基于灰云模型的锚杆缺陷识别及承载力预测方法研究

发布时间：2020-11-21 02:34

　　 近年来,锚固技术被广泛应用到各种岩土工程中,它对加强岩土体的稳固能力起到关键性作用,因此对锚杆锚固质量的检测在工程中是不可缺少的。在对锚杆进行检测时,锚杆缺陷的检测和承载力的检测都是比较重要的环节。针对不同缺陷类型的锚杆锚固系统,本文首次将灰云模型运用到锚杆缺陷识别中。用灰云模型的参数对原始锚杆数据进行拓展,从而进一步判断锚杆锚固质量。针对单一灰色模型对锚杆承载力进行模拟预测时的缺陷,采用了一种组合模型预测的方法,基于熵权法来求取各预测模型的权重,实验结果表明,基于熵权的组合预测模型可以提高灰色预测模型的准确率。研究内容如下:(1)设计并搭建锚杆锚固无损检测实验系统,采集锚杆特征信息,进行小波包特征提取,得到需要的能量信息。(2)建立基于灰云模型的锚杆缺陷识别系统,利用得到的锚杆特征值,对原始锚杆数据进行拓展,以此作为判断锚杆缺陷类型的参数,用拓展后的特征区间表征灰云模型的参数:峰值、左右端点边界值、熵和超熵。通过多次运算寻找概率最大的关联度范围,结合权重进行计算,输出此范围对应的识别结果作为诊断结果,实现对模型的优化,提高灰云模型在锚杆缺陷识别问题上的准确率。实验结果表明,基于灰云模型的锚杆缺陷识别方法准确率较高,且计算方便快速。(3)用公式法对锚杆承载力荷载-位移曲线进行建模分析,简述通用模型特点。分别用灰色GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型来模拟锚杆荷载-位移曲线,并用两个单一模型对锚杆极限承载力进行预测。针对实际曲线与理想曲线会有一定误差,引入组合预测模型的思想,并通过熵权法确定组合预测模型的权重,将单一灰色GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型组合起来对锚杆承载力进行预测,通过实例,组合模型方法提高了预测精度,达到了较好的预测效果。
【学位单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TU476
【部分图文】：

实现对模型的优化，提高灰云模型在锚杆缺陷识别问题上的准确率立了锚杆缺陷识别的灰云模型分析方法，并基于此方法对实际工程案例进析，分析表明此方法具有一定的实际意义。第四章为锚杆承载力的实用模型分析。简述了灰色预测模型的理论基础先介绍了传统数学模型的框架和特点，然后用此来拟合锚杆 P-S 曲线。然后了灰色理论，以及极限承载力的灰色特性。分别用灰色 GM(1,1)预测模型，灰色 Verhulst 预测模型来对锚杆极限承载力进行预测。为了提高预测精度，组合预测模型的思想，将灰色 GM(1,1)模型和灰色 Verhulst 模型进行组合，熵权法求取组合预测模型的权重，然后对锚杆极限承载力进行组合预测，实际工程案例中分析，分析结果表明组合预测模型提高了单一预测模型的精度。第五章为结论与展望，对研究的内容进行总结，并提出了需要改善的地方望未来可以进一步研究。

型锚杆的荷载是由它的固定段杆体和灌浆体之间的剪应力构部传递。但拉力型锚杆的固定部分的灌浆体有时会出现裂缝蚀性。压力型锚杆的原理是利用无粘结钢绞线或是带套管的隔开，且从底部向固定段的顶部传递。压力型锚杆的成本虽杆，但考虑到其受荷能力，不易出现裂缝等特点，将其用于是有实际意义的。型锚杆，压力型锚杆都属单孔单一锚固体系。尽管锚杆杆体线构成，但是只有一个统一的自由长度，一个统一的固定长荷时，不能在固定长度上使所受的荷载平均分布，会因此产集中的现象。若结构体在工作时裂开，对防腐不利且会影响杆载荷传递机理杆的受力状态来分析，摩擦型灌浆锚杆是通过砂浆和孔壁的

图 2-3 理论锚杆 P-S 曲线形状机理角度，文献[52]将锚杆 P-S 曲线分完全脱粘四个阶段。示意图如图 2-图 2-4 理论锚杆 P-S 曲线形状
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本文编号：2892384