Прогноз работы одиночной забивной сваи в глинистых грунтах на основе расчетной модели тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Офрихтер Ян Вадимович

• Офрихтер Ян Вадимович
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Офрихтер Ян Вадимович

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Анализ методов расчёта и прогнозирования работы одиночных забивных свай в глинистых грунтах

1.1 Статистические расчетные модели для оценки работы свай

1.2 Анализ новых подходов для оценки работы одиночных свай

1.3 Анализ состояния геотехнических баз данных

1.4 Выводы по главе 1 и задачи исследований

Глава 2. Сбор данных и оценка механических характеристик грунтов

2.1 Сбор и хранение данных испытаний

2.2 Оценка механических характеристик грунта

2.3 Влияние оценки механических характеристик на расчет свай

2.4 Выводы по Главе

Глава 3. Разработка расчетных моделей для оценки работы сваи

3.1 Расчетная модель для оценки осадок одиночных свай по данным статического зондирования

3.2 Оценка несущей способности свай

3.3 Сравнение полученных результатов с конкурентными методами

3.4 Выводы по Главе

Глава 4. Применение расчетных моделей для прогноза осадки и несущей способности одиночных свай

4.1 Применение обученных моделей для прогноза работы свай

4.2 Экономическая оценка целесообразности применения ИНС

4.3 Перспективы развития расчетных моделей для оценки работы свай

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А. Данные обучающей выборки

Приложение Б. Экономическое сравнение вариантов изысканий

Приложение В. Характеристики грунтов

Приложение Г. Обучение регрессионной модели

Приложение Д. Балансировка выборки

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Прогноз работы одиночной забивной сваи в глинистых грунтах на основе расчетной модели»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Оценка работы свай является одним из основных видов расчета фундаментов. Существуют аналитические и численные методы расчета осадки и несущей способности свай. Однако в последние годы быстрый темп цифровизации данных и развитие технологий их обработки открыли возможности для применения новой группы подходов, основанных на анализе больших массивов данных.

Эти подходы используют расчетно-эмпирические и математические модели, базирующиеся на закономерностях и зависимостях, выявленных из экспериментальных и статистических данных. В большинстве существующих численных и аналитических решений при расчете свайных фундаментов так или иначе применяются корреляционные зависимости, которые были получены различными исследователями. Поэтому можно утверждать, что и традиционные методы в значительной степени опираются на накопленные базы данных. Однако использование современных математических моделей позволяет выявлять и описывать гораздо более сложные и нелинейные зависимости между параметрами грунта и работой свай, чем традиционные подходы. Несмотря на это, данные методы практически не нашли пока широкого применения в инженерной практике.

Таким образом, прогнозирование работы свай с использованием расчетных моделей, основанных на глубоком анализе баз данных, является актуальной геотехнической задачей.

Степень разработанности темы. Вопросами разработки и применения методов расчётного моделирования, основанных на комплексной статистической обработке и эмпирическом анализе больших массивов экспериментальных данных, для оценки работы грунтовых оснований и свай занимались отечественные учёные: Болдырев Г.Г. [1], А.А., Латыпов А.И. [2,3], Пронозин Я.А. [4], Рудь В.В. [5,6], Хегази О.М.М [7], Яббарова Е.Н. [2,3] и др. Из иностранных ученых подобными вопросами занимались Abu Kiefa M. A. [8],

Alkroosh H.I. [9], Briaud J. L. [10], Chan W. T. [11], Ghaboussi J.[12], Hesham El Naggar M. [13], Jaksa M. [14], Shahin M. [16,17], Sidarta D. E. [18] [17,18], Sinha S. K. [19], Wang H. [20], Yang Y. [21], Petek .K. [22] и другие

Экспериментальными и теоретическими исследованиями работы свай, а также применением данных статического зондирования занимались: Барвашов В.А. [23,24], Бартоломей А.А. [25,26], Бахолдин Б.В [34], Боков И.А. [27], Готман А.Л. [28,29,30], Готман Н.З. [31,32], Григорян А.А. [33], Знаменский В.В. [34], Дорошкевич Н.М. [35], Каширский В.И. [36], Луга А.А. [37], Мангушев Р.А. [38], Мариупольский Ю.Г. [39], Парамонов В.Н. [40], Пономарев А.Б. [41] , Рыжков И.Б. [42], Сидоров В.В. [43], Тер-Мартиросян А.З. [5, 43], Тер-Мартиросян З.Г. [43], Федоровский В.Г. [44] и др. Среди зарубежных исследователей можно отметить Begemann H.K.S. , Baker V.A. [45], Niazi F.S [46], Rezazadeh S. [47] , Fellenius B.H. [48], Mayne P.W. [49], Olsen R.S. [50], Randolph M.F. [51], Robertson P.K. [52] и др.

Объект исследования - одиночные забивные сваи в глинистых грунтах. Предмет исследования - расчётные методы для прогнозирования работы одиночных забивных свай на основе данных статического зондирования.

Цель работы - Прогноз работы одиночной забивной сваи в глинистых грунтах на основе расчетной модели, позволяющей решать многофакторные нелинейные задачи и опираться на базы данных полевых испытаний. Задачи исследования:

1. Проанализировать применение различных расчетных моделей для оценки работы одиночных свай в глинистых грунтах. Оценить применимость существующих баз данных геотехнических испытаний для разработки новых моделей.

2. Обосновать применение расчетной модели для оценки механических характеристик грунтов по физическим параметрам.

3. Разработать и обосновать расчетную модель для прогноза осадок свай по данным статического зондирования с использованием баз геотехнических данных.

4. Предложить для использования в практических целях программу для ЭВМ, на основе предложенной расчетной модели, для прогноза осадки и несущей способности одиночной забивной сваи в глинистых грунтах.

Научная новизна работы. Заключается в следующем:

1. Предложено использование искусственной нейронной сети для получения регрессионных зависимостей для прогнозирования механических характеристик глинистого грунта и графика нагрузки-осадки одиночной забивной сваи.

2. Предложена методика прогноза оценочного графика нагрузки-осадки одиночной сваи в глинистых грунтах на основе данных статического зондирования. Полученные результаты верифицированы сравнением прогнозных значений со статическими испытаниями грунтов сваями и методом численного моделирования.

Практическая и теоретическая значимость работы:

1. Разработана база данных экспериментальных данных статического зондирования и статических испытаний свай в соответствующих точках.

2. Разработана расчетная модель позволяющей оценить механические характеристик глинистых грунтов с повышенной точностью и диапазоном применимости.

3. Разработана расчетная модель, позволяющей построить график нагрузки осадки одиночной сваи в глинистом грунте для оценки несущей способности и жесткости. Написана программа для ЭВМ для применения предлагаемой модели.

4. Предложена методология совершенствования регрессионных моделей, предназначенных для оценки осадок одиночных свай, позволяющая снизить влияние нехватки данных.

Методология и методы исследования. При подготовке диссертации применялись в совокупности теоретические и экспериментальные методы исследований. В разделе экспериментальных исследований разработана база данных лабораторных испытаний грунтов, а также статических испытаний свай и испытаний статическим зондированием грунтов в соответствующих точках. В разделах теоретических исследований выполнялась работа по разработке расчетной методики для оценок механических характеристик грунтов, осадок и несущей способности одиночных свай, на основе собранных экспериментальных данных.

Положения, выносимые на защиту:

1. Подготовка и обработка баз экспериментальных данных для создания расчётных моделей, позволяющих прогнозировать осадки одиночных свай в связных грунтах по данным статического зондирования.

2. Оценка механических характеристик грунтов по физическим характеристикам на основе расчетной модели.

3. Прогноз осадок одиночных забивных свай в глинистых грунтах на основе расчётных моделей, учитывающих нелинейные зависимости характеристик грунтов и параметров свай, выявленных эмпирическим путём.

