基于有限差分法和机器学习的竖向和水平荷载作用下倾斜桩特性研究

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具有一定倾斜角度的桩在工程中经常使用。出现倾斜桩的原因可分为两类:人为倾斜与非人为倾斜。前者主要用于承受水平荷载,如码头等建筑结构要求倾斜打入的桩。非人为造成的倾斜包括施工中的人为和设备误差造成的倾斜,或受其他施工影响如非对称基坑开挖引起的竖直桩倾斜。鉴于倾斜桩的广泛应用,本文对于倾斜桩的受力变形特性进行了研究。本文首先采用FLAC3D软件建立了倾斜桩在竖向、水平向荷载下的受力模型。研究了土体模量、桩倾斜角度、桩长、桩土界面摩擦角对桩极限承载力及变形特性的影响。较为系统地分析了倾斜桩的荷载变形曲线。采用桩加载刚度来量化桩的工作荷载下的变形特性。研究表明,当倾斜桩受竖向荷载时,随着桩长和桩土界面摩擦角增加,极限承载力显著增加,但桩的加载刚度不会有明显的变化;随着桩临近土模量增加,加载刚度明显增加,但桩的极限承载力无明显变化;随桩倾斜角度增加,极限承载力略有增加。当倾斜桩受水平向荷载时,轴向力变化规律与受竖向荷载的倾斜桩基本相同。区别在于,桩的加载刚度随桩的倾斜角度有明显变化。当倾斜桩受水平向荷载时的径向力与前两种情况不同,上述影响因素参数改变不引起其变化。此外,径向荷载-变形曲线呈缓变型,而轴向荷载-变形曲线呈突变型。使用上述模型数据,建立了较完整倾斜桩荷载变形曲线的数据库。使用深度学习方法,将数据集分为训练集、验证集,建立深度学习模型,从而能够预测倾斜桩不同参数下的荷载变形曲线,进而得到极限承载力和加载刚度。基于深度学习模型,进行随机分析。研究了由于桩体施工扰动及误差造成桩微倾斜情况下的极限承载力分布模式。结果发现对于中短桩,极限承载力呈两段式分布模式;对于长桩,呈三段式分布模式。相比短桩,具有最大承载力的长桩所占比例更大,分布更为集中。
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