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基于正态动床模型的黄河大跨越群桩基础冲刷分析研究

汇报时间:2024-02-07

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目录

引言

正态动床模型介绍

黄河大跨越群桩基础冲刷特性分析

基于正态动床模型的冲刷分析方法研究

现场监测与数据验证

结论与展望

引言

01

黄河大跨越群桩基础是重要的河流工程结构,其安全性对保障河流交通和地区经济发展具有重要意义。

冲刷是影响群桩基础安全性的关键因素之一,开展冲刷分析研究对于指导工程设计和施工具有重要意义。

基于正态动床模型的冲刷分析能够模拟实际河流环境下的冲刷过程,为群桩基础的设计和施工提供更加准确和可靠的依据。

国内外学者在群桩基础冲刷方面开展了大量研究,提出了多种冲刷分析方法和模型。

目前,基于物理模型试验和数值模拟相结合的冲刷分析方法逐渐成为主流。

随着计算机技术和数值模拟方法的发展,基于正态动床模型的冲刷分析将更加准确和高效。

建立黄河大跨越群桩基础的正态动床模型,开展不同水流条件下的冲刷试验,分析冲刷深度和形态的变化规律,探究冲刷对群桩基础安全性的影响。

研究内容

收集相关资料和数据,设计正态动床模型和试验方案;开展冲刷试验,采集试验数据;利用数值模拟方法对试验数据进行处理和分析,得出冲刷深度和形态的变化规律;结合工程实际,评估冲刷对群桩基础安全性的影响,提出相应的工程措施和建议。

技术路线

正态动床模型介绍

02

03

考虑了水流、泥沙和河床之间的相互作用

能够更真实地反映自然河流的冲刷过程。

01

基于相似理论和量纲分析方法

通过缩小比例复现原型河流的流态和泥沙运动规律。

02

动床模型能够模拟河流的冲刷过程

包括水流对河床的冲刷、泥沙的起动、输移和沉积等。

根据原型河流的水文、泥沙和地形资料,确定合适的模型比例尺和几何尺寸。

确定模型比例尺和几何尺寸

制作模型地形和河床

安装水流循环系统

泥沙配制与投放

采用适当的材料制作模型地形和河床,保证其稳定性和可冲刷性。

包括水泵、水管、流量计等,以模拟原型河流的水流条件。

根据原型河流的泥沙特性,配制相似泥沙并投放到模型中,以模拟自然河流的泥沙运动。

通过测量模型中的水位、流速等水流参数,与原型河流的水文资料进行对比,验证模型的相似性。

水流验证

观察模型中泥沙的起动、输移和沉积过程,与原型河流的泥沙运动规律进行对比,验证模型的可靠性。

泥沙验证

定期测量模型地形和河床的变化情况,与原型河流的地形演变资料进行对比,验证模型的准确性。

地形验证

根据验证结果对模型参数进行调整和优化,以提高模型的精度和可靠性。

校准模型参数

黄河大跨越群桩基础冲刷特性分析

03

适用于各种地质条件,承载力高,施工方便。

钻孔灌注桩

适用于深水、软土地区,承载力高,但造价较高。

钢管桩

工厂化生产,质量易控制,施工速度快。

预制桩

由多根桩组成,共同承受上部荷载,稳定性好。

群桩基础

01

02

03

04

水流速度越大,冲刷作用越强烈。

水流速度

泥沙颗粒越细,越容易被水流冲走,冲刷作用越明显。

泥沙颗粒级配

不同类型、布局和尺寸的桩基础对冲刷的影响不同。

桩基础类型及布局

河床地质条件对冲刷深度和速度有重要影响。

河床地质条件

建立正态动床模型

根据黄河实际河床地形、水流条件和泥沙特性,建立正态动床模型进行模拟试验。

冲刷深度监测

在模型中对群桩基础进行冲刷深度监测,记录不同时间点的冲刷深度数据。

冲刷形态分析

根据监测数据,分析群桩基础的冲刷形态,包括冲刷坑的形状、尺寸和深度等。

结果展示

将模拟试验结果以图表、三维模型等形式进行展示,直观地反映群桩基础的冲刷情况。

基于正态动床模型的冲刷分析方法研究

04

01

02

03

采用CFD软件对黄河大跨越群桩基础周围的流场进行模拟,分析水流对桩基础的冲刷作用。

计算流体动力学(CFD)方法

利用DEM模型模拟河床颗粒的运动和相互作用,从而研究桩基础周围的局部冲刷现象。

离散元方法(DEM)

将CFD和DEM等方法进行耦合,综合考虑流场和颗粒运动对冲刷的影响,提高模拟的准确性和可靠性。

耦合模拟方法

几何模型参数

边界条件设置

材料参数选择

参数调整策略

根据实际工程情况,建立黄河大跨越群桩基础的几何模型,包括桩径、桩间距、承台尺寸等参数。

根据河床颗粒的级配和物理性质,选择合适的材料模型,如粘性土、砂土等。

合理设置模型的入口、出口、壁面等边界条件,确保模拟结果的准确性和稳定性。

根据模拟结果和实际情况,对模型参数进行调整和优化,提高模拟的精度和效率。

基于数值模拟结果,采用经验公式或机器学习算法对冲刷深度进行预测,为工程设计提供参考。

冲刷深度预测方法

制定合适的可靠性评估指标,如冲刷深度的变异系数、预测误差等,对预测结果进行量化评估。

可靠性评估指标

考虑模型参数、边界条件等因素的不确定性,对冲刷深度预测结果进行不确定性分

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