• DMC复合地基工后沉降可靠性分析及设计优化

  针对确定性分析方法进行水泥土搅拌桩 (DMC) 复合地基工后沉降控制存在一定风险的问题，基于 Monte Carlo dropout 神经网络 (ANN_MCD) 架构的随机变换，利用模型输出随机性表征土体参数的不确定性. 结合有限元 与代理模型，开展考虑土体参数不确定性的 DMC 复合地基工后沉降高效计算，获得不同桩长、桩径、桩间距、垫 层厚度参数组合下的工后沉降概率分布. 以路基正常使用极限状态下的目标可靠指标，确定工后沉降界限值，建 立沉降与地基处理成本的非线性映射关系，结合成本效能指标进行结构设计优化. 研究表明，ANN_MCD 模型可 以依据地基软黏土塑性指数 Ip，推演修正剑桥模型参数的不确定性，预测参数的 95% 置信区间与试验值吻合良 好. 利用土体与结构参数独立进行特征提取的双输入层 ANN 代理模型，可以有效地避免网络结构冗余，实现 DMC 复合地基工后沉降 S 的高效高精度预测. S 与最低建造成本符合 Logistic 曲线形式，成本效能分界值 Cv 位于 曲率最大点，设计优化方案应位于成本≤Cv 的高效费比区.

  2024-11-20 iGeo

• 尾矿库溃坝风险评估与预警：安全生产背后的技术防线

  中仿科技PLAXIS尾矿库分析方案：渗流分析、稳定性评估、概率分析、动力响应，守护尾矿库安全。

  2026-03-13 iGeo