复杂地质条件下高层建筑物地基沉降分析及预测

发布时间：2018-04-17 20:18

  本文选题：高层建筑地基沉降规律 + 复杂地质条件　； 参考：《河北大学》2017年硕士论文

【摘要】：高层建筑物建设场区地质条件变的越来越复杂,如建设在岩溶区、采空波及区等,使得高层建筑物地基很容易发生不均匀沉降,严重时将会危害建筑物的安全,如果能提前预测地基沉降,就可以避免事故发生。本文以建造在岩溶区和采空波及区的唐山某广场高层建筑工程为例,对岩溶区和采空波及区内高层建筑物地基沉降规律进行分析,应用BP(Back Propagation)神经网络预测模型预测高层建筑物地基沉降,得出以下结论:(1)地基经过高压注浆处理后处于岩溶区的A塔楼和处于采空波及区的E4高层住宅楼,采用桩筏基础形式,封顶前地基沉降基本随着荷载增加呈线性增长,封顶后沉降缓慢增加并逐渐趋于稳定,满足建筑物变形要求。(2)当上部结构荷载为450kPa时,受地下岩溶发育影响的A塔楼和同区良好地质条件下的B塔楼累计沉降量最大值分别为15.5mm和14.5mm;当上部结构荷载为600kPa时,受采空区波及影响的E4高层住宅楼和同区良好地质条件下的E3高层住宅楼累计沉降量最大值分别为24.8mm和22.5mm。(3)应用BP神经网络预测模型分别对地处岩溶区的A塔楼和地处采空波及区的E4高层住宅楼地基沉降进行预测,在岩溶区预测结果相对误差为0.91%-2.08%;在采空波及区预测结果相对误差为0.95%-2.11%。(4)通过对不同隐层神经元数预测模型预测结果的分析,得到了模型的最优隐层神经元数。在岩溶区当隐层神经元为3时模型预测精度最高,平均相对误差为1.40%,在采空波及区当隐层神经元数为4时模型预测精度最高,平均相对误差为1.41%。
[Abstract]:In this paper , the settlement of high - rise buildings is predicted by using BP neural network to predict the settlement of high - rise buildings .

【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TU433

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4 许p，

本文编号：1765121