基于BIM技术和神经网络的深基坑桩锚支护结构变形预测研究

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桩锚支护结构因其施工方便、造价较低、工期短等特点,在深基坑工程中有广泛的应用。传统的基坑设计方法偏于保守,在利用有限元软件进行分析时往往会将桩锚支护体系的细部构造进行简化,并且接触设置过多会极大增加计算的时间和人力成本,因此基坑三维有限元分析的发展得到一定的限制,不能很好的反映桩锚基坑支护的受力变形性状,需要引入新的方法来改善该问题。随着BIM技术在工程领域的发展,将其更好的应用于基坑工程是未来发展的方向,但现如今,BIM技术在基坑领域仍处于简单的可视化和指导施工的作用,前期基坑支护设计是仍存在反复建模的工作。本文为研究深基坑桩锚支护结的变形预测,主要做了以下几个方面的工作:1、研究BIM参数化模型与常用有限元分析软件ABAQUS之间的有效转化方法,以结合BIM强大的建模功能和ABAQUS的岩土分析能力;2、调整ABAQUS中桩锚基坑支护模型及由Revit导入模型的桩锚参数,包括锚杆锚固长度、锚杆安置倾角、竖向支护结构嵌固深度,对分析结果进行对比研究,验证导入的精细化模型计算有效性,同时比传统简化模型相比更加合理;3、利用遗传算法的全局优化能力来改善传统的BP神经网络,利用优化的GA-BP神经网络来进行基坑变形预测;利用遗传算法来进行初步的桩锚参数优化,为前期基坑支护选型提供参考;4、结合华南理工大学北区基坑工程,验证本文研究内容在实际工程中的应用,为类似基坑工程提供参考。
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