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复合荷载作用下斜桩群桩响应简化计算方法
1
作者
孔令刚
刘维
+2 位作者
夏海波
郑振华
陈云敏
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期1900-1910,共11页
基于半无限弹性地基假设建立适于快速计算推、压、弯、扭等荷载联合作用大型斜桩群桩响应的简化分析模型,分析三维空间中任意倾斜方向和角度的两相邻斜桩间不同种类桩-土-桩相互作用影响。首先,将两斜桩中多种类型的桩头变形间相互作用...
基于半无限弹性地基假设建立适于快速计算推、压、弯、扭等荷载联合作用大型斜桩群桩响应的简化分析模型,分析三维空间中任意倾斜方向和角度的两相邻斜桩间不同种类桩-土-桩相互作用影响。首先,将两斜桩中多种类型的桩头变形间相互作用简化为桩头轴向、侧向位移和扭转角,分析其对邻桩三类桩头变形量的影响;然后,引入自由场地位移衰减系数,量化分析土面上竖向、水平和扭转3种位移随水平距离的变化规律;最后,基于虚拟桩假设和坐标变换,推导出计算三维空间中任意倾斜方向和角度的两桩间相互作用的矩阵表达式,基于该分析模型开发了群桩分析程序PIGEAN。研究结果表明:斜桩桩头的轴向、侧向和扭转响应可近似采用相应荷载下的直桩解析解或近似解计算。3组不同荷载组合的多组斜桩群桩模型试验结果证明了斜桩的桩-土-桩相互作用三维分析方法能有效计算斜桩间相互作用的影响,提高计算准确性;证明了本模型在计算复合荷载下大规模群桩的高效性。
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关键词
斜桩
桩-土-桩相互作用
群桩
荷载组合
三维空间
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职称材料
基于集成学习的混凝土抗压强度预测模型研究
被引量：
1
2
作者
周继发
曾晓辉
+8 位作者
郑振华
涂金根
郭桃明
孙晗凌
谢友均
龙广成
唐卓
郭宏
潘自立
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期1981-1992,共12页
为准确预测混凝土抗压强度,利用灰狼优化算法(GWO)对轻量级梯度提升机(LGBM)的超参数进行优化。首先,以水胶比、矿渣替代比例、粉煤灰替代比例、高性能减水剂占胶凝材料比例、砂率和龄期为输入,以抗压强度为输出,构建GWO-LGBM预测模型;...
为准确预测混凝土抗压强度,利用灰狼优化算法(GWO)对轻量级梯度提升机(LGBM)的超参数进行优化。首先,以水胶比、矿渣替代比例、粉煤灰替代比例、高性能减水剂占胶凝材料比例、砂率和龄期为输入,以抗压强度为输出,构建GWO-LGBM预测模型;其次,评估模型在训练集和测试集上的效果,验证GWO对LGBM超参数优化的有效性;第三,将模型应用于全新数据,检验其泛化能力;最后,基于GWO-LGBM模型分析各输入参数对抗压强度的影响,验证模型的预测合理性。研究结果表明:GWOLGBM模型在训练集和测试集中混凝土抗压强度预测的均方根误差分别为1.68 MPa和3.49 MPa,预测值与实际值的拟合度分别达到0.99和0.95,解决了LGBM易陷入局部最优的问题;模型迁移到全新数据集时,83%的数据预测相对误差小于10%,展现出较强的泛化能力。水胶比增大会降低混凝土抗压强度;矿渣和粉煤灰掺量增加会降低混凝土早期强度,对后期强度影响较小;当水胶比一定时,存在一个最佳砂率使抗压强度最大;模型捕获结果与影响抗压强度的理论结果一致,验证了其预测结果的合理性。
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关键词
混凝土
抗压强度
集成学习
轻量级梯度提升机
灰狼优化算法
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职称材料
题名
复合荷载作用下斜桩群桩响应简化计算方法
1
作者
孔令刚
刘维
夏海波
郑振华
陈云敏
机构
浙江大学岩土工程研究所
浙江大学软弱土与环境土工教育部重点实验室
惠州大亚湾经济技术开发区城市建设综合事务中心
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期1900-1910,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(51988101,51579218)。
文摘
