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しげのぶこびき
5 years ago
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1 圧密問題への逆問題の適用一次元圧密と神戸空港の沈下予測 1. 一次元圧密の解析 2. 二次元圧密問題への適用 3. 神戸空港の沈下予測

2 1. 一次元圧密の解析

3 一次元圧密の実験試験システムの概要分割型圧密試験

4 逆解析の条件未知量 ( 同定パラメータ ) 圧縮指数 :, 透水係数 :k 初期体積ひずみ速度 : 二次圧密係数 : 観測量沈下量 ( 計 4 点 ) 逆解析手法粒子フィルタ (SIS) 同定パラメータの確率分布が得られるため, 分布の重み付き平均値を同定値とする.,k,

5 実験概要材料 ( 笠岡粘土 ) の物理特性予備圧密荷重 :4 kpa 初期含水比 :86.5 % 載荷段階 :4 32 kpa 荷重増分比 1:1 圧密時間 :7 day( 一段階 )

6 解析モデル

7 構成式とパラメータ f t v vp v exp 1 ln 粘塑性体積ひずみ ( ) 1 e M D ダイレイタンシー係数 * ln 1 D p p e f * 2 3 p s p s p s p s ij ij ij ij 降伏関数 z u k v y u k v x u k v w z w y w x,, Darcy の法則

8 解析に用いたパラメータと粒子発生範囲

9 パラメータの重み分布圧縮指数透水係数 k 二次圧縮指数初期体積ひずみ速度 v

10 同定値に基づく順解析同定結果に基づく計算値と実測値 ( 載荷段階 :16kPa 32kPa M : 実験値 C : 解析値 ) 同定期間 252min

11 パラメータの感度解析圧縮指数透水係数 k 二次圧縮指数初期体積ひずみ速度 v

12 まとめ分割型圧密試験結果に対して, 粒子フィルタによる逆解析を実施し, 長期の二次圧密挙動の予測を行った. 一次元圧密に感度のある圧縮指数, 透水係数, 二次圧密係数, 初期体積ひずみ速度の 4 つを同定パラメータとし, 4 点の沈下量を用いて逆解析を行った. 重み分布より, 二次圧密係数と初期体積ひずみ速度は感度が小さく, 透水係数および圧縮指数の感度は大きいという結果が得られた. 感度解析でも同様の傾向が確認された. 同定値を用いて順解析を行った結果, 良好な沈下予測を行うことができた.

13 2. 二次元圧密問題への適用

14 模型実験装置の概要載荷板変位 : 変位変換器変位 :CCD カメラ間隙水圧 : 圧力変換器

15 逆解析の条件未知量 ( 同定パラメータ ) 圧縮指数 :, 透水係数 :k 初期体積ひずみ速度 : 二次圧密係数 : ポアソン比 : A~J の垂直水平変位 P2 P3 の間隙水圧観測量変位 1 点間隙水圧 2 点逆解析手法粒子フィルタ (SIS) 同定パラメータの確率分布が得られるため, 分布の重み付き平均値を同定値とする.,k,,

16 解析モデル供試体の物理特性 Drained 荷重の載荷過程 Drained Undrained 観測機器の配置 Drained 要素分割図

17 構成モデルとパラメータ関口 - 太田の弾粘塑性モデル (Case1) f 修正 Cam-clay モデル (Case2) ( 異方性弾粘塑性を考慮 ) f ポアソン比を同定しない (Case3) ( 降伏関数は Case1 と同様 ) ΜDln ΜDln ln Μ * p p p 2 Dη p η * 2 v : 圧縮指数 : 初期体積ひずみ速度 : 二次圧密係数 : 透水係数 : ポアソン比 Μ 2 k 解析に用いたパラメータ粒子は 1 サンプル作成同定パラメータ

18 重み分布圧縮指数初期体積ひずみ速度透水係数ポアソン比二次圧密係数 (a) 関口 - 太田モデル

19 重み分布圧縮指数初期体積ひずみ速度透水係数ポアソン比二次圧密係数 (b) 修正 Cam-clay モデル

20 解析結果 Vertical displacement (cm) Case1 Case2 Case3 Measured Time (min.) Vertical displacement (cm) Case1 Case2 Case3 Measured Time (min.) Horizontal displacement (cm) Case1 Case2 Case3 Measured Time (min.) Horizontal displacement (cm) Case1 Case2 Case3 Measured Time (min.) 点 Aの鉛直水平変位点 Eの鉛直水平変位 ( 上 : 鉛直変位, 下 : 水平変位 )

