粘黏結(jié)巖石抗浮錨桿抗拔承載力強(qiáng)度性能試驗分析

崔孝禮

(天津市勘察設(shè)計集團(tuán)有限公司，天津 300191)

抗浮錨桿的工程意義為確保建筑物地下結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性，防止土層流動性帶來的浮力導(dǎo)致建筑物向上位移帶來的建筑物傾斜失穩(wěn)。而粘結(jié)巖石抗浮錨桿通過錨固劑和螺紋鋼錨桿相配合，粘結(jié)部分基礎(chǔ)部分巖石加強(qiáng)錨桿錨固力，增加抗浮錨桿的錨固效果。根據(jù)《巖土錨桿與噴射混凝土支護(hù)工程技術(shù)規(guī)范》(GB 50086-2015)、《建筑地基基礎(chǔ)設(shè)計規(guī)范》(GB50007-2011)、《建筑邊坡工程技術(shù)規(guī)范》(GB50330-2013)等技術(shù)規(guī)范文件要求，抗浮錨桿應(yīng)用在建筑物地下結(jié)構(gòu)中時，需要對其進(jìn)行載荷計算、錨固長度-抗拔承載力特征計算、截面積-抗拉強(qiáng)度計算、錨桿穩(wěn)定性計算等。該研究重點(diǎn)梳理粘結(jié)巖石抗浮錨桿的錨固長度-抗拔承載力特征計算過程，以尋求相關(guān)技術(shù)體系，尋找技術(shù)突破要素。

圖1 錨固長度-抗拔承載力特征數(shù)據(jù)試驗系統(tǒng)示意圖

1 試驗平臺及數(shù)據(jù)特征

按照相關(guān)規(guī)程文件規(guī)定，該試驗的試驗平臺試驗環(huán)境為：在C30以上強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)的混凝土筑塊上使用工字鋼構(gòu)件搭建支撐架，支撐架之上布置液壓千斤頂，支撐架之下布置位移計量裝置，錨桿托盤和預(yù)緊螺絲布置在千斤頂之上。啟動千斤頂給出不同液壓壓強(qiáng)以提供不同壓力，計量錨桿的實(shí)際位移，從而得到相關(guān)特征數(shù)據(jù)。上述試驗體系架構(gòu)如圖1所示。

圖1中，實(shí)際試驗過程中，為了獲得更為精確的數(shù)據(jù)，需要預(yù)置多根錨桿分別進(jìn)行試驗，試驗前的混凝土養(yǎng)護(hù)期內(nèi)，應(yīng)采用PVC套管等保護(hù)措施對錨桿外露部分充分保護(hù)，且錨桿之間需要保持足夠距離，防止試驗對混凝土筑塊的破壞作用影響其他錨桿的試驗數(shù)據(jù)。試驗中，采用先中間后兩側(cè)的順序進(jìn)行試驗。試驗后的混凝土砌塊因為受到大拉拔力的破壞作用，無法作為建筑物結(jié)構(gòu)繼續(xù)使用，所以該混凝土砌塊不應(yīng)布局在建筑物基坑內(nèi)，而需要在基坑之外進(jìn)行筑塊試驗環(huán)境搭建。上述技術(shù)要素的現(xiàn)場布置情況如圖2所示。

圖2 錨固長度-抗拔承載力特征數(shù)據(jù)試驗現(xiàn)場圖

圖2中，實(shí)驗員、安全員采用雙人唱票操作，且需要與試驗裝置保持足夠的安全距離，現(xiàn)場需要有足夠的警戒人員，防止無關(guān)人員靠近試驗裝置。實(shí)驗員按照梯度操作液壓站給出壓力，按照相關(guān)規(guī)程文件要求，每個壓力上停留足夠長時間，等待位移數(shù)據(jù)。

該試驗環(huán)境中可以獲得兩組數(shù)據(jù)，分別為拉力數(shù)據(jù)和位移數(shù)據(jù)，根據(jù)不同試驗錨桿獲得平行數(shù)據(jù)，從而形成一個二維矩陣，矩陣縱向為不同的壓力值，橫向為不同的錨桿編號，發(fā)生值為實(shí)測位移值。

