和应力扩散性能。土工格栅由聚丙烯、聚氯乙烯等聚合物压制而成,变形模量大,抗拉强度高,抗老化性能好2。土工栅格加筋路堤布置如图 1 所示。土工格栅自身与填土之间的摩擦以及网孔与土体之间的咬合,可以束缚路基填料,增大路基的刚度模量,减小路基的侧向变形。此外,土工格栅具有一定的张力和延展性,能使路基与土工格栅形成一个连续
3、柔性结构,可以分散路面传递的载荷,使得更多范围内的土体参与抵抗变形,使路基所受的应力均匀化3。2.2 预应力管桩复合地基处治技术预应力管桩强度高,能有效向深层土体传递载荷。由于管桩和路基填料之间的刚度相差较大,管桩和填料之间产生拱形效应,路基填料的载荷传递至桩帽,增大拓宽路基不均匀沉降控制与变形预测技术研究冉守霞摘要:以二广高速公路洛阳城区段拓宽工程为例,分析公路拓宽施工中的土工栅格加筋技术和预应力管桩技术,对新老路基的沉降量进行监测,并建立了基于 BP 神经网络的变形预测模型,对拓宽路基的变形进行预测分析。研究结果表明:土工栅格加筋技术和预应力管桩复合地基技术,能够有效的控制路基的沉降量,最
4、大沉降值为 5.89mm,横向边坡变动率为 0.74%。BP 神经网络预测模型的相对误差为 1%左右,全程预测的数据偏差在 0.1mm 以内,精度较高,满足工程领域估算要求。关键词:拓宽路基;不均匀沉降;土工栅格;预应力桩;变形预测(河南郑州中牟县道路运输服务中心,河南郑州451450)表 1 地质层参数土质层土质特征压缩模量/MPa承载力/kPa素填土灰黄色,塑性黏土3680140粉质黏土灰黄色,塑性土4890160淤泥质黏土灰黑色,高压缩性土1.540可塑黏土杂黄色,塑性土510130180黏土黄色,硬塑状态812160240表 2 老路基参数土质层含水率/%无侧限抗压强度/MPa老路路基
5、填土21250.20.9地基与路堤间软土层24380.010.2老路基侧边坡填土2529图1 土工栅格加筋路堤布置老路边坡新路边坡土工加筋体148工程机械与维修CONSUMERS&CONSTRUCTION用户施工了桩体承受的载荷,减小了路基土体承受的载荷4,从而提高了预应力管桩复合地基的承载力。为了充分发挥管桩的作用,在桩帽的顶部铺一层碎石加筋垫层,使其形成桩网垫层复合地基,克有效降低加固区的沉降变形量。预应力管桩复合地基结构如图 2 所示。2.3 沉降监测工程质量控制要求按照轻微沉降等级进行控制,横向边坡变动率以 0.15%作为控制上限。路基单侧拓宽 8m,允许的最大沉降量为12mm
6、。拓宽路基的沉降标准见表3所示。施工过程中,每隔 200m 设置一组断面沉降量监测装置。路基施工结束后开始监测,前 10 天,每天监测一次沉降量。之后,每 2 天监测一次沉降量。监测数据显示,最大沉降量发生在新旧路基交界处偏向新路基大概 1m 左右的位置。最高填土高度9.6m处的监测数据如表4所示。为了便于分析沉降量变化趋势,将沉降量监测数据绘制成曲线,如图 3 所示。由表 4 数据可知,拓宽路基的最大沉降量为 5.89mm,小于表 2 中的允许值 12mm,路基施工合格。最大沉降量处的横向边坡变动率为0.74%,是轻微沉降等级的一半。由图 3 沉降量变化曲线可以看出,施工结束前期,沉降量较大
7、。施工结束 30 天后,沉降变慢,并且逐渐趋于平稳。由此可见,应用的土工栅格加筋技术和预应力管桩技术,对控制路基沉降效果良好。3 拓宽路基变形预测技术路基拓宽工程最为常见的问题是新老路基沉降不均匀,为了提前预判路基的变形情况,事先预测并制定针对性的变形控制措施,对路基的沉降变形进行预测具有重要意义。BP 神经网络算法能够快速、准确的处理非线性数据,非常适合对新旧路基的差异沉降进行估算和预测。3.1 BP神经网络原理BP 神经网络具有误差反向传播学习的自适应能力,可分为输入层、隐含层和输出层,每层之间通过节点直接映射,形成类似神经元的网络拓扑结构5。通过对数据的初始化、训练,逐步逼近解析的目标值
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