4. Программа ЭВМ для прогнозирования осадок одиночных свай на основе разработанных эмпирико-расчётных моделей, основанных на комплексном статистическом анализе исходных данных. Достоверность исследования и полученных результатов определяется

применением известных закономерностей механики грунтов и сопоставлением полученных результатов с экспериментальными исследованиями, выполненными с помощью апробированных методик и поверенных контрольно-

измерительных приборов, и оборудования. Все результаты, полученные с помощью разработанных моделей, сопоставлялись с результатами полевых исследований. Выполнено сравнение полученных прогнозов с результатами аналитических и численных расчетов применяемых в геотехнической практике.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы были опубликованы в пяти статьях, три из которых входят в МБЦ Scopus [53-55] и две в Перечень ВАК [56,57]. По результатам работы была написана программа для ЭВМ:

• Офрихтер Я. В., Пономарев А. Б. Программа для ЭВМ «CPTPileANN» / Я. В. Офрихтер, А. Б. Пономарев. — Свидетельство о гос. регистрации № 2025618087; зарегистр. 11.04.2025. — Заявка № 2025616843 от 01.04.2025. — Публикация: Бюл. № 4 от 11.04.2025. — Правообладатель: ФГАОУ ВО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет». — 1 электрон. ресурс.

Результаты также докладывались и обсуждались на всероссийских и международных конференциях:

• Конференция по нелинейной механике грунтов и численным расчетам. г. Воронеж (6-8 ноября 2019 г.);

• 2-я международная студенческая конференция по гражданскому строительству в области гражданского строительства, природобустройства и материаловедения. Магдебург. 6 - 16 октября 2020.

• II всероссийская конференция с международным участием «Фундаменты глубокого заложения и проблемы геотехники территорий». г. Пермь (26-28 мая 2021 г.).

• Научная конференция «моделирование и методы структурного анализа». г. Москва. 11 - 13 ноября, 2021.

• III всероссийская конференция с международным участием «Фундаменты глубокого заложения и проблемы геотехники территорий». г. Пермь (25-29 мая 2024 г.).

• Международная конференция по механике грунтов и геотехнике в высотном и подземном строительстве имени З.Г. Тер-Мартиросяна. г. Москва (17-20 сентября 2024г.).

Личный вклад автора. Автором были собраны и оцифрованы результаты инженерно-геологических изысканий для разработки предлагаемых в работе моделей. Предложен подход формализации задачи об определении осадки и несущей способности сваи по данным статического зондирования

Объем и структура работы. Работа состоит из введения, 4 глав, общих выводов и списка используемой литературы. Основная часть работы изложена на 136 страницах машинописного текста, содержит 39 рисунков и 9 таблиц. Приложения А, Б, В, Г и Д составляют 19 страниц. Список литературы состоит из 126 работ. Для придания целостности результатам проведенных исследований принята структура работы, позволяющая перейти от обозначения проблемы и формулирования цели исследования к получению результатов, позволяющих решить поставленные в работе задачи.

Связь работы с научными программами. Работа связана с темой гранта Российского фонда фундаментальных исследований «Конкурс на лучшие проекты фундаментальных научных исследований, выполняемые молодыми учеными, обучающимися в аспирантуре» в рамках научного проекта № 20-3590062.

Благодарности: настоящая работа была выполнена при поддержке РФФИ, грант № 20-35-90062. Автор выражает искреннюю благодарность всем организациям, предоставившим данные для сбора представительной статистики. Особую признательность автор выражает научному руководителю, д.т.н., профессору Пономареву Андрею Будимировичу.

Глава 1. Анализ методов расчёта и прогнозирования работы одиночных

забивных свай в глинистых грунтах

1.1 Статистические расчетные модели для оценки работы свай

Расчет свайных оснований — важный этап проектирования, определяющий надежность и экономичность фундаментов. Традиционные модели оценки работы одиночных свай базировались на инженерных допущениях и эмпирических зависимостях, полученных из натурных и лабораторных испытаний.

Расчетная модель — это совокупность теоретических, эмпирических и/или численных допущений, используемых для оценки предельного состояния и/или деформационных характеристик фундамента. По характеру используемой информации и способу получения расчетных параметров модели можно условно разделить на следующие основные классы:

Аналитические модели, основанные на законах механики грунтов, решении уравнений равновесия и теории пластичности. Часто сопровождаются упрощающими предположениями (например, осевая симметрия, однородность грунта, линейно-упругое поведение и т. д.).

Эмпирические модели, построенные на обобщении большого объема экспериментальных данных (статических испытаний свай, лабораторных испытаний, зондирования и т. д.). Они выражаются в виде формул или алгоритмов с коэффициентами, подбираемыми по результатам наблюдений, и широко представлены в нормативной базе.

Полуэмпирические модели, сочетающие элементы механической теории и эмпирических зависимостей (например, использование уравнений предельного равновесия с коэффициентами, определяемыми по таблицам или по результатам полевых исследований).

Численные модели, использующие конечноэлементные или другие численные методы для моделирования напряженно-деформированного состояния системы «свая-грунт». Эти модели позволяют учитывать сложную

геометрию, неоднородность и нелинейность, но выходят за рамки традиционных подходов.

В рамках эмпирического подхода особое место занимают статистические методы обобщения и анализа данных [58]. Они представляют собой систематизированный способ описания поведения грунтов и взаимодействия свай с основанием на основе обработки большого массива наблюдений. Статистические подходы позволяют учесть стохастическую природу геологических условий и повысить обоснованность расчетных решений. В расчетах свайных фундаментов использование статистических зависимостей свойств грунтов, а также данных натурных испытаний свай и статического зондирования, полученных в ходе полевых исследований, позволяет повысить надежность и обеспечить оптимизацию проектных решений. Данные положения изложены в ГОСТ 27751 и ГОСТ 2394. Практика последних десятилетий подтверждает эффективность таких методов, многие из которых нашли отражение в нормативной базе.

Еще в 1980-е годы в СССР появились работы, закладывающие основы вероятностного подхода в механике грунтов и фундаментостроении. Так, в работе В.В. Михеева и соавторов [59] рассматривалось статическое описание неоднородности грунтовых оснований при случайном расположении слоев. В работах В.А. Ильечева и соавторов [60] так же уделяется внимание вопросу статистического анализа геотехнических систем, а подобный подход с уже назван нестатистическим .

В 1985 году была защищена одна диссертация по статистическим методам в свайных фундаментах - работа Слободяна А.Д. [61]. В этой кандидатской диссертации был разработан метод вероятностного расчета свайного фундамента на основе результатов статического зондирования (Cone Penetration Test, CPT) грунтов. Слободян А.Д. обосновал переход от чисто детерминистических схем к вероятностным, позволяющим количественно оценивать надежность свайных конструкций. В частности, в его методике реализовано использование полевых данных статического зондирования:

результаты СРТ обрабатываются статистически и переводятся в параметры расчетной модели - случайные функции коэффициента постели грунта и случайные величины несущей способности сваи.

В 1993 г. И.Б. Рыжков (г. Уфа) разработал методологию массового применения статического зондирования для проектирования свайных фундаментов [42]. В своем исследовании И.Б. Рыжков указывал, что экспресс-методы исследования грунтов (особенно статическое зондирование) позволяют значительно сократить объемы трудоемких испытаний свай и при этом повысить качество проектов. Предварительный анализ, проведенный исследователями, выявил, что в 1970-80-е годы из-за недостатка достоверных данных проектировщики часто закладывали чрезмерный запас: длины свай и их количество нередко завышались до двух раз относительно необходимого. Увеличение числа натурных испытаний свай было экономически затруднительно, поэтому требовалось другое решение. Рыжков с соавторами предложили использовать быстрые методы оценки несущей способности - в первую очередь СРТ - и их статистическую обработку, что позволяло обеспечить надежность без избыточного запаса. На основе анализа отечественного и зарубежного опыта было сделано заключение, что именно статическое зондирование является наиболее перспективным средством рационального проектирования свайных оснований.

Одной из известных в нашей стране методик для оценки работы сваи, является метод расчета несущей способности сваи приведенный в СП 24.13330. Методика неплохо зарекомендовала себя в нашей стране. Она является полностью эмпирической и была предложена еще в 50-х годах прошлого века А.А. Лугой [62]. Методика основывается на данных многочисленных наблюдений за работой свайных фундаментов. Позднее, данная методика дорабатывалась в НИИОСП им. Н.М. Герсеванова для слабых глинистых грунтов с показателями текучести 11=0.7-1.0 .

Несмотря на серьезную научно-экспериментальную базу методики СП 24.13330., она является оценочной и уступает по достоверности результатам

полевых и экспериментальных способов оценки несущей способности -статическому зондированию, эталонному испытанию свай, и пр. Так, по данным отечественных авторов [62] опыты показывают, что действительная несущая способность нередко значительно превосходит величину, рассчитанную по рекомендациям СП. Стоит также отметить, что с момента первой публикации в СНиП II Б.5-62 данная методика претерпела минимальные изменения. К сожалению, данные наблюдений и экспериментов, на которых она была построена не опубликованы, и не могут быть пополнены новыми результатами.

