高 春 杰
(上海飞耀岩土工程有限公司,上海 200600)
0引言
在单桩静载荷试验中,由于设备的安装、堆载物的重量没有按照规范的要求做以及环境、人为的因素等等,导致检测数据偏离正确的测试值,表现在沉降曲线上,其检测数据偏离正常值。在对检测数据进行分析时,通常需要对这些偏离值进行修正,修正的方法常常因人而异,没有一个统一的标准,因此寻找一种在一定的理论指导下的科学的修改方法,是很有必要的。文献[1]通过拟合曲线的方法,提出了对单个偏离值进行修改方法,并用一个质量指标来衡量修改的质量。但是,实际的单桩静载荷试验中,试验数据的偏离值往往不止一个,本文提出了一种当偏离值数目大于1的时候数据的修改方法,同时本文也提出了判断是曲线可靠性的方法。
对于摩擦端承桩来说,理论的Q—s曲线应该是一条光滑连续的曲线,但在实际的测试中,实测的Q—s曲线是由有限个数据确定的折线表示的。我们可以根据有限个实测数据,应用函数逼近理论,可近似的求出理论Q—s曲线,并且应用近似的Q—s曲线,求得对应于任意加载量时的位移值,这就是函数逼近法用于数据优化修改的理论基础。
若沉降曲线的函数表达式为y=f(x),有限个实测数据为(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),取多项式:
(1)
则有方程组:
(2)
⋮
解此方程组可求得ai(i=1,2,…,n),由此得到近似理论沉降曲线的函数为:
(3)
利用此函数可求得任意一点处的位移值。
(4)
(5)
摩擦端承桩的Q—s沉降曲线通常是一条逐渐下弯的曲线,曲线的形态可分为四个阶段:1)斜率基本保持不变的线性阶段(通常在前两级加载阶段,此时土体的变形处于弹性变性阶段);2)部分桩侧土逐渐进入塑性变形阶段,Q—s沉降曲线的斜率逐渐增加,不再是一个常数,相对于第一阶段曲线下弯明显;3)随着桩身位移的进一步增加,桩端土反力迅速增加,使得Q—s将曲线的斜率的增加速率逐步趋缓;4)桩侧和桩端土的变形进入塑性阶段,桩端位移迅速增加,沉降曲线进入陡降阶段。
用函数逼近进行单桩静载荷试验数据优化修改时,首先要判断实测数据中的奇异值,其判断的方法主要基于理论Q—s曲线的形态特征。
例1:图1为单桩静载荷试验的Q—s曲线,灰色线为实测的Q—s曲线,黑色线为用函数逼近法修改后的Q—s曲线。
表1 位移值汇总表(一)
荷载修改后位移实测值00.0006201.541.549302.372.371 2403.433.431 5504.654.651 8605.915.762 1707.168.722 4808.4810.162 79010.2411.043 10013.1513.15
实测曲线的第六级、第七级的实测数据明显为异常值,考虑到奇异值的发生是一个逐渐的过程,因此把第五级和第八级的数据也列为需要修正的数据。由图1可见,修正的效果很好,修正前后的位移汇总表见表1。
位移逼近函数的多项式系数见表2。
表2 位移多项式系数(二)
由表1,可以算出实测的Q—s沉降曲线相对修正后的Q—s沉降曲线的最大绝对偏差和偏差度见表3。
表3 数据偏差表(一)
最大绝对偏差和偏差度越大说明实测的Q—s沉降曲线的可靠性越差。
文献[1]给出了修改单个异常点的计算公式,拟合函数为:
s(x)=a0P0(x)+a1P1(x)+…+anPn(x)
(6)
P0(x)=1
P1(x)=(x-b1)P0(x)
(7)
Pk+1(x)=(x-bk+1)Pk(x)-ckPk-1(x)(k=1,…,n-1)
(8)
(9)
质量指标σL:曲线拟合的质量指标σL为:
例2:图2为单桩静载荷试验的Q—s曲线,灰色线为实测的Q—s曲线,黑色线为最优拟合后的Q—s曲线,其数值见表4。
表4 位移值汇总表(二)
由表5可见其位移多项式系数只有两个,也即n=1;由表6可见曲线拟合的质量指标等于0.41,表明实测曲线与拟合曲线的吻合度较高。据此可以判断实测的Q—s沉降曲线近似于一条直线。
表5 位移多项式系数(二)
表6 数据偏差表(二)
据上分析可初步判断,实测的Q—s沉降曲线的可靠性差。
进一步分析实测数据,该单桩静载荷试验采用两台内径200 mm的200 t的千斤顶,实测平均油压和加载量见表7。
表7 实测油压和加载量表
可见实际的加载量小于设计的加载量。
基于多项式逼近的沉降数据的修改方法,其修改后的逼近曲线与Q—s真曲线的偏差度,取决于实测数据中准确数据数目的多少及分布的均匀性,实际操作中,至少应保证准确的数据不少于全部沉降数据的1/2,并且保证修改前后的最终沉降量不变。满足此条件的逼近曲线,可以将其看作Q—s真曲线的近似曲线,再以此近似曲线作为计算实测曲线绝对偏差和偏差度的基准。应用多项式逼近对沉降数据进行修改时,应保证第一级荷载所对应的位移值为正常值。
最优拟合曲线法拟合后的Q—s曲线,可以分为直线和曲线两种。对于最优拟合曲线为直线情形,按照Q—s曲线特征判断,检测数据可判断为可靠性差。通常其主要原因是:1)设计的最大加载量远小于单桩的极限承载力;2)试桩的堆载量严重不足;3)试桩的参数设置不准确;4)设备安装不规范;5)人为的干预加载量等。
参考文献:
[1] 谢才军.单桩检测数据的优化计算和承载力预测[J].工业建筑,2012,42(sup):426-429.
[2] 叶其孝,沈永欢.实用数学手册[M].第2版.北京:科学出版社,2006:250,716.
[3] JGJ 106—2014,建筑基桩检测技术规范[S].