This study was performed of the research for accurate prediction of consolidation settlement at initial consolidation time. In order to analysis the program is developed which is able to analysis behavior of settlement caused by gradual load increment, and simulated consolidation using whole measured settlement data and that from beginning of embankment to end of it. The former result agrees with measured data and the latter it overestimated 13% larger than measured data. It was found the time which takes to be eliminated effect of gradual step load. This method is compared with the results from Asaoka, Hyperbolic and Tan's hyperbolic method respectively Asaoka and Tan's hyperbolic methods we in good agreement with this method. But classical hyperbolic method overestimated about 32%.
Analyses, in which load was regarded as instant load and gradual step load, respectively, were performed with data measured on a gradually loaded field, and the results were inspected to find the effect of load conditions, and the final settlements which were predicted by Hyperbolic, Tan's, Asaoka's, and Monden's methods were compared with each other. Settlement curves in which load was regarded as instant load and gradual step load being to coincide at twice the time of duration of embankment. On the ground installed vertical drain, from the results of Hyperbolic, Tan's, Asaoka's, Monden's, Curve fitting I, and Curve fitting II (simple, carrillo) methods it was concluded that Asaoka, Curve fitting I, and Curve fitting II methods are reliable for prediction final settlement with back analysis.
The seismic design of embankment dams requires more comprehensive studies to understand the behaviour of dams. Deformations primarily control this behaviour occur during or after earthquake loading. Dam failures and incidents show that the impacts of deformations should be reviewed for existing and new embankment dams. Overtopping erosion failure can occur if crest deformations exceed the freeboard at the time of the deformations. Therefore, crest settlement is one of the most critical deformations. This study developed empirical formulas using Gene Expression Programming (GEP) based on 88 cases. In the analyses, dam height (Hd), alluvium thickness (Ha), the magnitude-acceleration-factor (MAF) values developed based on earthquake magnitude (Mw) and peak ground acceleration (PGA) within this study have been chosen as variables. Results show that GEP models developed in the paper are remarkably robust and accessible tools to predict earthquake-induced crest settlement of embankment dams and perform superior to the existing formulation. Also, dam engineering professionals can use them practically because the variables of prediction equations are easily accessible after the earthquake.
폐기물 매립지의 침하량을 예측하는 것은 우리나라와 같은 좁은 국토를 효율적으로 관리하기 위하여 매우 중요하다. 매립장내 유기물이 장기간에 걸쳐 생화학적으로 분해되기 때문에 압밀이론으로 해석하기 곤란하다. 본 연구에서는 실내모델실험을 통하여 매립가스의 발생특성을 분석하였다. 두개의 시험매립조를 만들었는데 하나는 침출수를 재순환한 것과 다른 하나는 재순환하지 않은 것이다. 시간의 변화에 따른 가스발생량과 매립조의 침하량과의 관계를 분석하였다. 수학적 침하량예측모델을 제안하여 장기침하량을 예측하여 실험계측치와 비교하고 수정계수를 사용하도록 제안하였다. 침출수 재순환이 침하를 촉진하는 효과가 있는 것으로 나타났는데 가스모델의 수정계수가 침출수순환을 하지 않은 경우는 1.4, 재순환한 경우는 1.7으로서 약 22%의 촉진효과가 있다.
최근 우리나라는 국토의 고도 이용과 지역 간의 균형발전을 도모하기 위한 목적으로 택지 및 단지, 도로, 항만 및 공항 등의 건설이 증가하고 있는 추세이다. 현재도 많은 공사들이 연약한 지반에서 실시되고 있다. 이로 인해 건설현장에서 지반의 장기침하, 파괴, 부등침하, 국지적인 구조물 손상 등의 공학적인 문제들이 지속적으로 보고되고 있다. 특히, 연약지반이 비교적 두껍게 발달한 서 남해안 지역과 내륙지역의 연약지반 위에 축조되는 각종 구조물, 도로 등의 경우 필연적으로 하중에 의한 지반의 장기침하가 발생하게 된다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 장기침하량 예측기법들인 쌍곡선법, 호시노법, $\sqrt{S}$법, 아사오카법 등의 지역별 적정 분석기법을 검토하는 한편, 일반화된 산정식의 도출을 통한 새로운 예측기법에 대한 연구를 수행하여 토질특성 및 시공조건에 대한 상관관계를 분석하고 장기적인 침하특성과의 연관계수를 도출하였다. 수식의 검증을 위해 16개 지역의 계측자료와 수치해석 결과를 비교 및 분석을 실시하였다.