Методика расчета СП 24.13330 сводится к разложению общего сопротивления сваи на составляющие: боковое сопротивление и сопротивление по острию:

Fu = RsA + fhu (1)

где,

Rs — предельное сопротивление грунта под нижним концом сваи по данным зондирования в рассматриваемой точке; А — площадь поперечного сечения сваи;

f — среднее значение предельного сопротивления грунта на боковой поверхности сваи по данным зондирования в рассматриваемой точке; h — глубина погружения сваи от поверхности грунта около сваи; и — периметр поперечного сечения ствола сваи.

Такой подход схож с классическими методами Terzaghi K., Begemann H.K.S.P., Kanty B.A. и др. описанными в работе [63]. Эти две компоненты затем суммируются для получения предельной несущей способности сваи при заданной длине и диаметре. Подобный подход используется в методах Nordlund R.L. [64, 65] и Tomlinson M.J. [66, 67].

Методика расчета сваи по Nordlund R.L. [64,65] является полуэмпирической. Расчет несущей способности сваи производится по формуле:

R = Rs + Rb= I fs(z)p(z)dz + Abqb = KsCFG'(z) sin(5) + aTNqGy Jq

где,

Ks - коэффициент бокового давления грунта в i-м слое;

CF — поправочный коэффициент;

Gy — эффективное напряжение в грунте в i-м слое;

S — угол трения между боковой поверхностью сваи и грунтом;

ат — коэффициент геометрической жесткости сваи;

Метод Томлинсона [65,66] используется при расчёте несущей способности и учитывает параметры недренированного сопротивления сдвигу:

Zn ^-^п

= / > = 4b^b = (3)

i=1 £—4=1

где,

Cai — сцепление в i-м слое;

Asi — площадь боковой поверхности сваи в пределах i-го слоя грунта; Аь — площадь основания сваи; щ — эмпирический коэффициент сцепления; Cui — недренированное сцепление;

Оба этих метода, были разработаны на небольших базах, интерпретированных данных нагрузочных испытаний. Для песчаных грунтов предлагался [64,65] метод расчета несущей способности свай в несвязных грунтах на основе 41 испытания вертикальной вдавливающей нагрузкой на восьми различных испытательных площадках. Точно также для глинистых грунтов [66,67] был использован небольшой набор данных испытаний 56 свай для разработки своего метода расчета свайных фундаментов, который частично основывался на данных, опубликованных Пеком [68]. Эти методы были включены несколькими национальными стандартами проектирования, включая Канадское руководство по проектированию фундаментов [69], Американский институт нефти (API) [70] и Федеральное управление автомобильных дорог США (FHWA) [71].

Точность перечисленных выше расчетных подходов существенно зависит от инженерно-геологических условий. Каждая методика калибровалась на

определенном наборе условий, поэтому при выходе за эти рамки возможны значительные расхождения.

Расчеты осадки свай так же приведены в отечественных нормативных документах, и работах многих исследователей. Основным нормативным документом является СП 24.13330 согласно которому расчет осадки одиночной сваи проводится по данных механических характеристик грунтов. Существенный вклад в развитие методик расчета свай внесли: Барвашов В.А. [23, 72], Болдырев Г.Г. [72], А.А. Бартоломей [25,26], Бахолдин Б.В. [34,73], Готман А.Л. [28], Григорян А.А. [33], Зерцалов М.Г. [74], Знаменский В.В. [34], Мангушев Р.А. [38], Мирсаяпов И.Т. [75], А.Б. Пономарев [76] и др.

В отечественной практике так же встречается применение статистических подходов. Соловьев С.А. [77] предложил стохастический подход к расчёту несущей способности свай по критерию осадки: модель рассматривает нагрузку на сваю и модуль упругости материала как случайные величины, что позволяет вычислить вероятность отказа по осадке. Ю.В. Краснощеков в работе «о надежности свайных фундаментов» так же поднимает вопрос применения статистики [78] в контексте оценки надежности. Кроме того, совершенствуются сами детерминированные модели расчёта осадки: например, И.А. Боков и В.Г. Федоровский (2021) [79] предложили улучшенную модель, учитывающую послойную неоднородность грунта основания, благодаря чему повышается точность расчёта осадки одиночных свай и свайных групп в сложных грунтовых условиях.

Таким образом, отечественные исследования охватывают весь спектр задач — от эмпирических формул и полевых наблюдений осадок свай (для различных типов свай и грунтов) до современных статистических методов, повышающих надёжность прогноза.

В контексте данной работы, особый интерес с практической точки зрения представляют расчетные модели, базирующиеся на результатах полевых инструментальных исследований, в первую очередь — статического зондирования (CPT), как одного из наиболее распространённых и недорогих

методов изысканий. Такие расчетные модели получили широкое распространение благодаря высокой воспроизводимости результатов, непрерывности регистрации параметров по глубине, а также возможности оперативной интерпретации данных. На выходе испытаний СРТ получают графики распределения удельного сопротивления под конусом зонда (до), сопротивления по боковой поверхности (^ и, реже, порового давления (и), которые могут быть использованы напрямую в расчетах несущей способности свай.

Разработано множество моделей, использующих данные СРТ в качестве основных или единственных входных параметров. В некоторых случаях в расчетной модели использует только сопротивление под конусом (дс), в других — учитывается также сопротивление по боковой поверхности и избыточное поровое давление. При использовании некоторых методов требуется ввод дополнительных поправочных коэффициентов, зависящих от типа грунта, диаметра сваи или глубины заложения.

Таким образом, методы, основанные на данных статического зондирования, представляют собой отдельную и весьма важную группу расчетных моделей, отличающихся высокой адаптивностью к условиям площадки и потенциальной точностью. Некоторые из зарубежных моделей представлены ниже.

Метод LCPC [80] один из наиболее широко применяемых методов в Европе, разработанный во Франции. Метод основан на корреляции между сопротивлением конуса ^с) и несущей способностью сваи, с учётом типа грунта и технологии устройства сваи. Для определения бокового сопротивления и сопротивления под остриём используются эмпирические коэффициенты, зависящие от условий установки сваи и характеристик грунта. Метод LCPC включён в различные национальные стандарты и широко применяется в практике.

Метод Шмертмана ^сЬтег1:тапп, 1978). [81] разработан в США и рекомендован для использования в стандартах AASHTO. Для расчёта

сопротивления острия задаётся «интервальная» усреднённая величина дс учитывается слой грунта от ~0.7 диаметра до 4 диаметров ниже острия и ~8 диаметров выше него.

Метод Eslami & Fellenius (1997). Метод основан на использовании эффективного сопротивления конуса которое определяется как разность между измеренным сопротивлением конуса и поровым давлением (и2). Для расчёта бокового сопротивления и сопротивления под остриём используются эмпирические коэффициенты, зависящие от типа грунта. Метод применим как для забивных, так и для буронабивных свай.

Метод Niazi & Маупе [46]. Mетод предлагает использование индекса поведения грунта для определения эмпирических коэффициентов,

необходимых для расчёта несущей способности сваи. Особенностью метода является его способность учитывать широкий спектр грунтовых условий и типов свай.

Комбинированные и вероятностные подходы. Столкнувшись с тем, что разные СРТ-методики по-разному работают на различных типах грунтов, некоторые исследователи начали разрабатывать обобщённые методы, объединяющие лучшие черты нескольких подходов. Например, в недавнем техническом докладе Abu-Farsakh и соавторов [82] все собранные методы были разделены на группы по сходству, и на основе их комбинации выведены новые формулы, оптимизированные отдельно для песчаных, глинистых грунтов и общий метод для смешанных профилей. Оценка показала, что комбинированные методы (с калибровкой под категорию грунта) способны существенно повысить точность прогноза предельной нагрузки свай по сравнению с любым одиночным методом из исходных. Такие исследования закладывают основу для будущих улучшенных стандартов, объединяющих несколько методов в единые расчетные формулы.

Современная тенденция как в России, так и за рубежом заключается в дальнейшей интеграции статистических методов (например, пространственная вариация свойств грунтов, баз геотехнических данных) в расчеты оснований, а

также в совершенствовании методов интерпретации полевых исследований [83]. Это логичное продолжение многолетней традиции, показывающей, что статистические методы в геотехнике - проверенный инструмент, позволяющий обоснованно учитывать неопределенности и обеспечивать надежность свайных фундаментов.

