导读:本文包含了地基沉降预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:地基,曲线,模型,规律,多项式,双曲线,神经网络。
地基沉降预测论文文献综述
易琳力,韩文喜,文静[1]（2019）在《成都新机场软土地基沉降规律及沉降预测研究》一文中研究指出基于成都新机场试验区实时监测资料对各地基处理区原地基软土、填筑体的沉降变化规律及孔隙水消散规律进行分析.在对比研究对数法、双曲线法、指数法的沉降预测结果后发现,双曲线法更符合成都新机场的沉降趋势,利用双曲线法对成都新机场试验区的监测点进行了工后30年的沉降预测,并基于研究成果发现成都新机场试验区地基处理效果符合设计要求.(本文来源于《河南科学》期刊2019年11期）
加春燕,李先印,崔有祯[2]（2019）在《基于“S-指数”数学模型的建筑地基沉降预测研究》一文中研究指出对建筑地基的沉降趋势进行了分析和预测,首先分析了建筑地基的沉降规律,之后将常用的Logistic曲线(S曲线)模型与指数曲线模型进行优化,提出了"S-指数"数学模型,并从数学角度对模型进行了理论分析,最后基于建设综合勘察研究设计院有限公司提供的实测沉降数据对模型进行了数值验证。数值实验结果显示,"S-指数"模型的数据拟合效果较好,相关系数平均为0.9965,相对误差平均为0.4855%,将该模型与S曲线模型、指数曲线模型进行对比,其拟合精度更高、预测结果更符合实际,表明该模型的适应性更强,可在实际建筑工程中用于地基沉降安全诊断和趋势预测。(本文来源于《工程勘察》期刊2019年10期）
陈涛,王珍[3]（2019）在《基于龚帕斯生长曲线模型的高填方地基沉降预测》一文中研究指出在高填方地基的沉降中,填筑体的沉降要占较大比例。对于填筑体的自身压缩变形计算,目前还没有通行的方法。以康定机场某段高填方填筑体为例,对土面区进行了施工监测,采用龚帕斯生长曲线模型对高填方地基沉降进行了预测,并与对数模型、双曲线模型进行了对比,发现用龚帕斯生长曲线模型预测效果较好。(本文来源于《黄河科技学院学报》期刊2019年05期）
李忠诚,凡红,丁志新,丁秀丽,黄书岭[4]（2019）在《核电工程软岩地基沉降计算及沉降预测》一文中研究指出为了解软岩地基的沉降变形规律,基于国内某实际软岩地基核电工程,建立核岛软岩地基叁维有限元模型,提出了适应于软岩地基时效力学特性的流变模型,通过二次开发将所提出的黏弹塑性本构模型嵌入到FLAC3D软件中。同时采用的敏感度熵权属性识别综合评价模型对地基软岩力学模型参数进行敏感性分析,并基于均匀设计-改进遗传算法-神经网络集成理论的岩体力学参数反演分析方法,结合现场监测资料,反演获得了地基软岩的弹塑性和黏弹塑性模型的力学参数。利用反演获取的力学参数对已发生的核岛地基沉降变形进行数值重演,分析了当前荷载条件下地基沉降变形量及不均匀变形,并对后续地基沉降变形量及不均匀变形进行了预测。该套分析方法可以用于类似软岩核电工程的地基沉降变形计算以及沉降预测。(本文来源于《核动力工程》期刊2019年03期）
赖文杰,齐昌广,郑金辉,王新泉,左殿军[5]（2019）在《含分数阶的灰色模型及其在地基沉降预测中的应用》一文中研究指出基于灰色理论建立的传统沉降预测模型均为整数阶,存在不连续、与实测数据差异较大的缺陷。鉴于此,本文以灰色模型为研究对象,通过改变模型中的整数阶微分为分数阶微分来改进灰色模型的预测效果。本模型与传统模型的最大区别在于增加了分数阶阶次的识别,首先结合灰色理论得到无输入的常微分方程;接着对其引入输入项,并将常微分方程做变换得到含分数阶的微分方程;最后将该模型与实测数据进行对比,且与传统灰色理论沉降预测模型进行误差计算,发现本文建立的沉降预测模型可以较好地预测地基沉降。(本文来源于《水文地质工程地质》期刊2019年03期）
杨阳[6]（2019）在《基于遗传算法优化BP神经网络的输水管道地基沉降预测分析》一文中研究指出埋设在地下的输水管道多应用于长距离输水,其结构易受地基沉降影响。本文建立了神经网络模型,并基于遗传算法对神经网络模型进行优化,利用某实际工程的监测数据,对其所产生的地基沉降值进行预测并分析,从而起到监测预警的效果,可为同类工程提供参考。(本文来源于《中国水运》期刊2019年05期）
杜艳[7]（2019）在《软土地基沉降变形预测方法归纳分析》一文中研究指出当前预测软土地基沉降的方法非常多,软土地基沉降预测方法适应性会因为地质条件的不同适用范围不同。为了在软土地基沉降中使得各预测方法体现出各自的优越性,文章将现有的软土地基沉降预测方法进行归纳总结。当前现有的沉降预测方法主要有经验公式法(双曲线法、指数曲线法、星野法)、灰色系统法、神经网络法、遗传算法。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年12期）