Su-Bin Kim;Dong-Wook Oh;Hyeon-Jun Cho;Yong-Joo Lee
Geomechanics and Engineering
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제38권5호
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pp.517-528
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2024
For numerous tunnelling projects implemented in urban areas due to limited space, it is crucial to take into account the interaction between the foundation, ground, and tunnel. In predicting the deformation of piled foundations and the ground during twin tunnel excavation, it is essential to consider various factors. Therefore, this study derived a prediction model for pile group settlement using machine learning to analyze the importance of various factors that determine the settlement of piled foundations during twin tunnelling. Laboratory model tests and numerical analysis were utilized as input data for machine learning. The influence of each independent variable on the prediction model was analyzed. Machine learning techniques such as data preprocessing, feature engineering, and hyperparameter tuning were used to improve the performance of the prediction model. Machine learning models, employing Random Forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGB), and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM, LGB) algorithms, demonstrate enhanced performance after hyperparameter tuning, particularly with LGB achieving an R2 of 0.9782 and RMSE value of 0.0314. The feature importance in the prediction models was analyzed and PN was the highest at 65.04% for RF, 64.81% for XGB, and PCTC (distance between the center of piles) was the highest at 31.32% for LGB. SHAP was utilized for analyzing the impact of each variable. PN (the number of piles) consistently exerted the most influence on the prediction of pile group settlement across all models. The results from both laboratory model tests and numerical analysis revealed a reduction in ground displacement with varying pillar spacing in twin tunnels. However, upon further investigation through machine learning with additional variables, it was found that the number of piles has the most significant impact on ground displacement. Nevertheless, as this study is based on laboratory model testing, further research considering real field conditions is necessary. This study contributes to a better understanding of the complex interactions inherent in twin tunnelling projects and provides a reliable tool for predicting pile group settlement in such scenarios.
매립장의 침하메카니즘은 매우 복잡하여 전통적인 토질역학적 방법으로만 해결하는 것은 적절한 방법으로 판단되지 않는다. 매립장은 다량의 유기물질이나 유기질토로 이루어졌기에 분해에 의한 침하방법도 고려하여야한다. 매립장의 유기물질 분해는 혐기성상태에서 분해가 이루어지는데 분해시 발생 가스는 이산화탄소($CO_2$)와 메탄($CH_4$)등의 성분으로 이루어진다. 매립장에서의 유기물질의 분해는 침하와 관계를 가지며 분해는 가스를 생성하므로 발생가스량에 따른 침하예측모델을 제안할 수 있었다. 또한 매립장의 조기안정화 방법으로 사용하는 침출수 재순환법을 적용하여 침출수를 재순환 한 매립조와 재순환을 하지 않은 매립조를 제작하여 가스발생과 침하특성을 비교 분석하였다. 제안한 가스모델을 침출수가 재순환하지 않은 매립조와 재순환한 매립조에 적용할 때는 각각 보정계수 1.4, 1.7이 필요하며 재순환 매립조의 침하촉진효과는 22% 증가하는 것으로 나타났다.
In this study, it was proposed that a modified equation for estimating consolidation settlement on soft clay ground, which separate total settlement into primary and secondary settlement equation. The settlement by the proposed equation and by the measured settlements from laboratory model test was compared and verified for its application. It was appeared that the proposed equation from the laboratory model test approached to be more realistic comparing to the result of Terzaghi's equation. From the above application, it was concluded that the final settlement prediction by the Hyperbolic, Asaoka methods is needed to measure the initial period of settlement but the proposed equation could be much applicable in the lacking condition of measured data of the initial period.
This study focuses on an improved prediction model to determine the limiting grouting pressure of compaction grouting considering the ground surface upheaval, which is caused by the three-dimensional conical shearing failure. The 2D-dimensional failure curve in Zou and Xia (2016) was improved to a three-dimensional conical shearing failure for compaction grouting through coordinate rotation. The process of compaction grouting was considered as the cavity expansion in infinite Mohr-Coulomb (M-C) soil mass. The prediction model of limiting grouting pressure of compaction grouting was proposed with limit equilibrium principle, which was validated by comparing the results in El-Kelesh et al. (2001) and numerical method. Furthermore, using the proposed prediction model, the vertical and horizontal grouting tube techniques were adopted to deal with the subgrade settlement in Shao-huai highway at Hunan Provence of China. The engineering applicability and effectiveness of the proposed model were verified by the field test. The research on the prediction model for the limiting grouting pressure of compaction grouting provides practical example to the rapid treatment technology of subgrade settlement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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