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上方铁路动载作用下隧道结构早龄期阶段动力响应研究

发布时间:2024-01-27 04:50
  我国各大城市正在大规模建设城市轨道交通设施,并同时大力推进综合管廊建设和海绵城市战略,这些基础设施的建设涉及到大量隧道工程的建设,也必然存在着大量下穿铁路的需求。由于铁路轨道不平顺及车轮磨损不均等原因,列车在轮轨激励作用下产生振动,同时将引起周围土层的振动。而隧道工程的施工环境是在岩土体内部,所以,施工过程中不可避免地会受隧道周围的岩土体扰动影响,周围土体振动会引起隧道结构的共振,可能会影响隧道现浇衬砌结构质量,因此,有必要研究列车振动对隧道现浇衬砌结构的影响。本文以成都地铁1号线广州路站-兴隆湖站区间出入线隧道下穿既有成昆货运外绕线工程为依托,综合运用理论分析、现场实测及数值分析等方法,深入地研究在列车通过时隧道早龄期衬砌结构的动力响应规律,主要研究成果及结论如下:(1)基于车辆轨道耦合动力模型,模拟出列车以不同速度运行时产生的扣件反力时程谱,并建立了隧道-地层-轨道有限差分三维动力计算模型,计算了列车振动下隧道衬砌结构的加速度响应,并与现场实测结果进行校核,证明数值模型及列车荷载具有良好的相似性和可靠性。(2)在已验证的数值模拟方法的基础上,选取衬砌的加速度、位移、动拉应力和动压应...

【文章页数】:120 页

【学位级别】:硕士

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摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 早龄期混凝土力学性能
        1.2.2 列车振动荷载形式研究
        1.2.3 隧道结构对列车振动响应研究
    1.3 依托工程概况
        1.3.1 地铁区间概况
        1.3.2 项目概况
        1.3.3 出入场线施工方案
    1.4 主要研究内容和方法
第2章 列车振动及结构动力数值分析理论
    2.1 轮轨耦合动力学理论
        2.1.1 列车振动机理
        2.1.2 轮轨接触关系
        2.1.3 轮轨不平顺
        2.1.4 列车-轨道耦合动力模型
    2.2 动力分析计算方法及原理
        2.2.1 动力分析方法
        2.2.2 模态分析方法
        2.2.3 数值模拟中几个问题
第3章 隧道-地层-轨道数值模拟模型建立及验证
    3.1 FLAC3D动力有限差分软件动力分析
    3.2 三维动力计算模型建立
        3.2.1 模型参数选取
        3.2.2 模态分析及阻尼确定
        3.2.3 移动列车荷载的确定与施加
    3.3 模型校核
        3.3.1 列车运行引起隧道振动测试
        3.3.2 数值模拟与实测结果对比
    3.4 本章小结
第4章 早龄期结构动力响应规律研究
    4.1 最不利施工阶段确定
    4.2 工况及因素列举
    4.3 隧道埋深影响
        4.3.1 不同特征点加速度响应特征
        4.3.2 不同特征点位移响应特征
        4.3.3 不同特征点动应力响应特征
    4.4 列车速度影响
        4.4.1 不同特征点加速度响应特征
        4.4.2 不同特征点位移响应特征
        4.4.3 不同特征点动应力响应特征
    4.5 交叉角度影响
        4.5.1 不同特征点加速度响应特征
        4.5.2 不同特征点位移响应特征
        4.5.3 不同特征点动应力响应特征
    4.6 围岩级别影响
        4.6.1 不同特征点加速度响应特征
        4.6.2 不同特征点位移响应特征
        4.6.3 不同特征点动应力响应特征
    4.7 各因素对现浇衬砌结构动拉应力影响规律分析
        4.7.1 隧道埋深对早龄期衬砌结构动拉应力的响应规律
        4.7.2 列车速度对早龄期衬砌结构动拉应力的响应规律
        4.7.3 交叠角度对早龄期衬砌结构动拉应力的响应规律
        4.7.4 围岩级别对早龄期衬砌结构动拉应力的响应规律
    4.8 本章小结
第5章 基于PSO-BP神经网络模型的多因素非线性回归
    5.1 人工神经网络概述
        5.1.1 人工神经网络原理
        5.1.2 BP神经网络
        5.1.3 神经网络激励函数
        5.1.4 BP神经网络算法
    5.2 粒子群优化神经网络
        5.2.1 粒子群算法概述
        5.2.2 粒子群算法基本原理
        5.2.3 PSO-BP算法步骤
    5.3 列车动载下隧道早龄期结构最大动拉应力回归模型建立
        5.3.1 神经网络结构及PSO-BP参数确定
        5.3.2 训练样本的确定
        5.3.3 初始权值阈值寻优
        5.3.4 BP神经网络训练和回归
    5.4 本章小结
结论与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目



本文编号:3886332

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