21 解析結果 Vertical displacement (cm) Case1 Case2 Case3 Measured Time (min.) Pore water pressure (kpa) 1 5 Case1 Case2 Case3 Measured Time (min.) Horizontal displacement (cm) Case1 Case2 Case3 Measured Time (min.) Time (min.) 点 Hの鉛直水平変位 P2 P3の間隙水圧 ( 上 : 鉛直変位, 下 : 水平変位 ) ( 上 :P2, 下 :P3) Pore water pressure (kpa) 1 5 Case1 Case2 Case3 Measured

22 予測解析結果 Vertical displacement (cm) Filtering Prediction 1 Prediction 2 Measured Time (min.) Vertical displacement (cm) Filtering Prediction 1 Prediction 2 Measured Time (min.) Pore water pressure (kpa) 1 5 Filtering Prediction 1 Prediction 2 Measured Time (min.) Horizontal displacement (cm) Filtering Prediction1 Prediction2 Measured Time (min.) Horizontal displacement (cm) Filtering Prediction1 Prediction2 Measured Time (min.) Pore water pressure (kpa) 1 5 Filtering Prediction 1 Prediction 2 Measured Time (min.) 点 Aの鉛直水平変位点 Eの鉛直水平変位 P2 P3の間隙水圧 ( 上 : 鉛直変位, 下 : 水平変位 ) ( 上 :P2, 下 :P3)

23 まとめ模型実験結果に対し, 粒子フィルタによる逆解析を実施し, 長期の二次圧密挙動の予測を行った. 地盤の圧縮指数, 透水係数, 二次圧密係数, 初期体積ひずみ速度, ポアソン比の 5 つを同定パラメータとし, 1 点の沈下量および 2 点の間隙水圧を用いて逆解析を行った. 重み分布より, 二次圧密係数と初期体積ひずみ速度は感度が小さく, 透水係数および圧縮指数の感度は大きいという結果が得られた. 同定値を用いて順解析を行った結果, 良好な沈下予測を行うことができた. 22

24 3. 神戸空港の沈下予測

25 神戸空港の概要ポートアイランド沖約 1km の海底地盤上に埋立造成面積約 272ha, 護岸延長約 7.7km の海上空港平成 18 年 2 月 16 日に開港神戸空港全景平面図と観測計器設置位置 ( 破線が解析対象の断面 )

26 逆解析の条件未知量 ( 同定パラメータ ) 圧縮指数 :, 透水係数 :k ( 地盤改良領域 ) 計 2 個観測量沈下量 ( 計 4 点,1 点と 2 点でも検討 ) 逆解析手法粒子フィルタ (SIS) 同定パラメータの確率分布が得られるため, 分布の重み付き平均値を同定値とする. 圧縮指数 :, 透水係数 :k

27 解析の概要地盤構成 Reclamation normal line 3BC-2 3BC-4 3BC-1 KC-5 P1 P2 P3 Measurement item Settlement Pore water pressure Measurement instruments Symbol Settlement plate Piezometer in borehole Number 4 3 計測機器の配置

28 解析に用いたパラメータ 4 K.P. (m) Distance (m) 要素分割図 Cam-clay モデル ( 粘性土 ) 線形弾性体 ( 砂質土 / 護岸部埋立部 ) 透水係数は, 透水係数変化指数間隙比とともに変化地盤改良領域 ( バーチカルドレーンによる ) を Mass Permeability 法でモデル化し, この領域の圧縮指数と透水係数を同定

29 施工過程 4 3 STAGE 1 STAGE STAGE K.P. (m) 1 K.P. (m) 1 K.P. (m) Distance (m) Distance (m) Distance (m) 4 3 STAGE STAGE 5 STAGE K.P. (m) 1 K.P. (m) 1 K.P. (m) Distance (m) Distance (m) Distance (m) STAGE 7 STAGE 8 STAGE K.P. (m) 1 K.P. (m) 1 K.P. (m) Distance (m) Distance (m) Distance (m) 施工過程

