基于概率神经网络对单桩竖向承载力预测方法的研究

刘刚，徐华荣

(1.南京东大岩土工程技术有限公司镇江分公司，江苏 镇江　212000；　2.镇江市勘察测绘研究院，江苏 镇江　212000)



基于概率神经网络对单桩竖向承载力预测方法的研究

刘刚1*，徐华荣2

(1.南京东大岩土工程技术有限公司镇江分公司，江苏 镇江212000；2.镇江市勘察测绘研究院，江苏 镇江212000)

摘要：针对层状地基，基于镇江地区CPTU测试数据，运用概率神经网络(PNN)算法，建立了单桩竖向极限承载力的预测模型，编制了相应的MATLAB程序进行预测分析。考虑了静力触探延桩长的全部CPTU测试数据，运用锥端阻力(qt)、锥侧摩阻力(fs)、孔隙水压力(u2)三个物理力学指标，结合室内土工试验，对桩长范围内的地基土进行分类，然后对单桩的极限承载力进行预测，将得到的结果与桩基静载试验的结果进行比较，发现运用基于CPTU测试数据的概率神经网络算法模型，可以对单桩的竖向抗压极限承载力进行预测，精度满足实践要求。

关键词：概率神经网络；CPTU；原位测试；单桩承载力

1概述

随着现代建筑行业的发展，一些新工艺，新技术不断应用到实际工程当中。这也对建筑物的受力、变形控制精度提出了更高的要求。对于建筑物受力可以通过调整上部荷载进行控制，而对变形控制尤其是建筑物的沉降和倾斜需要对地基基础的承载力进行较准确的计算。对于高层或高耸建筑结构而言，浅基础显然不能满足承载力要求，这就需要深基础—桩基来保证建筑物沉降变形。

桩基础是现代建筑中应用较为广泛的一种基础形式。……