再取第16d的实测变形观测数据建立皮尔预估模型Ⅱ预估模型Ⅱ为:
……(10)
根据式(10)计算预估的收敛值;实测值与预估值如表2所示;皮尔模型拟合曲线与实测数据拟合曲线如图3所示。免费论文网。
表1 实测值与预估值(10d)
Table 1 Values of the measured and those from model samples(10 days)
时间/ 年月日 |
实测值 /m |
累计收敛值 /mm |
预估值 /m |
累计预估收敛值 /mm |
偏离值 /mm |
误差(%) |
20080518 |
10.07334 |
0 |
10.07345 |
0 |
-0.11 |
|
20080520 |
10.06469 |
8.65 |
10.06464 |
-8.81 |
0.05 |
0.58 |
20080522 |
10.05709 |
-16.25 |
10.05621 |
-17.24 |
0.88 |
5.40 |
20080524 |
10.04333 |
-30.01 |
10.04514 |
-28.31 |
-1.81 |
6.03 |
20080526 |
10.03682 |
-36.52 |
10.03841 |
-35.04 |
-1.59 |
4.35 |
20080528 |
10.02947 |
-43.87 |
10.03202 |
-41.43 |
-2.55 |
5.81 |
表2 实测值与预估值(16d)
Table 1 Values of the measured and those from model samples(16 days)
时间 /年月日 |
观测值 /m |
累计收敛值 /mm |
预估值 /m |
累计预估收敛值 /mm |
偏离值 /mm |
误差(%) |
20080518 |
10.07334 |
0 |
10.07368 |
0 |
-0.34 |
|
20080520 |
10.06469 |
-8.65 |
10.06426 |
-9.42 |
0.43 |
-4.97 |
20080522 |
10.05709 |
-16.25 |
10.05349 |
-20.19 |
3.6 |
-22.15(剔除) |
20080524 |
10.04333 |
-30.01 |
10.04413 |
-29.55 |
-0.8 |
2.67 |
20080526 |
10.03682 |
-36.52 |
10.03601 |
-37.67 |
0.81 |
-2.22 |
20080528 |
10.02947 |
-43.87 |
10.02895 |
-44.73 |
0.52 |
-1.19 |
20080530 |
10.02138 |
-51.96 |
10.02282 |
-50.86 |
-1.44 |
2.77 |
20080601 |
10.01831 |
-55.03 |
10.01749 |
-56.19 |
0.82 |
-1.49 |
20080603 |
10.01392 |
-59.42 |
10.01286 |
-60.82 |
1.06 |
-1.78 |
 
图2 皮尔曲线和实测曲线比较图(10d)图3 皮尔曲线和实测曲线比较图(16d)
Fig.2 Comparison of the pearl curve andFig.3 Comparison of the pearl curve and those from
those frommodel samplesmodel samples
通过图2,图3可以发现按照等时距皮尔预估模型拟合的曲线与实测变形曲线基本吻合,说明采用皮尔预估模型来分析隧道围岩变形与时间的关系是可行的。将图2,图3对比分析可得在围岩变形预估中,需要对原始数据序列进行调整和更新,把新测得数据及时补充进去(剔除误差较大的点),从而使变形结果能够更加准确。
4.结语
基于皮尔预估模型利用现场监测数据对隧道围岩变形进行预测,实际工程表明预测变形曲线与实测变形曲线基本吻合;实测数据越充足预测的结果也会越精确,这对我们了解围岩的变形趋势及指导二次衬砌施做时间具有非常重要的作用。
参考文献:
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[2]徐晓宇,王桂尧,匡希龙等.基于皮尔-遗传神经网络的高路堤沉降预测研究[J].公路交通科技,2006,23(1):40-43.
[3]张振武,徐晓宇,王桂尧.基于实测沉降资料的路基沉降预测模型比较研究[J].中外公路,2005,25(4):26-29.
[4]叶宗裕.皮尔曲线模型的推广及其应用[J].数学的实践与认识,2004,34(7):72-76
[5]陈建勋,马建秦.隧道工程试验检测技术[M].北京:交通部基本建设质量监督总站组织编写,2005.
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