1.2 Анализ новых подходов для оценки работы одиночных свай

Как можно заметить из приведенных выше методов оценки работы свай, многие из них являются в значительной степени эмпирическими и опираются на определенную историю наблюдений. Таким образом, можно сделать вывод что построение расчетных методов на статических данных уже является одним из основных подходов для оценки работы свай.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Офрихтер Ян Вадимович, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Болдырев Г.Г. Руководство по интерпретации данных испытаний методами статического и динамического зондирования для геотехнического проектирования / Г.Г. Болдырев. - Пенза: ООО Прондо, 2017. - 476 с.

2. Yabbarova E.N., Zaikin A.A., Latypov A.I. Application of Machine Learning for Prediction of Cone Penetration Test Data // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. - 2021. - Vol. 666. - № 3. - P. 032098. - DOI: 10.1088/17551315/666/3/032098.

3. Yabbarova E.N., Latypov A.I., Korolev E.A. Determination of the Bearing Capacity of Piles Using the Cone Penetration Test // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2020. - Vol. 753. - № 4. - P. 042009. - DOI: 10.1088/1757-899X/753/4/042009.

4. Pronozin Y.A., Sugonyaev I.V., Bragar E.P., Kaigorodov M.D. Hydraulic fracturing method for strengthening soil foundations under building foundations during horizontal drilling // Architecture, Construction, Transport. - 2025. - Vol. 5. - № 1. -Pp. 21-38. - DOI: 10.31660/2782-232x-2025-1-21-38.

5. Ter-Martirosyan A.Z., Cherkesov R.H., Isaev I.O., Rud V.V., Ambrushkevich M.I. Determination of Boundaries Parameters of the Computational Model for Assessing the Impact on the Surrounding Facilities From Tunneling // International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. - 2023. - Vol. 19. - № 2. - Pp. 95-108. - DOI: 10.22337/2587-9618-2023-19-2-95-108.

6. Ter-Martirosyan A.Z., Anzhelo G.O., Rud V.V. The Influence of Metro Tunnel Construction Parameters on the Settlement of Surrounding Buildings // Applied Sciences. - 2024. - Vol. 14. - № 15. - P. 6435. - DOI: 10.3390/app14156435.

7. Хегази, О.М.М. Исследование развития сил отрицательного трения по боковой поверхности сваи, вызванных осадкой окружающего грунта: дис. ... канд. техн. наук / Хегази Осама Мохаммед Махмуд. - Москва, 2023. - 130 с.

8. Abu Kiefa M.A. General regression neural networks for driven piles in cohesionless soils // Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering. -

1998. - Vol. 124. - № 12. - Pp. 1177-1185. - DOI: 10.1061/(ASCE)1090-0241(1998)124:12(1177).

9. Alkroosh I., Nikraz H. Predicting axial capacity of driven piles in cohesive soils using intelligent computing // Engineering Applications of Artificial Intelligence. -2012. - Vol. 25. - № 3. - Pp. 618-627. - DOI: 10.1016/j.engappai.2011.08.009.

10. Briaud J.L., Anderson J., Perdomo D. Evaluation of API method using 98 vertical pile load tests // Proceedings of the Annual Offshore Technology Conference. - 1987. - Vol. 1. - Pp. 447-451.

11. Chan W.T., Chow Y.K., Liu L.F. Neural network: An alternative to pile driving formulas // Computers and Geotechnics. - 1995. - Vol. 17. - № 2. - Pp. 135-156. -DOI: 10.1016/0266-352X(95)93866-H.

12. Ghaboussi J., Sidarta D.E. New Nested Adaptive Neural Networks (NANN) for Constitutive Modeling // Computers and Geotechnics. - 1998. - Vol. 22. - № 1. - Pp. 29-52. - DOI: 10.1016/S0266-352X(97)00034-7.

13. Ahmad I., El Naggar M.H., Khan A.N. Artificial neural network application to estimate kinematic soil-pile interaction response parameters // Soil Dynamics and Earthquake Engineering. - 2007. - Vol. 27. - № 9. - Pp. 892-905. - DOI: 10.1016/j.soildyn.2006.12.009.

14. Shahin M.A., Jaksa M.B. Neural network prediction of pullout capacity of marquee ground anchors // Computers and Geotechnics. - 2005. - Vol. 32. - № 3. -Pp. 153-163. - DOI: 10.1016/j.compgeo.2005.02.003.

15. Ertekin T., Sun Q. Artificial neural network applications in reservoir engineering // Artificial Neural Networks in Chemical Engineering. - 2017. - Pp. 123-204.

16. Shahin M.A., Maier H.R., Jaksa M.B. Predicting Settlement of Shallow Foundations using Neural Networks // Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering. - 2002. - Vol. 128. - № 9. - Pp. 785-793. - DOI: 10.1061/(ASCE)1090-0241(2002)128:9(785).

17. Shahin M.A., Maier H.R., Jaksa M.B. Data division for developing neural networks applied to geotechnical engineering // Journal of Computing in Civil

Engineering. - 2004. - Vol. 18. - № 2. - Pp. 105-114. - DOI: 10.1061/(ASCE)0887-3801(2004)18:2(105).

18. Sidarta D.E., Ghaboussi J. Constitutive Modeling of Geomaterials from Nonuniform Material Tests // Computers and Geotechnics. - 1998. - Vol. 22. - № 1. - Pp. 53-71. - DOI: 10.1016/S0266-352X(97)00035-9.

19. Sinha S.K., Wang M.C. Artificial neural network prediction models for soil compaction and permeability // Geotechnical and Geological Engineering. - 2008. -Vol. 26. - № 1. - Pp. 47-64. - DOI: 10.1007/s10706-007-9146-3.

20. Wang H., Wang X., Liang R. Study AI based methods characterization geotechnical site / H. Wang, X. Wang, R. Liang. - Ohio: Ohio Department of Transportation, 2020. - 51 p.

21. Yang Y., Rosenbaum M.S. The artificial neural network as a tool for assessing geotechnical properties // Geotechnical and Geological Engineering. - 2002. - Vol. 20. - № 2. - Pp. 149-168. - DOI: 10.1023/A:1015066903985.

22. Petek K., Mitchell R., Ellis H., Shannon I., Wilson I., FHWA. FHWA Deep Foundation Load Test Database Version 2.0 User Manual. - Washington, DC: U.S. Department of Transportation, Federal Highway Administration, 2016. - 77 p.

23. Барвашов В.А., Болдырев Г.Г., Уткин М.М. Расчет осадок и кренов сооружений с учетом неопределенности свойств грунтовых оснований // Геотехника. - 2016. - № 1. - С. 12-29.

24. Барвашов В.А. Чувствительность системы «основание-сооружение» // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2007. - № 3. - С. 10-14.

25. Бартоломей А.А. Основы расчета ленточных свайных фундаментов по предельно допустимым осадкам / А.А. Бартоломей. - М.: Стройиздат, 1982. - 223 с.

26. Бартоломей А.А., Омельчак И.М., Юшков Б.С. Прогноз осадок свайных фундаментов / А.А. Бартоломей, И.М. Омельчак, Б.С. Юшков. - М.: Стройиздат, 1994. - 384 с.

27. Боков И.А., Федоровский В.Г. О расчете осадки группы свай с использованием коэффициентов взаимного влияния по модели упругого

полупространства // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2017. - № 6. - С. 2-8.

28. Готман А.Л. Соколов Л.Я. Расчет комбинированных свай переменного сечения на горизонтальную нагрузку // Вестник ПНИПУ, строительство и архитектура. - 2014. - № 2. - С. 79-90.

29. Готман А.Л., Глазачев А.О. Исследование вертикально нагруженных буронабивных свай в глинистых грунтах и их расчет по данным статического зондирования // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2014. - № 2. - С. 7-11.

30. Готман А.Л., Гавриков М.Д. Исследование особенностей работы вертикально нагруженных длинномерных буронабивных свай и их расчет // Construction and Geotechnics. - 2021. - T12. - № 2. - С. 72-83. - DOI: 10.15593/2224-9826/2021.3.08.

31. Готман Н.З., Евдокимов А.Г. Численные исследования взаимодействия основания и буронабивных свай фундамента мостовой опоры при возникновении карстовых деформаций // Construction and Geotechnics. - 2021. -Т. 12, No 4. - С. 5-18. DOI: 10.15593/2224-9826/2021.4.01

32. Готман Н.З., Алехин В.С. Расчет предельного сопротивления основания сваи в составе групп // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2020. - № 1. - С. 8-13.