2 試驗過程及技術(shù)細(xì)節(jié)要求

混凝土養(yǎng)護(hù)期為28天，養(yǎng)護(hù)期結(jié)束后，切除150×150×150 mm筑塊進(jìn)行抗壓強(qiáng)度試驗，確保其強(qiáng)度達(dá)到C30級別，該研究實(shí)測中進(jìn)行6次試驗，每次試驗6根錨桿，共涉及到36根錨桿，6次試驗中測試得到的混凝土強(qiáng)度級別最低32.6 MPa，最高35.4 MPa，平均33.4±0.3 MPa，經(jīng)過SPSS使用單變量t校驗比較6次混凝土筑塊強(qiáng)度，發(fā)現(xiàn)t=89.247>10.000，P=0.006<0.01，數(shù)據(jù)顯著統(tǒng)計學(xué)相關(guān)，無統(tǒng)計學(xué)差異。

試驗過程中，測試?yán)?～400 kN，按照20 kN為加載梯度分為20次加載過程進(jìn)行加載，每次加載等候時間為20 min，總試驗時間為400 min(6.67 h)。6組錨桿中，以錨桿直徑D為基礎(chǔ)單位，D=28 mm，針對該基礎(chǔ)單位，設(shè)置6種構(gòu)型，參照前文圖1，其彎曲半徑均為3D=84 mm，錨固長度分別為15D=420 mm和30D=840 mm，彎折長度分別為15D=420 mm、20D=560 mm、30D=840 mm。該6種試驗用錨桿的技術(shù)參數(shù)如表1所示。

表1 試驗用錨桿技術(shù)參數(shù)表

混凝土基礎(chǔ)筑塊根據(jù)實(shí)驗錨桿的尺寸設(shè)計不同的結(jié)構(gòu)尺寸，根據(jù)相關(guān)規(guī)程文件要求，錨桿彎折部分沿混凝土筑塊長度方向布局，錨桿間間距為2 m，彎折背向部分沿錨桿中軸線外擴(kuò)1 m，彎折部分前端距離混凝土筑塊端面距離保持1 m，彎折部分中軸線距離筑塊底端1 m，錨桿中軸線距離筑塊兩側(cè)各1 m。上述布局條件下，該筑塊的實(shí)際布局情況如圖3所示。

圖3 混凝土筑塊布局情況示意圖

圖3中，混凝土筑塊的寬度為2 m，厚度為錨固長度、彎曲半徑之和加1 m，筑塊總長度為5個錨桿間隙距離10 m與彎折長度、彎折半徑的和，加上兩端距離共2 m，故不同試驗用錨桿型號的試驗用筑塊的尺寸如表2所示。

3 試驗數(shù)據(jù)處理算法革新

該試驗數(shù)據(jù)的處理目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)對應(yīng)型號錨桿的實(shí)際承載力特征，即在不同拉拔力的條件下，其表現(xiàn)出的位移量形成特征數(shù)據(jù)。分析上述試驗環(huán)境，發(fā)現(xiàn)試驗用錨桿質(zhì)量影響、試驗用混凝土筑塊質(zhì)量影響、試驗設(shè)備自身誤差等形成的試驗環(huán)境影響，可能導(dǎo)致每型號錨桿在6次關(guān)聯(lián)試驗中表現(xiàn)出一定的數(shù)據(jù)偏差。理論上，增加每組試驗錨桿數(shù)量對每組數(shù)據(jù)計算幾何平均值可以提升試驗精度，但實(shí)際試驗過程中，受到試驗時間成本和試驗環(huán)境搭建成本的影響，該試驗中采用的6根錨桿一組的試驗過程已經(jīng)達(dá)到了數(shù)據(jù)極限，所以需要采用更科學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理過程。該研究中采用蟻群算法取代集合平均數(shù)算法，以獲取試驗結(jié)果。