30 地盤定数の深度分布 w n (%) : Ma13 : Asc -1 I p (%) : Ma13 : Asc ' v (kn/m 2 ) : Ma13 : Asc Depth (m) ' (degree) C c ' vc (kn/m 2 ) : Ma13 : Asc Depth (m) : Ma13 : Asc : Ma13 : Asc 各種地盤調査結果

31 解析に用いたパラメータ解析パラメータ一覧 Mass Parameters

32 粒子の発生範囲と観測誤差粒子の発生範囲粒子数 :2 個, 一様乱数同定するパラメータが 2 個なので, 粒子数 2 個による一様乱数を用いなくてもよい ( グリッドデータ等の使用が良い ). R t ( S 3BC1 ) 2 ( S 3BC2 ) 2 ( S 3BC4 ) 2 ( S KC5 2 ) 共分散行列 ( 観測誤差を表現 ) S: 観測値 ( 沈下量 ) の最大値 : スカラーパラメータ ( =.1,.2 および.3)

33 解析結果 Weight th day P n = 2 N op = 4 =.2 Weight th day P n = 2 N op = 4 = Compression index, (a) 199 日目 Hydraulic conductivity, k (m/day) Weight st day P n = 2 N op = 4 =.2 Weight st day P n = 2 N op = 4 = Compression index, (b) 251 日目 Hydraulic conductivity, k (m/day) 圧縮指数の重み分布透水係数 k の重み分布重み付き平均により同定値を求める

34 解析結果 Compression index, Compression index, P n = 2 N op = Elapsed time (day) P n = 2 =.2 : N op = 1 : N op = 2 : N op = 4 圧縮指数の変化 : =.1 : =.2 : = Elapsed time (day) k (m/day) Hydraulic conductivity, P n = 2 N op = 4 観測誤差分散の影響 Coefficient of permeability, k (m/day) 観測点数の影響 Elapsed time (day) 1 Pn = =.2 透水係数 k の変化 : =.1 : =.2 : =.3 : N op = 1 : N op = 2 : N op = Elapsed time (day) 観測点数 1 点 :3BC-1,2 点 :3BC-1 と 3BC-4,4 点 : 全て

35 解析結果 1 Height (m) -1 Settlement (cm) Elapsed time (day) Computed Measured 3BC-2 3BC-2 の盛立高と沈下量圧縮指数 :, 透水係数 :k 4 点の沈下量からと k を同定求めたと k を用いて順解析 3BC-2 で測定値と比較

36 解析結果 1 Height (m) Settlement (cm) KC-5 4 Computed Measured Elapsed time (day) KC-5 の盛立高と沈下量圧縮指数 :, 透水係数 :k 4 点の沈下量からと k を同定求めたと k を用いて順解析 KC-5 で測定値と比較

37 まとめ実地盤への適用性を検討するため, 神戸空港島の沈下観測データに基づき, 逆解析を実施した. サンドドレーンによる改良域を対象に, 圧縮指数と透水係数の 2 個を同定パラメータに設定した. 観測値は,4 点の沈下量を用いた. 透水係数の値の決定に圧縮指数が追随して決まること, 観測値と解析結果が良好に一致することが確認できた. 本論文では,2 つの同定パラメータに対して, 粒子 2 個を一様乱数の条件で発生させている. しかし, グリッドデータの使用により逆解析を行うほうが望ましい (3 つ以上の同定パラメータであれば, 乱数を使用したほうが良い ).

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Microsoft PowerPoint - H24 aragane.pptx 海上人工島の経年品質変化研究背景目的解析条件 ( 境界条件構成モデル施工履歴材料パラメータ ) 実測値と解析値の比較 ( 沈下量 ) 将来の不等沈下予測ケーススタディー ( 埋土施工前に地盤改良を行う : 一面に海上 SD を打設 ) 研究背景目的解析条件 ( 境界条件構成モデル施工履歴材料パラメータ ) 実測値と解析値の比較 ( 沈下量 ) 将来の不等沈下予測ケーススタディー