奎春香,赵利江[8]（2019）在《灰色模型预测在黄土地基沉降测量中的应用》一文中研究指出为了掌握黄土地基建筑物施工过程中随着负荷增加而呈现的沉降趋势,通过对沉降量的分析得到更好的预测沉降规律的方法。文中以青海省海东市叁级综合医院(一期)建设项目为例,根据建筑物沉降监测数据,分别运用二次抛物线法、多项式拟合法以及灰色模型预测法建立沉降时序模型,并对第七期沉降进行预测,通过预测结果分析3种预测方法的精度及适用性。结果表明:二次抛物线法与真实值最接近的预测值为Z3点的-0.38 mm,且相差为-0.24 mm;多项式拟合法预测值与实测值相差最小的Z19点为-0.75 mm,与真实值相差为+0.17 mm;灰色模型法预测值与真实值相差较小,相差最大的Z3点预测值为-0.76 mm,相差+0.14 mm,相差最小的Z19点预测值为-0.59 mm,相差+0.01 mm。通过预测值与真值相差值的比较可知,二次抛物线法与多项式拟合法的预测曲线不符合实际沉降趋势,使得预测结果失真,两者均不适用于黄土地基沉降量的预测;灰色模型预测收敛速度快,且预测值与实际值较接近,误差小,预测模型与工程实际变形一致。(本文来源于《青海大学学报》期刊2019年01期）
李徐珍,师高鹏,杨有海[9]（2018）在《蒙华重载铁路风积沙地基沉降规律及预测分析》一文中研究指出基于蒙华重载铁路某标段风积沙路基工程,采用单点沉降计对风积沙地基沉降进行了观测,利用双曲线法和指数法对前期沉降观测数据进行了预测分析,研究适用于重载铁路风积沙地基的沉降预测方法及其沉降规律.结果表明:该标段地基沉降规律为初期缓慢增加、中期快速发展和最终逐渐稳定3个阶段;双曲线法和指数法均适用于重载铁路风积沙地基的沉降预测,该标段地基最终沉降量在10.0～32.1 mm之间;双曲线法的预测精度高于指数法,预测结果与实测值更加吻合;采用重型碾压方法处理后的风积沙地基,沉降控制效果良好.(本文来源于《兰州工业学院学报》期刊2018年06期）
古学戈,孙笑,钟可欣,张浩键,陈港[10]（2018）在《不同地质条件下地基沉降预测方法研究》一文中研究指出地基沉降的预测研究是岩土工程中的重要研究方向。考虑到地质条件的复杂性,地基沉降预测方法的适用性也各不相同。本文综述了不同地质条件下,地基沉降预测方法的最新进展,以及各种预测方法的优越性和准确性,并对预测方法加以改进优化,总结了目前较先进预测方法的求解思路,为准确选取预测地基沉降量的方法提供参考,同时为后续的研究提供了一个思路。(本文来源于《中国水运》期刊2018年11期）
地基沉降预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对建筑地基的沉降趋势进行了分析和预测,首先分析了建筑地基的沉降规律,之后将常用的Logistic曲线(S曲线)模型与指数曲线模型进行优化,提出了"S-指数"数学模型,并从数学角度对模型进行了理论分析,最后基于建设综合勘察研究设计院有限公司提供的实测沉降数据对模型进行了数值验证。数值实验结果显示,"S-指数"模型的数据拟合效果较好,相关系数平均为0.9965,相对误差平均为0.4855%,将该模型与S曲线模型、指数曲线模型进行对比,其拟合精度更高、预测结果更符合实际,表明该模型的适应性更强,可在实际建筑工程中用于地基沉降安全诊断和趋势预测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地基沉降预测论文参考文献
[1].易琳力,韩文喜,文静.成都新机场软土地基沉降规律及沉降预测研究[J].河南科学.2019
[2].加春燕,李先印,崔有祯.基于“S-指数”数学模型的建筑地基沉降预测研究[J].工程勘察.2019
[3].陈涛,王珍.基于龚帕斯生长曲线模型的高填方地基沉降预测[J].黄河科技学院学报.2019
[4].李忠诚,凡红,丁志新,丁秀丽,黄书岭.核电工程软岩地基沉降计算及沉降预测[J].核动力工程.2019
[5].赖文杰,齐昌广,郑金辉,王新泉,左殿军.含分数阶的灰色模型及其在地基沉降预测中的应用[J].水文地质工程地质.2019
[6].杨阳.基于遗传算法优化BP神经网络的输水管道地基沉降预测分析[J].中国水运.2019
[7].杜艳.软土地基沉降变形预测方法归纳分析[J].科技创新与应用.2019
[8].奎春香,赵利江.灰色模型预测在黄土地基沉降测量中的应用[J].青海大学学报.2019
[9].李徐珍,师高鹏,杨有海.蒙华重载铁路风积沙地基沉降规律及预测分析[J].兰州工业学院学报.2018
[10].古学戈,孙笑,钟可欣,张浩键,陈港.不同地质条件下地基沉降预测方法研究[J].中国水运.2018
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