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隧道下穿时基于傅里叶时间序列预测临近结构沉降发展
  • ISSN号:1000-2243
  • 期刊名称:福州大学学报(自然科学版)
  • 时间:2015.4.1
  • 页码:238-244
  • 分类:TU433[建筑科学—岩土工程;建筑科学—土工工程]
  • 作者机构:[1]无锡地铁集团有限公司,江苏无锡214131, [2]福州大学土木学院,福州350108, [3]石家庄铁道大学土木学院,石家庄050043
  • 相关基金:国家自然科学基金(51208113);河北省自然科学基金(E2013210122);无锡地铁集团科技项目(2012-353)
  • 相关项目:基于分布式无滑移应变增敏光纤光栅传感器的地铁隧道运营期沉降监测和损伤识别技术
中文摘要:

传统沉降预测方法对于量值小、相对波动大的短期沉降不适用,为此提出适用于结构沉降反复剧烈波动的自修正短期动态预测方法.该方法首先对已获取的第1~n时刻的结构沉降数据进行多次累加,得到一条单调光滑数据累加曲线,然后对该曲线进行最高(n-1)次多项式拟合,外延得到第(n+1)时刻的沉降预测累加值,再通过回归递推,即得到第(n+1)时刻的沉降预测值.同时,对该方法引入“新陈代谢”思想,以更好地反映沉降变化趋势的目前特征.最后,将某盾构施工现场结构沉降预测值与实测值进行比较.结果表明,该方法能取得较好的预测结果.

英文摘要:

Traditional forecasting methods are proved to be difficult to forecast small and short-term fluctuant settlements in structures.This paper proposed a forecasting method for repeated fluctuant settlements based on multi-accumulation and polynomial fitting.Firstly,it cumulates the observed repeated structural settlements from No.1 to No.n to get a smooth curving data line.Secondly,a maximum n-1 power polynomial fitted function is used for fitting the data line to achieve the forecasting accumulative value on the time of No.n + 1.Then the forecasting value on the time No.n + 1 can be derived by multi-regressive recursion.Another characteristic of this method is self-correcting forecasting which helps to reflect the change tendency more accurately.At last,a comparison between forecasting and real settlements in a structure near an under-passing subway tunnel construction is carried out.The forecasting value was compared with test value for one shield settlement and the comparing results show that the proposed method can forecast the small and fluctuant settlements with reasonable accuracy.

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期刊信息
  • 《福州大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:福州大学
  • 主办单位:福州大学
  • 主编:杨黄浩
  • 地址:福建省福州市大学新区学园路2号
  • 邮编:350116
  • 邮箱:xb@fzu.edu.cn
  • 电话:0591-22865030 22865031
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2243
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1117/N
  • 邮发代号:34-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀自然科学学报,华东地区优秀期刊,福建省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8994