高速鐵路軟土路基沉降預測探究

田孟磊

（中國水利水電第七工程局科研設計院，四川成都 611730）

高速鐵路軟土路基沉降預測探究

田孟磊

（中國水利水電第七工程局科研設計院，四川成都 611730）

我國鐵路交通事業的快速發展迎來了高速鐵路建設的高潮，并且已經進入了快速發展階段。為了有效保障高速鐵路路面的平穩性以及列車運行的安全性，對鐵路路基沉降的控制就顯得尤為重要，這也是延長高速鐵路使用壽命的重要條件。

高速鐵路 軟土路基 沉降預測

引言

近年來，隨著我國經濟建設的飛速發展，高速鐵路已進入全面建設中。高速鐵路的出現，對傳統鐵路的設計、施工、監測、維護都提出了新的挑戰。高速鐵路工程規模大，投資大，技術要求越來越精密，一旦某種原因而引起工程事故，所造成的損失將不可估量。為保證高速鐵路的正常運行，控制路基的沉降變形已成為最關鍵的問題之一。因此，必須依據現場前期的沉降觀測數據，采用一定的數值方法，對路基未來某個時間的沉降量進行預測，進而反饋于原設計，及時調整設計方案和施工方法。

一、高速鐵路路基沉降測量控制要求

1、相關設備的要求

在實際觀測高速鐵路沉降中要求要有極高的準確度，從而確保高速鐵路路基在不斷加強負荷的狀況下，準確測出數據。我國高速鐵路建設技術標準中明確的指出：觀測沉降的誤差值不應大于變形值的0.05～0.1倍，所以，在進行觀測沉降的時候，一定要使用精密水準儀。因為通常的水準儀都會受到溫差與環境的影響，導致結果中誤差值相對比較大，所以在進行測量時一定要使用受此影響相對較小的精密水準儀。就算是受到高速鐵路施工現場條件的限制，也應該采用第一標尺來進行觀測。

2、觀測點的要求

沉降觀測是一項非常嚴謹的任務，對觀測點有著很高的要求，除了應考慮準確反映實際的滑降情況，同時也要考慮到觀測的方便。一般選擇觀測地點在地勢較平坦的位置，并且地貌的縱向與橫向之間相互對稱，它們之間的最佳保持距離應該在20m的范圍內。

3、觀測周期及觀測時間

施工階段，應隨施工進度及時進行。觀測次數與時間間隔應視地基與加荷情況而定。在觀測過程中，如有路基附近荷載突然增減、長時間連續降雨等情況，均應及時增加觀測次

數。若路基發生大量沉降、不均勻沉降或嚴重裂紋時，應該立即進行逐日甚至一天數次的連續觀測。

4、實際觀測的具體要求

觀測前，要對觀測地點的地形、地貌、地質、水文以及氣候等情況加以調查，聯系實際情況選擇最適宜的觀測方法，既要保證觀測的高效，又要保持正精度的要求。

5、采取適宜的觀測方法與標準

依據高速鐵路建設地區水文、地質、環境、氣候、濕度、溫度等條件的不同情況，應該選擇使用的沉降觀測精密程度也不盡相同。在沒有特殊的質量與技術要求的高速鐵路工程項目中，使用二級觀測水平的觀測方法就能基本上滿足技術需要求。

6、對觀測人員的要求

在高速鐵路路基的設計和施工當中，沉降觀測人員應該要經過系統專業的理論學習，并定期參加由國家各級地質管理部門所組織的業務培訓，進而不斷提高施工人員的職業素質。具體在高速鐵路路基沉降觀測當中，現場的技術人員應該要靈活、因地制宜的運用理論知識，并根據現場觀測情況準確運用誤差原理來進行分析，從而找出相對應的解決方法。快捷、專業、準時地完成觀測任務是一名合格沉降觀測人員必備的職業素質。

二、高速鐵路路基沉降預測模型的應用

現階段，我國對高速鐵路路基沉降預測方法進行了研究，主要有兩大類，一種是根據施工期獲得的路基基面的數據，在實驗室內采用物理或者是化學方法對路基沉降進行預測；另一類則是根據在高速鐵路路基施工中測得的數據以及四個階段獲得的沉降規律，對路基沉降量進行預測。

在這兩大類的預測方法中后者應用較多，并且第二類的預測技術具體又可以分為以下幾種方法，分別是曲線擬合、灰色系統、人工神經網絡以及遺傳算法等四種。

1、曲線擬合法

曲線擬合，就是通過實驗獲得有限對測試數據（xi, yi）,利用這些數據來求取近似函數y=f(x)。式中x 為輸出量，y 為被測物理量。即通過分析實測資料與時間的關系，建立適當的沉降與時間的函數關系，進而推測沉降的發展規律。曲線擬合法是將沉降近似看做按照某種規律變化的過程，對實際測量的沉降數據進行擬合，建立某種相適應的曲線模型，采取適宜的優化方法，反推出計算公式所需的參數，在運用于后期的沉降預測。此方法參數較少并且易于確定，所以應用廣泛。工程中常用的曲線擬合法包括：雙曲線法、星野法、指數曲線法、三點法、沉降速率法、Asaoka 法、S 形成長曲線模型。

2、人工神經網絡法

人工神經網絡是一種應用類似于大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網絡或類神經網絡。神經網絡是一種運算模型，由大量的節點和之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數。每兩個節點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當于人工神經網絡的記憶。網絡的輸出則依網絡的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。利用人工神經網絡理論建立預測路基沉降的BP 模型和Elman 模型，兩種模型在預測路基沉降時，不需要建立任何土工模型，只要采集訓練網絡的樣本就可以比較精確的預測路基沉降。

3、灰色系統理論

灰色系統理論主要是通過從已知信息中提取出具有價值的信息，然后根據其中的規律進行描述和控制。而利用灰色系統進行預測是指對已有信息進行處理后與灰色模型建立關系，從中發現規律并進行預測。在該種預測方法中，GM模型是應用較多的一種方式，但是為了保證預測結果的準確性，需要對其進行修正。

4、遺傳算法

最后一種預測方法是遺傳算法，該種方法是路基沉降預測的新方法，該種方法和其他類型不同，主要是對參數的代碼進行處理，并且對目標函數和其他約束條件沒有要求，這對于處理非線性的路基沉降量具有明顯的優勢。

路基沉降預測模型的建立對于高速鐵路沉降預測與控制至關重要。適宜的預測模型可以很好地預測路基沉降的發展趨勢，對于工程施工以及線路運營階段的管理都有指導作用。通過路基沉降預測模型與實測數據，推算最終沉降量，若預測沉降超限，應及時采取相應的工程措施。

結語

為了確保高速鐵路建設中路基沉降測量控制工作的順利展開，正確掌握高速鐵路路基沉降預測模型以及觀測工作的控制要求是不可或缺的必要條件。在實際的工作當中應該嚴格地遵守高速鐵路路基沉降觀測的基本規范與要求，建立恰當的高速鐵路路基沉降預測模型，從而保證高速鐵路路基沉降量在允許值的范圍內，圓滿有效地完成高速鐵路建設的任務。

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1007-6344（2015）11-0330-01

王瑋，女，1986-，吉林遼源人，西安交通工程學院交通運輸系，助教，研究方向：城市軌道交通運營管理