基于半无限弹性地基假设建立适于快速计算推、压、弯、扭等荷载联合作用大型斜桩群桩响应的简化分析模型,分析三维空间中任意倾斜方向和角度的两相邻斜桩间不同种类桩-土-桩相互作用影响。首先,将两斜桩中多种类型的桩头变形间相互作用简化为桩头轴向、侧向位移和扭转角,分析其对邻桩三类桩头变形量的影响;然后,引入自由场地位移衰减系数,量化分析土面上竖向、水平和扭转3种位移随水平距离的变化规律;最后,基于虚拟桩假设和坐标变换,推导出计算三维空间中任意倾斜方向和角度的两桩间相互作用的矩阵表达式,基于该分析模型开发了群桩分析程序PIGEAN。研究结果表明:斜桩桩头的轴向、侧向和扭转响应可近似采用相应荷载下的直桩解析解或近似解计算。3组不同荷载组合的多组斜桩群桩模型试验结果证明了斜桩的桩-土-桩相互作用三维分析方法能有效计算斜桩间相互作用的影响,提高计算准确性;证明了本模型在计算复合荷载下大规模群桩的高效性。
关键词
斜桩
桩-土-桩相互作用
群桩
荷载组合
三维空间
Keywords
battered pile
pile-soil-pile interaction
pile group
load combination
three-dimensional space
分类号
TU47 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
基于集成学习的混凝土抗压强度预测模型研究
被引量：
1
2
作者
周继发
曾晓辉
郑振华
涂金根
郭桃明
孙晗凌
谢友均
龙广成
唐卓
郭宏
潘自立
机构
中
南大学土木工程学院
惠州大亚湾经济技术开发区城市建设综合事务中心
深圳铁路投资
建设
集团有限公司
中
铁十七局集团有限公司
中
铁二院工程集团有限公司
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期1981-1992,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFB2604304-2,2021YFB37037)。
文摘
为准确预测混凝土抗压强度,利用灰狼优化算法(GWO)对轻量级梯度提升机(LGBM)的超参数进行优化。首先,以水胶比、矿渣替代比例、粉煤灰替代比例、高性能减水剂占胶凝材料比例、砂率和龄期为输入,以抗压强度为输出,构建GWO-LGBM预测模型;其次,评估模型在训练集和测试集上的效果,验证GWO对LGBM超参数优化的有效性;第三,将模型应用于全新数据,检验其泛化能力;最后,基于GWO-LGBM模型分析各输入参数对抗压强度的影响,验证模型的预测合理性。研究结果表明:GWOLGBM模型在训练集和测试集中混凝土抗压强度预测的均方根误差分别为1.68 MPa和3.49 MPa,预测值与实际值的拟合度分别达到0.99和0.95,解决了LGBM易陷入局部最优的问题;模型迁移到全新数据集时,83%的数据预测相对误差小于10%,展现出较强的泛化能力。水胶比增大会降低混凝土抗压强度;矿渣和粉煤灰掺量增加会降低混凝土早期强度,对后期强度影响较小;当水胶比一定时,存在一个最佳砂率使抗压强度最大;模型捕获结果与影响抗压强度的理论结果一致,验证了其预测结果的合理性。
关键词
混凝土
抗压强度
集成学习
轻量级梯度提升机
灰狼优化算法
Keywords
concrete
compressive strength
ensemble learning
light gradient boosting machine
grey wolf optimization algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TU502.6 [建筑科学—建筑技术科学]
TU528.01 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复合荷载作用下斜桩群桩响应简化计算方法
孔令刚
刘维
夏海波
郑振华
陈云敏
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
2
基于集成学习的混凝土抗压强度预测模型研究
周继发
曾晓辉
郑振华
涂金根
郭桃明
孙晗凌
谢友均
龙广成
唐卓
郭宏
潘自立
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
1
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职称材料
已选择
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