软土路基沉降预测的参数反演分析研究
2011-11-24朱培良高金康朱晓艳
朱培良,高金康,朱晓艳
(1.浙江省交通工程建设集团,杭州 310051;2.浙江大宇交通工程有限公司,浙江 绍兴 312000)
0 引 言
在工程实践中,由于勘察、试验以及理论上存在的各种不确定因素,使数值计算结果与实测值之间往往存在较大的差距,从而阻碍了工程数值分析方法的实际应用。高速公路路基沉降预测的可靠性主要取决两个方面:(1)分析计算所选用的模型是否贴近实际;(2)分析计算所用的模型参数是否准确。由于取样、运样、制样、试验方法、试验人员的熟练程度、仪器的质量与精度、分析整理试验结果的方法、误差的取舍与建议取值以及尺寸效应等等因素的影响,模型中各参数值上下浮动20%~40%是难免的。以现场量测位移为基础的位移反分析法为解决岩土工程数值分析这一瓶颈问题提供了新的思路。基于上述,本文拟通过监测数据推断土层的等效力学模型与参数,对软土路基沉降预测的参数反演进行分析研究。
1 基于PSO-LSSM的位移反分析法
软土路基沉降预测位移反分析的基本思想为:以大量的试验、监测、前期分析结果为基础,以基本力学参数和初始应力场为基本变量,借助于正交设计和均匀设计方法设计一定数量规模的计算方案,采用非线性有限单元法进行沉降模拟计算,以计算结果作为样本来训练模型,建立基本变量与沉降位移的非线性映射关系,并在此关系的基础上,采用智能算法进行全局优化,在位移目标函数为最小的条件下得到基本变量的最优解。本文采用人工智能领域的最新研究成果,利用最小二乘支持向量机与粒子群优化算法进行拓宽路基沉降的反馈分析。
2 实例分析
2.1 计算模型的建立
某公路K8+440断面路堤顶面宽度为15 m,高度5.6 m,单侧加宽6 m,坡度为1∶15,计算范围路基深度取6 m,路基两侧边界条件为水平约束,下底面边界条件为水平和竖向约束。模型中的土工格栅抗拉刚度EA=4 950 kN/m。土工格栅与土体之间的摩擦通过设置接触面单元来实现。对K8+440断面路基建立有限元模型 (如图1及图2所示),拓宽路堤填料和硬塑土层的本构模型采用Mohr-Coulomb模型,可塑土层和软塑土层采用Plaxis程序中的软土蠕变模型,有限元分析中采用15节点的三角形单元进行网格划分,模型包含660个单元,5 497个节点。由于新路堤和新路基监测仪器埋设时间不同,监测所得位移的时间范围也不同,本文通过在有限元计算中设置不同的施工步骤来模拟监测时间的差异。
图1 K8+440剖面地质概化模型
图2 K8+440剖面有限元反演计算模型
2.2 反演样本构造
在反演计算中,硬塑土层和拓宽路堤填料材料采用Mohr-Coulomb模型,可塑土层和软塑土层采用软土蠕变模型。通过分析模型参数对位移影响的敏感性,选取拓宽路堤填料Mohr-Coulomb模型中的参数 φ,可塑土蠕变模型参数k*、μ*和软塑土蠕变模型参数k*、μ*作为待反演参数。根据试验资料和Plaxis模型手册确定5个参数的取值范围:拓宽路堤参数φ(20°~35°)、可塑土蠕变参数 k*(0.0075~0.015)、可塑土蠕变参数 μ*(0.00075~0.0015)、软塑土蠕变参数k*(0.01~0.02)、软塑土蠕变参数μ*(0.001~0.002)。依据正交试验设计原理,给出16组试验组合方案。对于每一组试验组合,作正分析计算方案,找出对应于上述所选用的用于反演的2个实测位移的竖向位移计算值,将其与对应的参数组合在一起,作为一个学习样本。共可得到16个样本,用于最小二乘支持向量机的训练,采用Plaxis有限元程序正向计算各种试验组合。
2.3 土层力学参数反演
(1)搜索最优的最小二乘支持向量机模型,取误差检验函数为:
上式为样本fi(X)(i=1,2,...n)的模型输出,ui为样本i的期望输出,n为检验样本总数。
设定粒子数量为100,经过粒子群算法搜索发现,当最小二乘支持向量机模型的参数C为948.0557,σ2为2.4531时预测效果最佳,测试误差为0.2274。
(2)应用PSO-LSSVM优化算法,在给定范围内进行搜索计算,寻找此剖面最优的土层力学参数。设定粒子种群数量为200,以位移反分析的目标函数值作为粒子的适应值,在全局空间搜索最优的力学参数。计算结果可见图3,粒子群算法收敛速度较快,能够快速的搜索到最优的参数。
图3 粒子群算法收敛过程
2.4 反演结果
拓宽路堤K8+440剖面反演结果如表1所示。根据反演的参数由Plaxis计算出的变形监测点的位移值和由反演参数值经最小二乘支持向量机外推得到的预测值与实测位移值的对比见表2和图4,其中新路基和新路堤监测时间不同。通过在有限元程序中设置不同的施工时间步来模拟监测时间的差异。
表1 土层力学参数反演结果
表2 各测点位移监测值与反演参数正向计算值及神经网络外推预测值比较
图4 K8+440剖面监测点监测值与反演参数正向计算值及LSSVM外推预测值比较
从图4中可以看出,对所分析的剖面,用反演获得的参数经Plaxis有限元软件正向计算得出的相应施工步的位移和监测位移在量值上基本相当。
3 结语
(1)本文所采用地质概化模型和土体本构关系模型是合理的。
(2)基于PSO-LSSVM位移反分析方法选取土体参数,能较为准确地预测软土路基沉降数值大小,可应用于实际工程。
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