摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第11-20页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
1.2 基于CPTu土分类及土层识别研究概况 | 第11-15页 |
1.2.1 基于CPT/CPTu土分类方法概况 | 第11-13页 |
1.2.2 基于统计分析的CPTu土层识别研究概况 | 第13-15页 |
1.3 基于CPTu桩承载特性研究概况 | 第15-17页 |
1.3.1 基于CPTu桩承载力计算研究概况 | 第15-16页 |
1.3.2 单桩沉降计算方法研究概况 | 第16-17页 |
1.4 本文研究主要内容及本文研究技术路线 | 第17-20页 |
第二章 基于CPTu土层分类应用研究 | 第20-32页 |
2.1 概述 | 第20页 |
2.2 CPTu试验基本原理及相关试验指标 | 第20-25页 |
2.2.1 CPTu试验的基本原理 | 第20-22页 |
2.2.2 CPTu试验相关理论分析 | 第22-23页 |
2.2.3 CPTu试验测试指标 | 第23-25页 |
2.3 基于CPTu试验指标土分类方法及其适用性分析 | 第25-31页 |
2.3.1 已有基于CPTu试验指标土分类方法 | 第25-28页 |
2.3.2 基于CPTu土分类各方法适用性对比分析 | 第28-31页 |
2.4 本章小结 | 第31-32页 |
第三章 基于概率神经网络的CPTu土分类及土层界面识别研究 | 第32-50页 |
3.1 概述 | 第32页 |
3.2 基于概率神经网络的土分类方法设计 | 第32-39页 |
3.2.1 概率神经网络分类识别基本原理 | 第32-35页 |
3.2.2 基于概率神经网络的土分类方法设计 | 第35-39页 |
3.3 基于概率神经网络的土层分类结果及对比验证 | 第39-44页 |
3.3.1 镇江冲积相地质 | 第40-41页 |
3.3.2 徐州废黄河沉积相地质 | 第41-42页 |
3.3.3 南通海陆交互沉积相地质 | 第42-44页 |
3.3.4 分类结果讨论 | 第44页 |
3.4 土层界面划分验证 | 第44-47页 |
3.4.1 冲湖积相黏土交互层界面识别划分 | 第44-46页 |
3.4.2 巨厚滩淤泥质亚黏土层界面识别划分 | 第46-47页 |
3.5 区域场地的土层宏观评价 | 第47-49页 |
3.6 本章小结 | 第49-50页 |
第四章 基于CPTu估算静压桩承载力新方法及可靠度评价 | 第50-78页 |
4.1 概述 | 第50页 |
4.2 基于CPT/CPTu桩承载力计算传统方法 | 第50-57页 |
4.2.1 国内规范确定桩承载力方法 | 第50-52页 |
4.2.2 国外基于CPT/CPTu确定桩承载力方法 | 第52-55页 |
4.2.3 已有典型CPT/CPTu桩承载力估算方法适用性对比 | 第55-57页 |
4.3 桩端阻影响区范围分析 | 第57-60页 |
4.3.1 已有方法的端阻影响区比较 | 第57-58页 |
4.3.2 不同土层桩端影响区范围的确定 | 第58-60页 |
4.4 基于CPTu静压桩承载力计算新方法 | 第60-67页 |
4.4.1 压桩过程中桩侧阻退化效应 | 第60-61页 |
4.4.2 基于CPTu桩承载力时间效应 | 第61-62页 |
4.4.3 基于CPTu桩承载力计算新模型 | 第62-67页 |
4.5 新方法验证分析 | 第67-70页 |
4.5.1 工程算例一 | 第67-68页 |
4.5.2 工程算例二 | 第68-70页 |
4.6 桩承载力估算方法可靠度评价 | 第70-76页 |
4.6.1 一次二阶矩法基本理论 | 第70-72页 |
4.6.2 桩承载力极限状态方程 | 第72-73页 |
4.6.3 随机变量的概率分布 | 第73-75页 |
4.6.4 基于一次二阶矩可靠度评价结果 | 第75-76页 |
4.7 本章小结 | 第76-78页 |
第五章 基于CPTu单桩沉降预测及工程实例分析 | 第78-95页 |
5.1 概述 | 第78页 |
5.2 基于CPTu单桩沉降预测理论模型分析 | 第78-82页 |
5.3 工程实例分析 | 第82-89页 |
5.3.1 场地概况 | 第82-83页 |
5.3.2 单桩静载荷试验及结果 | 第83-85页 |
5.3.3 地震波孔压静力触探试验结果 | 第85-86页 |
5.3.4 基于CPTu单桩沉降预测结果 | 第86-89页 |
5.4 基于ABAQUS单桩沉降有限元模拟 | 第89-93页 |
5.4.1 桩土的本构模型 | 第89-90页 |
5.4.2 ABAQUS有限元计算模型建立与计算分析 | 第90-93页 |
5.4.3 结果对比分析 | 第93页 |
5.5 本章小结 | 第93-95页 |
第六章 结论与展望 | 第95-97页 |
6.1 主要结论 | 第95-96页 |
6.2 展望 | 第96-97页 |
参考文献 | 第97-104页 |
致谢 | 第104-105页 |
作者攻读硕士学位期间已发表(待发表)论文 | 第105页 |