33. Григорян А.А. О некоторых особенностях проектирования свайных фундаментов в грунтовых условиях II типа по просадочности // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2005. - № 1. - С. 16-19.

34. Знаменский В.В., Бахолдин Б.В., Парфенов Е.А., Марышева М.В. Исследование несущей способности баретт для 56-этажного жилого здания // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2019. - № 1. - С. 2-6.

35. Дорошкевич Н.М., Знаменский В.В., Кудинов В.И. Инженерные методы расчета свайных фундаментов при различных схемах их нагружения // Вестник МГСУ. - 2006. - № 1. - С. 119-132.

36. Зиангиров Р.С., Каширский В.И. Оценка деформационных свойств дисперсных грунтов по данным статического зондирования // Геотехника. -2012. - № 6. - С. 36-46.

37. Глотов Н.М., Луга А.А., Силин К.С., Завриев К.С. Свайные фундаменты /

- М.: Транспорт, 1975. - 432 с.

38. Мангушев Р.А., Игошин А.В., Ошурков Н.В., Фадеев А.Б. Плитно-свайный фундамент для здания повышенной этажности // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2008. - № 1. - С. 15-19.

39. Мариупольский Л.Г., Трофименков Ю.Г. Об определении трения грунта по боковой поверхности сваи статическим зондированием // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 1975. - № 1.

40. Paramonov V., Slivets K. Assessment of compliance of foreign geotechnical complexes for calculations of freezing-thawing of soils with Russian legal normatives // E3S Web of Conferences. - 2023. - Vol. 383. - P. 02008. - DOI: 10.1051/e3sconf/202338301008.

41. Ponomaryov A., Sychkina E. Effect of clay compaction around driven pile and prediction of pile settlement // E3S Web of Conferences. - 2022. - Vol. 363. - P. 03016. - DOI: 10.1051/e3sconf/202236302016.

42. Рыжков И.Б. Общая методология и практические методы применения статистического зондирования грунта для проектирования свайных фундаментов: дис. ... д-ра техн. наук. - Пермь, 1993. - 360 с.

43. Тер-Мартиросян З.Г., Тер-Мартиросян А.З., Сидоров В.В. Взаимодействие грунтовых свай с окружающим грунтом с учетом расширения диаметра сваи // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2016. - № 3. - С. 10-15.

44. Федоровский В.Г. Поправочный член к формуле Терцаги для расчета несущей способности оснований // Основания, фундаменты и механика грунтов.

- 2016. - № 6. - С. 2-5.

45. Baker V.A., Thomsen N.A., Nardi C.R., Talbot M.J. Pile Foundation Design Using Pile Driving Analyzer // Drilled Piers and Caissons. - 1984. - Pp. 350-372.

46. Niazi F.S., Mayne P.W. CPTu-based enhanced UniCone method for pile capacity // Engineering Geology. - 2016. - Vol. 212. - Pp. 21-34. - DOI: 10.1016/j.enggeo.2016.07.010.

47. Rezazadeh S., Eslami A. Empirical methods for determining shaft bearing capacity of semi-deep foundations socketed in rocks // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. - 2017. - Vol. 9. - № 6. - Pp. 1140-1151. - DOI: 10.1016/j.jrmge.2017.06.003.

48. Fellenius B.H. What Capacity Value to Choose from the Results a Static Loading Test // Deep Foundations Institute Magazine. - 2001. - Pp. 19-22.

49. Niazi F.S., Mayne P.W. Cone Penetration Test Based Direct Methods for Evaluating Static Axial Capacity of Single Piles // Geotechnical and Geological Engineering. - 2013. - Vol. 31. - Pp. 1211-1236. - DOI: 10.1007/s10706-013-9662-2.

50. Moss R.E.S., Seed R.B., Olsen R.S. Normalizing the CPT for Overburden Stress // Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering. - 2006. - Vol. 132. -№ 3. - Pp. 378-387. - DOI: 10.1061/(ASCE)1090-0241(2006)132:3(378).

51. Reul O., Randolph M.F. Piled rafts in overconsolidated clay: Comparison of in situ measurements and numerical analyses // Geotechnique. - 2003. - Vol. 53. - № 3.

- Pp. 301-315. - DOI: 10.1680/geot.2003.53.3.301.

52. Robertson P.K., Cabal K.L. Guide to Cone Penetration Testing for Geotechnical Engineering / P.K. Robertson, K.L. Cabal. - Signal Hill, CA: Gregg Drilling & Testing, Inc., 2010. - 138 p.

53. Zakharov A.V., Shenkman R.I., Ofrikhter I.V., Ponomaryov A.B. Estimation of soil properties by an artificial neural network // Magazine of Civil Engineering. - 2022.

- Vol. 110. - № 2. - P. 11002. - DOI: 10.34910/MCE.110.11.

54. Ofrikhter I.V., Ponomarev A.B. Estimation of load-set behavior of driven concrete piles using artificial neural network and cone penetration test // Journal of Physics: Conference Series. - 2021. - Vol. 2094. - P. 022037. - DOI: 10.1088/17426596/2094/2/022037.

55. Ofrikhter I.V., Ponomarev A.B. Load-Settlement Behavior Estimation of Piles Using Driving Log // AIP Conference Proceedings. - 2023. - Vol. 2497. - P. 020002. - DOI: 10.1063/5.0106181.

56. Офрихтер Я.В., Пономарев А.Б. Оценка модуля деформации грунта по данным статического зондирования методами машинного обучения // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2025. - № 1. - С. 22-28.

57. Офрихтер Я.В., Пономарев А.Б. Балансировка обучающей выборки при обучении искусственных нейронных сетей для решения геотехнических задач // Construction and Geotechnics. - 2023. - Т. 14, № 2. - С. 144-153. DOI: 10.15593/2224-9826/2023.2.11.

58. Шейнин В.И., Дзагов А.М. Использование логнормального распределения при обработке результатов испытаний грунтов сваями // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2021. - № 3. - С. 2-5.

59. Михеев В.В., Шашкова И.Л., Шейнин В.И. Статическое описание неоднородности грунтовых оснований при случайном расположении слоев // Основания, фундаменты и механика грунтов.- 1985. - № 1.

60. Ильичев В.А., Шейнин В.И., Уляхин О.В. и др. Использование геостатистического подхода для оценки свойств объемов закрепленного грунтового массива по результатам зондирования // Инженерная геология. -1988. - №5. - С. 93-98.

61. Слободян А.Д. Вероятностный расчет свайных фундаментов на основе результатов статического зондирования грунтов: дис. ... канд. техн. наук. -Ленинград, 1985. - 223 с.

62. Пономарев А.Б., Безгодов М.А., Безгодов П.А. Сравнение методов определения несущей способности забивных свай по результатам статического зондирования в слабых глинистых грунтах //Вестник ПНИПУ. Строительство и архитектура. -, 2015. - № 2. - С. 24-39.

63. Coyle H.M., Sulaiman I.H. Bearing Capacity of Foundation Piles: State-of-the-Art // Highway Research Record. - 1970. - № 333. - Pp. 87-103.

64. Nordlund R.L. Bearing Capacity of Piles in Cohesionless Soils // Journal of the Soil Mechanics and Foundations Division. - 1963. - Vol. 89. - № 6. - Pp. 125-126. -DOI: 10.1061/jsfeaq.0000565.

65. Nordlund R.L. Point Bearing and Shaft Friction of Piles in Sand // 5th Annual Short Course on Fundamentals of Deep Foundation Design. - Rolla, MO: University of Missouri-Rolla, 1979.

66. Tomlinson M.J. The adhesion of piles driven in clay soils // Proceedings of the 4th International Conference on Soil Mechanics and Foundation Engineering. -London, 1957. - Vol. 2. - Pp. 66-71.

67. Tomlinson M.J. Some effects of pile driving on skin friction // Behaviour of Piles: Proceedings of a conference organized by the Institution of Civil Engineers. -London, 1971. - Pp. 107-114.

68. Peck R.B. A study of the comparative Behavior of Friction Piles // Highway Research Board Special Report. - 1958. - № 36. - Pp. 1-78.

69. Associate Committee on the National Building Code. Canadian Manual on Foundation Engineering. - Ottawa: National Research Council of Canada, 1975. - 303 p.