表2 混凝土筑塊尺寸匯總表 mm

參照組幾何平均數(shù)算法取每個試驗點(diǎn)數(shù)據(jù)，就每個點(diǎn)的兩組數(shù)據(jù)分別計算其幾何平均數(shù)，如公式(1)所示：

(1)

式中：Xi為對應(yīng)數(shù)據(jù)列的第i個實(shí)驗結(jié)果數(shù)據(jù)，分別針對拉力數(shù)據(jù)列和位移數(shù)據(jù)列；N為實(shí)驗中數(shù)據(jù)量，該研究中N=6；

實(shí)驗組的蟻群算法以最小偏差率σ達(dá)到最小值為控制目標(biāo)，在每個數(shù)據(jù)控制點(diǎn)產(chǎn)生的6個數(shù)據(jù)形成的數(shù)據(jù)坐標(biāo)中移動目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)，最終選擇7個數(shù)據(jù)中最小偏差率達(dá)到最小值的實(shí)際試驗結(jié)果。最小偏差率計算方法如公式(2)：

(2)

4 測量結(jié)果與算法效能仿真比較

4.1 試驗實(shí)測結(jié)果對比

根據(jù)前文設(shè)計的參照組采用幾何平均數(shù)算法確定最終計算結(jié)果，實(shí)驗組采用蟻群算法確定最終計算結(jié)果，得到6種錨桿的實(shí)際破壞應(yīng)力計算結(jié)果如表3所示。

表3 破壞應(yīng)力計算結(jié)果 kN

表3中，兩種算法條件下，彎折長度較大的S-15-30錨桿型號和S-30-30錨桿型號，破壞應(yīng)力的偏差較大，達(dá)到1.5%以上，而其他錨桿型號的破壞應(yīng)力計算結(jié)果偏差較小。分析原始數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，彎折長度較大的S-15-30錨桿型號和S-30-30錨桿型號數(shù)據(jù)分布較為分散，采用計算過程較為簡單的幾何平均數(shù)算法難以實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)平差。

4.2 算法效能對比

為了更深入判斷不同錨桿型號獲得的測量數(shù)據(jù)最終計算效能，該研究中對原始數(shù)據(jù)、幾何平均數(shù)算法和蟻群算法條件下的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差率進(jìn)行比較，計算方法參考前文公式(2)，計算結(jié)果如表4。

表4 不同數(shù)據(jù)處理方式下的標(biāo)準(zhǔn)偏差率分布

表4中，采用幾何平均數(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，其數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差率顯著下降，下降幅度達(dá)到9倍以上，而采用蟻群算法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，其數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差率下降幅度達(dá)到340倍以上。因為標(biāo)準(zhǔn)偏差率是在無法獲得標(biāo)準(zhǔn)參照數(shù)據(jù)的前提下判斷數(shù)據(jù)誤差的重要手段，且標(biāo)準(zhǔn)偏差率越小，數(shù)據(jù)的等效精度越高。所以可以認(rèn)為，蟻群算法對數(shù)據(jù)處理過程的數(shù)據(jù)精度控制能力遠(yuǎn)超過幾何平均數(shù)算法。

5 結(jié)語

采用相關(guān)技術(shù)規(guī)定文件要求的試驗系統(tǒng)、對相關(guān)技術(shù)規(guī)定要求的抗浮錨桿型號進(jìn)行測試，且分別采用不同的數(shù)據(jù)處理方式處理試驗結(jié)果，發(fā)現(xiàn)采用蟻群算法構(gòu)建的人工智能數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果超過早期采用幾何平均數(shù)數(shù)據(jù)處理方法得到的精度，且其精度得到大幅度提升。根據(jù)前文分析，因為實(shí)驗過程中無法得到標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，所以提升數(shù)據(jù)處理精度時只能通過標(biāo)準(zhǔn)偏差率方法驗證數(shù)據(jù)處理精度。所以，在后續(xù)研究中，有必要引入更新的試驗體系，未來相關(guān)研究會對相關(guān)技術(shù)規(guī)程在抗浮錨桿的試驗規(guī)定進(jìn)行計數(shù)升級修正。