CN103926390B - 一种湛江地区玄武岩承载力的综合判定方法 - Google Patents
一种湛江地区玄武岩承载力的综合判定方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种湛江地区玄武岩承载力的综合判定方法，其特征在于：其步骤如下：（1）、先根据国家标准分类方法、RMR、Q分类方法，综合判断玄武岩的岩体分类；（2）、然后利用自编的神经网络系统，对其承载力进行预估；（3）、结合场地内建（构）筑物结构荷载要求，以及变形容许值，采用有限元数值模拟方法进行数值模拟。其优点在于：1、首先初步对玄武岩进行分类，可以充分考虑其地质特点；2、采用神经网络系统进行玄武岩承载力预估；3、采用数值模拟分析，提供玄武岩承载力的同时考虑建（构）筑物变形要求。
Description
技术领域
本发明涉及岩土工程技术领域，具体的说是采用结合经验判断及数值模拟分析方法综合判定湛江地区玄武岩承载力的方法。
背景技术
湛江地区建设场地属玄武岩台地地貌。岩层下分布有软塑、可塑状粉质粘土，因此，岩层性状类似硬壳层，能否利用它对于建设场地地基的影响很大。
在大型工业建筑中，通常其地基基础方案均采用桩基并穿透玄武岩层，工程造价高、工期长。针对湛江地区这种岩盖结构广泛分布的场地，可以考虑利用玄武岩作为天然地基，这样对于节省建设投资、缩短施工周期方面都有很大的益处。
根据以往的做法，基岩承载力的判定都是通过现场载荷试验，或者通过相关资料，根据工程经验提出其承载力，经济投入较大，或者与实际有一定偏差。
发明内容
本发明的目的是提供了综合经验判断及数值模拟分析方法判定湛江地区玄武岩承载力的方法。可以与工程实践相结合，满足建（构）筑物变形要求。
本发明是一种湛江地区玄武岩承载力的综合判定方法,其步骤如下：
1、先根据国家标准分类方法、RMR、Q分类方法，综合判断玄武岩的岩体分类；
2、然后利用自编的神经网络系统（见图1），对其承载力进行预估，主要原理为输入岩土层物理力学参数，如密度、孔隙率、抗剪强度等，根据有关公式计算得到土层承载力后可以作为目标值，利用神经网络原理及工具进行不断学习，对权值进行修改；然后可以针对某一区域的勘察成果，对该场地承载力做出预测，得到该区域初步预估的承载力；
3、结合场地内建（构）筑物结构荷载要求，以及变形容许值，采用有限元数值模拟方法进行数值模拟；首先建立数值模型，考虑边界条件及荷载条件进行分析（数值模拟流程见图2），提出满足结构设计变形条件下的承载力。数值模拟可以考虑结构荷载以及基础形式、大小，比较符合实际情况。
本发明为一种湛江地区玄武岩承载力的综合判定方法,其优点在于：
1、首先初步对玄武岩进行分类，可以充分考虑其地质特点；
2、采用神经网络系统进行玄武岩承载力预估；
3、采用数值模拟分析，提供玄武岩承载力的同时考虑建（构）筑物变形要求。
附图说明
图1为神经网络预测程序（部分）。
图2为数值模拟流程图。
具体实施方式
一种湛江地区玄武岩承载力的综合判定方法,其步骤如下：
1、先根据国家标准分类方法、RMR、Q分类方法，对玄武岩进行初步分类。采用国标分类方法，主要考虑岩石重度、颗粒密度、孔隙率、饱和单轴抗压强度等；采用RMR分类方法，主要考虑岩石单轴饱和抗压强度、岩石质量指标、节理间距等；采用Q分类方法，主要考虑岩石质量指标，节理组数，节理粗糙系数等；经过以上分类判断，可以得到岩石质量等级评价，在此基础上，可以初步判断玄武岩承载力的范围值；
2、然后利用自编的神经网络系统对其承载力进行预估，主要原理：
输入岩土层物理力学参数，如密度、孔隙率、抗剪强度等，将其作为基本样本参数，根据有关公式计算得到土层承载力后可以作为目标值，利用神经网络原理及工具编制程序，让程序对样本进行学习，对权值不断修改；也可以根据该场地现场试验资料如载荷试验，将其试验值作为目标值；然后可以根据这一区域的勘察成果，对该场地承载力做出预测，得到该区域初步预估的承载力。
3、结合建（构）筑物结构荷载要求，以及变形容许值，采用数值模拟软件，建立数值模型，考虑周边影响，设置边界条件及荷载条件；然后进行数值分析，为满足结构设计提出的变形要求，需根据模拟结果修改参数，最终可以得到一定变形条件下的承载力，该承载力即为该区域场地的承载力。
4、避免了现场为获取承载力而进行大量试验的费用，节省工程造价及时间，同时减少根据工程经验带来的误差，根据数值模拟结果，提出的承载力考虑了建（构）筑物变形要求，为结构设计提供了较为充足的依据。
Claims (1)
1.一种湛江地区玄武岩承载力的综合判定方法,其特征在于：其步骤如下：
(1)、先根据国家标准分类方法、RMR、Q分类方法，综合判断玄武岩的岩体分类；
(2)、然后利用自编的神经网络系统，对其承载力进行预估；
(3)、结合场地内建筑物结构荷载要求，以及变形容许值，采用有限元数值模拟方法进行数值模拟；
所述的预估主要原理为输入密度、孔隙率、抗剪强度，根据有关公式计算得到土层承载力作为目标值，利用神经网络原理及工具进行不断学习，对权值进行修改；然后针对某一区域的勘察成果，对该场地承载力做出预测，得到该区域初步预估的承载力；
所述进行数值模拟包括：首先建立数值模型，考虑边界条件及荷载条件进行分析，提出满足结构设计变形条件下的承载力；数值模拟考虑结构荷载以及基础形式、大小，比较符合实际情况。
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