70. API Recommended Practice for Planning, Designing, and Constructing Fixed Offshore Platforms. API RP-2A. - Washington, D.C.: American Petroleum Institute, 1993.

71. Hannigan P.J., Goble G.G., Likins G.E., Rausche F. Design and Construction of Driven Pile Foundations. Publication No. FHWA-NHI-05-042 / P.J. Hannigan. -Washington, D.C.: U.S. Department of Transportation, 2006. - 968 p.

72. Болдырев Г.Г., Барвашов В.А., Идрисов И.Х., Хрянина О.В. Комплексная технология инженерно-геологических изысканий // Вестник ПНИПУ. Строительство и архитектура. — 2017. — Т. 8, № 3. — С. 22-33. — DOI: 10.15593/2224-9826/2017.3.03.

73. Бахолдин Б.В., Ястребов П.И., Чащихина Л.П. Исследование особенностей сопротивления грунтов в основании забивных свай // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2009. - № 2. - С. 2-5.

74. Зерцалов М.Г., Конюхов Д.С. О расчете свай в скальных грунтах // Основания, фундаменты и механика грунтов. - 2007. - № 1. - С. 8-12.

75. Мирсаяпов И.Т., Шакиров М.И. Несущая способность и осадки плитно-свайных фундаментов при циклическом нагружении // Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. - 2019. - № 4 (50). - С. 255-262.

76. Bartolomei A.A., Ponomarev A.B. Experimental investigations and prediction of settlements of conical-pile foundations // Soil Mechanics and Foundation Engineering. - 2001. - Vol. 38. - № 2. - Pp. 42-50. - DOI: 10.1023/A: 1010422029681.

77. Solovyev S.A. A probabilistic approach to estimation of the ultimate load of end-bearing piles on settlement criterion // Magazine of Civil Engineering. - 2020. - Vol. 96. - № 4. - Pp. 70-78. - DOI: 10.18720/MCE.96.6.

78. Краснощеков Ю.В. О надежности свайных фундаментов // Вестник СибАДИ. - 2007. - № 7. - С. 19-23.

79. Bokov I.A., Fedorovskii V.G. Taking Into Account the Soil Depth Inhomogeneity in Calculation of the Piles Settlement // Soil Mechanics and Foundation Engineering. - 2021. - Vol. 58. - № 4. - Pp. 267-272. - DOI: 10.1007/s11204-021-09738-8.

80. Bustamante M., Gianeselli L. Pile Bearing Capacity Prediction By Means of Static Penetrometer CPT // Proceedings of the 2nd European Symposium on Penetration Testing. - Amsterdam, 1982. - Pp. 493-500.

81. Schertmann J.H. Guidelines for Cone Penetration Test: Performance and Design. Report No. FHWA-TS-78-209. - Washington, D.C.: U.S. Department of Transportation, 1977. - 145 p.

82. Abu-Farsakh M. Update the Pile Design by CPT Software to Incorporate Newly Developed Pile-CPT Methods and Other Design Features. - Baton Rouge, LA: Louisiana Transportation Research Center, 2023.

83. Лапытов А.И., Яббарова Е.Н. Об интерпретации данных статического зондирования грунтов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2019. - Т. 330. - С. 82-90.

84. Phoon K.K., Zhang W. Future of machine learning in geotechnics // Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards. - 2023.

- Vol. 17. - № 1. - Pp. 7-22. - DOI: 10.1080/17499518.2022.2087884.

85. Sriram D. A Bibliography on Knowledge-Based Expert Systems in Engineering.

- Cambridge, MA: MIT, Department of Civil Engineering, 1984. - 23 p.

86. Das S.K., Basudhar P.K. Undrained lateral load capacity of piles in clay using artificial neural network // Computers and Geotechnics. - 2006. - Vol. 33. - № 8. -Pp. 454-459. - DOI: 10.1016/j.compgeo.2006.08.006.

87. Hanna A.M., Morcous G., Helmy M. Efficiency of pile groups installed in cohesionless soil using artificial neural networks // Canadian Geotechnical Journal. -2004. - Vol. 41. - № 6. - Pp. 1241-1249. - DOI: 10.1139/T04-050.

88. Goh A.T.C. Pile driving records reanalyzed using neural networks // Journal of Geotechnical Engineering. - 1996. - Vol. 122. - № 6. - Pp. 492-495. - DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9410(1996)122:6(492).

89. Teh C.I., Wong K.S., Goh A.T.C., Jaritngam S. Prediction of pile capacity using neural networks // Journal of Computing in Civil Engineering. - 1997. - Vol. 11. - № 2. - Pp. 129-138. - DOI: 10.1061/(ASCE)0887-3801(1997)11:2(129).

90. Rahman M.S., Wang J., Deng W., Carter J.P. A neural network model for the uplift capacity of suction caissons // Computers and Geotechnics. - 2001. - Vol. 28. -№ 4. - Pp. 269-287. - DOI: 10.1016/S0266-352X(00)00033-1.

91. Shahin M.A., Jaksa M.B. Intelligent computing for predicting axial capacity of drilled shafts // Geotechnical Special Publication. - 2009. - № 186. - Pp. 26-33. -DOI: 10.1061/41022(336)4.

92. Goh A.T.C., Kulhawy F.H., Chua C.G. Bayesian neural network analysis of undrained side resistance of drilled shafts // Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering. - 2005. - Vol. 131. - № 1. - Pp. 84-93. - DOI: 10.1061/(ASCE)1090-0241 (2005)131:1 (84).

93. Shahin M., Jaksa M., Maier H. Stochastic Simulation of Settlement Prediction of Shallow Foundations Based on a Deterministic Artificial Neural Network Model // 8th ASCE Specialty Conference on Probabilistic Mechanics and Structural Reliability.

- 2005.

94. Shahin M.A., Jaksa M.B. Pullout capacity of small ground anchors by direct cone penetration test methods and neural networks // Canadian Geotechnical Journal.

- 2006. - Vol. 43. - № 6. - Pp. 626-637. - DOI: 10.1139/T06-029.

95. Goh A.T.C. Empirical design in geotechnics using neural networks // Geotechnique. - 1995. - Vol. 45. - № 4. - Pp. 709-714. - DOI: 10.1680/geot.1995.45.4.709.

96. Semple R.M., Rigden W.J. Shaft Capacity of Driven Pipe Piles in Clay // Ground Engineering. - 1986. - Vol. 19. - № 1. - Pp. 11-16.

97. Burland J.B. Shaft friction of piles in clay — a simple fundamental approach // Ground Engineering. - 1973. - Vol. 6. - № 3. - Pp. 30-42.

98. Goh A.T.C. Back-propagation neural networks for modeling complex systems // Artificial Intelligence in Engineering. - 1995. - Vol. 9. - № 3. - Pp. 143-151. - DOI: 10.1016/0954-1810(94)00011-S.

99. Flaate K. An investigation of the validity of three pile driving formulae in cohesionless material // Norwegian Geotechnical Institute Publication. - 1964. - № 56.

- Pp. 11-22.

100. Duncklee J.B. The Iron Wharf at Fort Monroe, Va. // Transactions of the American Society of Civil Engineers. - 1892. - Vol. 27. - № 2. - Pp. 115-124. - DOI: 10.1061/taceat.0000912.

101. Hiley A. The efficiency of the hammer blow, and its effects with reference to piling // Engineering. - 1922. - Vol. 113. - P. 673.

102. Janbu N. Une analyse énergétique du battage des pieux à l'aide de paramètres sans dimension // Norwegian Geotechnical Institute Publication. - 1953. - № 3. - Pp. 63-64.

103. Maizir H., Nurdin G., Adrizal K.K. Artificial Neural Network Model for Prediction of Bearing Capacity of Driven Pile // Jurnal Teknik Sipil ITB. - 2015. -Vol. 22. - № 1. - Pp. 49-56. - DOI: 10.5614/jts.2015.22.1.6.

104. Pham B.T., Nguyen D.D., Bui Q.A.T., Nguyen M.D., Vu T.T., Prakash I. Estimation of ultimate bearing capacity of bored piles using machine learning models // Vietnam Journal ofEarth Sciences. - 2022. - Vol. 44. - № 4. - DOI: 10.15625/26159783/17177.

105. Olson R.E. Axial load capacity of steel pipe piles in sand // Proceedings of the Annual Offshore Technology Conference. - 1990. - Vol. 1990-May. - Pp. 17-24. -DOI: 10.4043/6419-MS.

