软土路基沉降预测：双重非线性流固耦合与参数反分析

"本文主要探讨了大数据背景下的软土路基双重非线性流固耦合仿真分析及其在沉降预测中的应用。通过深入研究和参数敏感性分析，建立了适用于复杂地质条件和施工过程的数学模型，并开发了相应的计算程序，提高了预测准确性。此外，文中提出了一种新的反分析技术，有效地解决了实际工程问题，为软土路基的沉降预测提供了科学依据。" 在大数据时代，算法在各个领域中的应用日益广泛，包括土木工程中的软土路基分析。这篇文档资料详述了如何利用大数据和算法来解决软土路基在施工过程中的沉降预测问题。软土路基由于其特有的大应变特性，常面临稳定性问题和过度沉降的挑战，这可能对道路质量造成严重影响。为解决这些问题，作者提出了一个双重非线性流固耦合模型，这个模型考虑了土体的粘弹塑性性质以及在荷载作用下流体与固体之间的相互作用。 模型的构建中，涉及了多个关键参数，如泊松比、渗透系数、内摩擦角、弹性模量、粘塑性流动系数、粘聚力、水平与竖向渗透系数比值、粘弹性模量和粘弹性流动系数。通过对这些参数进行敏感性分析，研究者揭示了它们对地基沉降、分层沉降、水平位移和孔隙水压力等关键指标的影响规律和程度。这有助于工程人员根据实际情况选择合适的计算方法。 在此基础上，文章提出了一种基于可变容差法的优化数学模型，结合Monte-Carlo法寻找全局最优解，避免了陷入局部最优的困境。此外，还创新性地发展了"分阶段多层次动态施工参数反分析技术"，使参数反分析更加适应工程实践。通过实际工程案例，证明了这种方法的有效性和计算程序的可靠性。 利用所研发的反分析程序BAVEP确定计算参数后，通过双重非线性流固耦合仿真分析程序LSVEP进行沉降预测。提出的参数反分析沉降预测法与其他预测方法（如拟合曲线法和不等时距等维新息GM(1,U)灰色模型）进行了比较，显示了其物理意义明确、本构关系清晰和参数选取合理的优点，尤其是在预测后期沉降方面的准确性，对于确定工程完工后的沉降情况和路面铺设时机具有重大意义。 关键词包括软土路基、大应变、粘弹塑性模型、流固耦合、参数反分析和沉降预测，这些关键词涵盖了该研究的核心内容。这篇文档资料提供了一套全面的软土路基沉降预测方法，对大数据驱动下的土木工程实践具有重要参考价值。