嵌岩桩承载性能研究与计算方法——人工智能在项目管理中的应用

"人工智能-机器学习-智能宣传系统软件开发项目小组绩效管理研究.pdf" 这篇文档虽然标题提及的是人工智能和机器学习在智能宣传系统软件开发项目小组绩效管理中的研究，但其实际内容却与这个主题无关。提供的摘要部分主要涉及的是岩土工程领域，具体是关于钻孔嵌岩桩的承载性能研究及其承载力计算。硕士研究生张帆在导师龚维明教授的指导下，进行了36根嵌岩桩的静载荷试验资料的收集和整理，这些桩被分为软岩嵌岩桩和硬岩嵌岩桩两类。 在研究中，作者分析了嵌岩桩的承载力构成，将其分为土层总侧阻力、岩层总侧阻力和总端阻力三部分，并对这些因素进行了统计分析。作者发现，长径比（L/D）对于上层侧阻发挥有显著影响，而嵌岩比（h/d）则是影响岩层侧阻和端阻的关键因素。通过统计回归方法，建立了长径比与土层侧阻系数的关系函数，以及嵌岩比与岩层侧阻系数和端阻系数的关系函数。这些函数被用于改进嵌岩桩极限承载力的计算公式，使得公式能够考虑桩的长径比和嵌岩比。 最终，通过青岛海湾大桥试桩的计算，验证了新提出的计算公式的有效性和可行性。关键词包括钻孔嵌岩桩的极限承载力、长径比、嵌岩比、上层侧阻系数、岩层侧阻系数和端阻系数，这些都是岩土工程中评估桩基础性能的重要参数。 然而，这篇摘要并未涉及到人工智能或机器学习在项目绩效管理中的应用，因此，如果需要关于人工智能和机器学习在智能宣传系统软件开发项目小组绩效管理方面的知识，可能需要查阅其他相关文献。