106. Dennis N.D., Olson R.E. Axial Capacity of Steel Pipe Piles in Clay // Geotechnical Practice in Offshore Engineering. - 1983. - Pp. 370-388.

107. Abu-Hejleh S., Anderson N. Memorandum - Deep Foundation Load Test Database (DFLTD) / Federal Highway Administration. - 2013.

108. API. Recommended Practice for Planning, Designing and Constructing Fixed Offshore Platforms — Working Stress Design. API RP 2A-WSD. - Washington, D.C.: American Petroleum Institute, 2007. - 242 p.

109. Olson R.E., Iskander M.G. Axial Load Capacity of Pipe Piles in Sands // First Regional Conference and Exhibition on Advanced Technology in Civil Engineering. -Manama, Bahrain, 1994. - Pp. 383-394.

110. Olson R.E., Iskander M.G. Axial Load Capacity of Un-Tapered Piles in Cohesionless Soils // Contemporary Topics in Deep Foundations. - 2009. - Pp. 231238. - DOI: 10.1061/41021(335)29.

111. Olson R.E., Shantz T.J. Axial Load Capacity of Piles in California in Cohesionless Soils // Geotechnical Engineering for Transportation Projects. - 2004. -Pp. 1-15. - DOI: 10.1061/40743(142)1.

112. Kalavar S., Ealy C. FHWA Deep Foundation Load Test Database // New Technological and Design Developments in Deep Foundations (Geo-Denver 2000, GSP 100). - 2000. - Pp. 192-206. - DOI: 10.1061/40511(288)14.

113. Roling M.J., Sritharan S., Suleiman M.T. Introduction to PILOT Database and Establishment of LRFD Resistance Factors for the Construction Control of Driven Steel H-Piles // Journal of Bridge Engineering. - 2011. - Vol. 16. - № 6. - Pp. 728738. - DOI: 10.1061/(ASCE)BE.1943-5592.0000247.

114. Development of LRFD Procedures for Bridge Pile Foundations in Iowa. Volume I: An Electronic Database for Pile Load Tests (PILOT). - Ames, IA: Iowa State University, 2011.

115. Tavera J.E., Rix G., Burnworth G., Jung J. Calibration of Region-Specific Gates Pile Driving Formula for LRFD. - Baton Rouge, LA: Louisiana Department of Transportation and Development, 2016.

116. Long J., Anderson A. Improved design for driven piles based on a pile load test program in Illinois: Phase 2. - Rantoul, IL: Illinois Department of Transportation, 2014. - 186 p.

117. Lacasse S. Uncertainties in Offshore Geotechnical Engineering, International Survey of API RP2A Design Parameters for Axial Capacity of Driven Piles in Sand. Report No: 85307-14. - Oslo: Norwegian Geotechnical Institute, 1985.

118. Paikowsky S.G. Load and Resistance Factor Design (LRFD) for Deep Foundations // Proceedings of the 15th International Conference on Soil Mechanics & Foundation Engineering. - Istanbul, 2001. - Vol. 1. - Pp. 981-984.

119. Abu-Hejleh N.M., Abu-Farsakh M., Suleiman M.T., Tsai C. Development and use of high-quality databases of deep foundation load tests // Transportation Research Record. - 2015. - Vol. 2511. - Pp. 27-36. - DOI: 10.3141/2511-04.

120. Abu-Hejleh N., Abu-Farsakh M., Suleiman M.T., Tsai C. State of Practices in Databases for Deep Foundation Load Tests // IFCEE 2015. - 2015. - Pp. 237-246. -DOI: 10.1061/9780784479087.024.

121. Juwaied N.S. Applications of artificial intelligence in geotechnical engineering // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. - 2018. - Vol. 13. - № 8. - Pp. 2764-2785.

122. Ebid A.M. 35 Years of (AI) in Geotechnical Engineering: State of the Art // Geotechnical and Geological Engineering. - 2021. - Vol. 39. - № 2. - Pp. 637-690. -DOI: 10.1007/s10706-020-01536-7.

123. Yaghoubi E., Yaghoubi E., Khamees A., Vakili A.H. A systematic review and meta-analysis of artificial neural network, machine learning, deep learning, and ensemble learning approaches in field of geotechnical engineering // Neural Computing and Applications. - 2024. - DOI: 10.1007/s00521-024-09893-7.

124. Baum E. What Size Net Gives Valid Generalization? // Neural Computation. -1998. - Vol. 1. - Pp. 151-160.

125. Qiu J. An Analysis of Model Evaluation with Cross-Validation: Techniques, Applications, and Recent Advances // Adv. Econ. Manag. Polit. Sci. - 2024. - Vol. 99. - № 1. - Pp. 69-72. - DOI: 10.54254/2754-1169/99/2024ox0213.

126. Momeni E., Nazir R., Jahed Armaghani D., Maizir H. Prediction of pile bearing capacity using a hybrid genetic algorithm-based ANN // Measurement: Journal of the International Measurement Confederation. - 2014. - Vol. 57. - Pp. 122-131. - DOI: 10.1016/j.measurement.2014.08.007.

Приложение А. Данные обучающей выборки

Приведен пример сокращенных данных (три сегмента) для обучения модели оценки кривой «нагрузки-осадки» по данным статического зондирования.

Дополнительные материалы доступны на https://github.com/IanOfrikhter

- fsi-з - Усредненное удельное сопротивление грунта на участке боков, поверхности (муфте трения) зонда, кПа для 1-3 сегментов.

- qci-3 - Усредненное удельное сопротивление грунта под конусом зонда, МПа для 1-3 сегментов

- D - длина стороны поперечного сечения сваи, м

- L - длина сваи, м

- Si-io - осадки на 1-10 ступенях (соответствует 10%, 20%....100% нагрузки на последней ступени).

- Pió - нагрузка на последней ступени статического испытания, кН Таблица А.1 Обучающая выборка модели оценки осадки сваи по данным статического зондирования.

fsi qci fS2 qc2 fS3 qc3 D L Si S2 S3 S4 Ss Se S7 Ss S9 Sió P10

71.8 1.9 88.5 3.3 130.2 4.9 30.0 5.4 0.2 0.4 0.6 1.0 1.4 2.1 2.9 4.5 16.7 42.0 728.0

15.0 0.8 17.4 0.9 62.4 11.7 30.0 17.0 0.3 0.9 1.6 2.4 3.4 4.6 5.7 6.7 7.9 8.8 1006.0

16.7 0.7 31.4 1.5 111.0 12.9 30.0 17.2 0.5 1.2 2.2 3.2 4.4 5.9 7.2 8.5 9.8 11.5 1025.0

27.3 0.7 25.7 0.7 127.1 5.5 35.0 15.3 0.1 0.3 0.6 2.2 4.8 7.8 11.2 15.5 22.1 40.3 717.0

87.7 4.6 102.3 3.1 125.1 2.1 30.0 8.4 0.0 0.2 0.4 0.7 1.0 1.5 2.2 3.0 4.7 36.8 685.0

32.8 0.7 22.3 1.0 209.7 12.0 35.0 17.2 0.6 2.3 3.6 5.0 6.6 8.3 10.5 12.9 15.0 17.4 1498.0

30.0 2.9 20.9 1.9 68.4 5.2 30.0 23.8 0.6 1.7 3.0 5.0 8.3 11.5 15.2 19.6 25.9 34.1 1216.0

47.8 1.7 128.8 4.6 187.8 9.2 30.0 6.6 0.2 0.5 1.0 1.6 2.2 2.9 3.7 4.5 5.3 6.2 1006.0

40.7 3.5 24.6 1.0 72.3 5.2 30.0 15.0 0.1 0.3 0.6 0.9 1.5 2.7 4.4 6.3 8.8 40.4 736.0

48.1 2.1 119.4 8.7 125.5 10.2 30.0 8.8 0.3 1.0 1.6 2.3 3.3 4.4 5.7 6.5 7.4 8.4 938.0

40.1 1.2 46.4 1.4 75.9 9.7 30.0 11.2 0.6 1.2 2.1 3.2 4.6 6.0 7.9 10.2 12.7 16.9 1188.0

102.8 16.3 87.0 9.2 105.9 12.2 30.0 9.9 0.2 0.6 1.0 1.6 2.3 3.0 3.8 4.9 5.8 6.6 1061.0

42.7 1.6 20.0 1.2 55.3 3.4 35.0 15.9 0.3 0.7 1.6 3.2 5.3 8.3 11.9 15.6 21.4 40.1 814.0

115.3 16.3 80.6 2.3 72.9 2.4 30.0 13.2 0.2 0.6 1.2 1.9 2.8 3.7 4.7 5.8 7.1 8.6 901.0

15.9 0.2 18.2 0.5 64.4 6.4 30.0 16.1 0.5 1.3 2.2 3.2 4.2 5.1 6.0 7.0 8.1 9.2 1049.0

19.8 0.3 31.8 1.1 167.4 16.8 30.0 16.4 0.5 1.1 1.8 2.5 3.4 4.3 5.5 6.7 8.1 9.7 1034.0

16.5 0.7 12.7 1.1 109.9 9.9 30.0 17.2 0.4 0.9 1.7 2.5 3.6 4.7 5.8 7.0 8.2 9.7 1044.0

Приложение Б. Экономическое сравнение вариантов изысканий

Таблица 1. Сметный расчет изысканий на опытной площадке с буровыми работами.

