[an error occurred while processing this directive]
 
       首 页  |  期刊介绍  |  编委会  |  投稿指南  |  期刊订阅  |  广告合作  |  留言板  |  联系我们 |  English
现代隧道技术 2015, Vol. 52 Issue (2) :110-114    DOI:
分析与计算 最新目录 | 下期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 << [an error occurred while processing this directive] | [an error occurred while processing this directive] >>
运河开挖卸载下水下盾构隧道纵向上浮量预测研究
1 西南交通大学土木工程学院 2 河北科技大学 3 河北交通职业技术学院土木工程系 4 石家庄铁道大学土木工程学院
Prediction of the Longitudinal Uplift of an Underwater Shield Tunnel During Canal Excavation
1 School of Civil Engineering, Southwest Jiaotong University 2 Hebei University of Science and Technology 3 Department of Civil Engineering, Hebei Jiaotong Vocational & Technical College 4 School of Civil Engineering, Shijiazhuang Tiedao University
Download: PDF (740KB)   HTML (1KB)   Export: BibTeX or EndNote (RIS)      Supporting Info
摘要 文章基于弹性地基梁弯曲微分方程,变形、转角、剪力以及弯矩协调方程和边界条件,建立了运河开挖卸载下水下盾构隧道纵向上浮量预测模型,并对模型进行了求解。算例结果表明:预测模型获得的解析解与数值解几乎吻合,最大误差在2.7 %以内,可运用于类似工程上浮量预测;盾构隧道纵向上浮量随地层反力系数的增大而减小,但非线性递减关系,当地层反力系数大于10 000 kN·m-3后,其上浮量几乎不受地层反力系数影响;实际工程可通过壁后注浆技术控制地层反力系数在10 000 kN·m-3左右,达到经济与安全的平衡。
Service
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
Email Alert
RSS
作者相关文章
关键词运河开挖卸载     水下盾构隧道     纵向上浮     预测     
Abstract: A prediction model for the longitudinal uplift of an underwater shield tunnel during the excavation of a canal was set up and solved based on the bending differential equation of the elastic foundation beam, compatibility equations of deformation, rotation angle, shearing force and bending moment, and its boundary conditions. The results show that the analytical solutions obtained by the prediction model are consistent with the numerical solutions within a maximum error of 2.7%, and can therefore be used to predict uplift in similar projects. The longitudinal uplift of the shield tunnel decreases nonlinearly with the increase of the ground reaction coefficient, while it is not affected by the reaction coefficient when the ground reaction coefficient reaches 10 000 kN· m-3. In practical engineering, it is possible to keep the ground reaction coefficient around 10 000 kN·m-3 by backfill grouting to realize a balance between economy and safety.
KeywordsExcavation of canal  ,   Underwater shield tunnel  ,   Longitudinal uplift  ,   Prediction     
基金资助:

1 国家科技支撑计划(No. 2012BAG05B00)

2 国家自然科学基金(项目批准号:51478277)

3 河北省高等学校科学技术研究青年基金(QN2014161, QN2014194)

作者简介: 王道远(1982-),男,博士研究生,讲师,主要从事隧道及地下工程教学和研究工作, E-mail: wtg-888@163.com
引用本文:   
.运河开挖卸载下水下盾构隧道纵向上浮量预测研究[J]  现代隧道技术, 2015,V52(2): 110-114
.Prediction of the Longitudinal Uplift of an Underwater Shield Tunnel During Canal Excavation[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2015,V52(2): 110-114
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2015/V52/I2/110
 
没有本文参考文献
[1] 苏开春1 付 锐2,3 曾弘锐2,3 冷希乔4 郭 春2,3.基于DBO-A-LSTM的公路隧道短时多步交通量预测[J]. 现代隧道技术, 2025,62(4): 111-121
[2] 张 广1 龚秋明1 谢兴飞1 裴成元2 尚 层2.基于Bootstrap-COA-BiGRU模型的TBM掘进步稳定段掘进参数区间预测[J]. 现代隧道技术, 2025,62(2): 121-131
[3] 袁铨酉1 陈子全1 袁 松1, 2 王希宝2 蒋长伟1.超长超大埋深公路隧道地应力场分布规律及灾害预测分级研究[J]. 现代隧道技术, 2025,62(2): 49-59
[4] 张 欢1,2 张世殊3 李天斌1,2 杨 罡1,2 李世森1,2 肖华波3 陈卫东3.基于GAPSO-LightGBM的TBM施工隧道围岩等级智能预测方法[J]. 现代隧道技术, 2025,62(2): 98-109
[5] 王 恒1 胡锦健2 孙成果1 张 箭2 梁 禹3,4 丰土根2.基于固定分量数目的EMD-GRU盾构姿态分组预测研究[J]. 现代隧道技术, 2025,62(2): 132-140
[6] 杨存斌1,2 任 洋1,2 吴岳华1,2 何万超1,2 李天斌1,2.基于M-LSTM法的隧道围岩地质信息动态智能预测研究[J]. 现代隧道技术, 2025,62(1): 74-82
[7] 张成友1 汪 波1 杜泽昊1 高筠涵1 谭力豪2.不同锚杆支护体系防岩爆适宜性分析与锚杆参数优化研究[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 64-73
[8] 张昕阳1,2 申玉生1,2 常铭宇1,2 王浩鱇1,2 潘笑海1,2 王岩岩1,2.基于GA-BP神经网络的隧道围岩相似材料配合比设计[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 82-91
[9] 彭 子1,2 文 萌3 陈 媛4 邓 禹5 郭 春1,2.城市综合管廊廊内温度预测公式及应用研究[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 74-81
[10] 张明书1 姚 琛1 吴贤国2 陈虹宇3 冯宗宝2 杨 赛2.基于BO-Adam-Bi-LSTM的盾构下穿既有隧道变形预测及调控[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 92-99
[11] 高福忠.基于特征降维和深度学习方法的城市隧道爆破振动参数预测研究[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 100-110
[12] 冯 通1 胡锦健2 李 研1 张 箭2 梁 禹3, 4 丰土根2.基于TCN-LSTM的盾构刀盘扭矩实时预测研究[J]. 现代隧道技术, 2024,61(5): 120-128
[13] 欧阳劭明1 丁长栋2 丁 祥1 张宜虎2 曹 磊3 刘 倩2.基于TPE-GBT模型的地下水封洞库灌浆量预测研究[J]. 现代隧道技术, 2024,61(5): 138-145
[14] 陈泽恩1,2 陈小峰1,2,3 孔祥苗4 张 欣5 张永强2 刁岳峰1 吴 珂1,2,3.分叉隧道合流段流动特征及局部损失特性研究[J]. 现代隧道技术, 2024,61(3): 53-60
[15] 蒋 源 王海林 陈 兆.基于深度学习的隧道不良地质体超前预报图像智能预测算法[J]. 现代隧道技术, 2024,61(3): 148-156
Copyright 2010 by 现代隧道技术