СМЕТА № 1

на проектные (изыскательские) работы

Инженерно-геологические изыскания на опытной площадке с буровыми работами

Итого по расчету: 946,504 тыс.руб.

Расчет

стоимости:

№ пп Характеристика предприятия, здания, сооружения или вид работ Номер частей, глав, таблиц, параграфов и пунктов указаний к разделу справочника базовых цен на проектные и изыскательские работы для строителей (а+Ьх)*К или (стоимость строительно-монтажных работ)*проц./ 100 или количество * цена, тыс.руб. Стоимость работ, тыс.руб.

1 2 3 4 5

Раздел 1. Полевые работы бурение

Плановая и

высотная привязка

при расстоянии между геологическими выработками или СБЦ "Инженерно-геологические и

1 инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.93 п.1-1 (СБЦ103-93-1-1) 0,0062*5 0,031

точками до 50м: категория сложности 1, 5(1 выработка (точка))

2 Колонковое бурение скважины диаметром до 160мм, глубиной св. СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.17 п.2-2 (СБЦ103-17-2-2) 0,0338*125 4,225

15 до 25м: категория породы 2, 125(м)

Отбор монолитов из горных выработок и СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.57 п.1-2 (СБЦ103-57-1-2)

3 котлованов (связные грунты) с глубины до 10м, 15(1 монолит) 0,0282*15 0,423

Отбор монолитов из СБЦ "Инженерно-геологические и

буровых скважин инженерно-экологические изыскания

4 (связные грунты) с глубины св. 10 до 20м, 15(1 монолит) для строительства (1999)" табл.57 п.2-1 (СБЦ103-57-2-1) 0,0306*15 0,459

Отбор монолитов из СБЦ "Инженерно-геологические и

буровых скважин инженерно-экологические изыскания

5 (связные грунты) с глубины св. 20 до 30м, 15(1 монолит) для строительства (1999)" табл.57 п.3-1 (СБЦ103-57-3-1) 0,0368*15 0,552

Итого по разделу 1 Полевые работы 512,329

бурение

Раздел 2. Лабораторные работы бурение

6 Полный комплекс определений для глинистых грунтов с включениями частиц диаметром более 1мм (менее 10%), 18(1 образец) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.63 п.9 (СБЦ103-63-9) 0,0384*18 0,691

7 Полный комплекс физико-механических свойств глинистого грунта с определением сопротивления грунта срезу (консолидированный срез) под нагрузкой до 0,6МПа, 18(1 образец) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.63 п.25 (СБЦ103-63-25) 0,193*18 3,474

Итого по разделу 2 Лабораторные работы бурение 328,388

Раздел 3. Камеральные работы бурение

8 Камеральная обработка материалов буровых и горнопроходческих работ: категория сложности инженерно-геологических условий 1, 100(1м выработки) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.82 п.1-1 (СБЦ103-82-1-1) 0,007*100 0,7

9 Камеральная обработка комплексных исследований и отдельных определений физико-механических свойств грунтов (пород): глинистых - 20% от стоимости лабораторных работ, 1() СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.86 п.1 (СБЦ103-86-1) 0,833*1 0,833

Итого по разделу 3 Камеральные работы бурение 115,215

Раздел 4. Технический отчет бурение

10 Составление технического отчета (заключения) о результатах выполненных работ, категория сложности СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.87 п.1-1 (СБЦ103-87-1-1) 0,1512*1 0,151

инженерно-

геологических

условий 1, при

стоимости

камеральных работ: до 5 тыс. руб. - 18%,

1(1 отчет)

Итого по разделу 4

Технический отчет 11,38

бурение

ВСЕГО по смете

Инженерно-

геологические и

инженерно -экологические 0,037

изыскания для

строительства (1999)

Инженерно-

геологические и

инженерно-

экологические изыскания для 6,852

строительства: Полевые работы

(1999)

Инженерно-

геологические и

инженерно-

экологические изыскания для 1,701

строительства: Камеральные работы

(1999)

Инженерно-

геологические и

инженерно-

экологические изыскания для 4,415

строительства: Лабораторные работы (1999)

Итого 13,005

Всего с учетом "Письмо Минстроя

№ 23229-ИФ/09 от 21.04.2025 к уровню 967,312 967,312 967,312

1991 г. на изыскания

74,3800"

ВСЕГО по смете 967,312

СМЕТА № 1

на проектные (изыскательские) работы

Инженерно-геологические изыскания на опытной площадке со статическим зондированием

Итого по расчету: 399,635 тыс.руб.

№ пп Характеристика предприятия, здания, сооружения или вид работ Номер частей, глав, таблиц, параграфов и пунктов указаний к разделу справочника базовых цен на проектные и изыскательские работы для строителей Расчет стоимости: (а+Ьх)*К или (стоимость строительно-монтажных работ)*проц./ 100 или количество * цена, тыс.руб. Стоимость работ, тыс.руб.

1 2 3 4 5

Раздел 1. Полевые работы бурение на предпроектном этапе

1 Плановая и высотная привязка при расстоянии между геологическими выработками или точками до 50м: категория сложности 1, 1(1 выработка (точка)) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.93 п.1-1 (СБЦ103-93-1-1) 0,0062*1 0,006

2 Колонковое бурение скважины диаметром до 160мм, глубиной св. 15 до 25м: категория породы 2, 25(м) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.17 п.2-2 (СБЦ103-17-2-2) 0,0338*25 0,845

3 Отбор монолитов из горных выработок и котлованов (связные грунты) с глубины до 10м, 3(1 монолит) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.57 п.1-2 (СБЦ103-57-1-2) 0,0282*3 0,085

4 Отбор монолитов из буровых скважин (связные грунты) с глубины св. 10 до 20м, 3(1 монолит) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.57 п.2-1 (СБЦ103-57-2-1) 0,0306*3 0,092

5 Отбор монолитов из буровых скважин (связные грунты) с глубины св. 20 до 30м, 3(1 монолит) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.57 п.3-1 (СБЦ103-57-3-1) 0,0368*3 0,11

Итого по разделу 1 Полевые работы бурение на предпроектном этапе 106,587

Раздел 2. Лабораторные работы бурение на предпроектном этапе

6 Полный комплекс определений для глинистых грунтов с включениями СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно -экологические изыскания для строительства (1999)" табл.63 0,0384*6 0,23

частиц диаметром более 1мм (менее 10%), 6(1 образец) п.9 (СБЦ103-63-9)

7 Полный комплекс физико-механических свойств глинистого грунта с определением сопротивления грунта срезу (консолидированный срез) под нагрузкой до 0,6МПа, 6(1 образец) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.63 п.25 (СБЦ103-63-25) 0,193*6 1,158

Итого по разделу 2 Лабораторные работы бурение на предпроектном этапе 128,752

Раздел 3. Камеральные работы бурение на предпроектном этапе

8 Камеральная обработка материалов буровых и горнопроходческих работ: категория сложности инженерно-геологических условий 1, 20(1м выработки) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.82 п.1-1 (СБЦ103-82-1-1) 0,007*20 0,14

9 Камеральная обработка комплексных исследований и отдельных определений физико-механических свойств грунтов (пород): глинистых -20% от стоимости лабораторных работ, 1() СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.86 п.1 (СБЦ103-86-1) 0,2776*1 0,278

Итого по разделу 3 Камеральные работы бурение на предпроектном этапе 36,892

Раздел 4. Полевые работы зондирование

10 Плановая и высотная привязка при расстоянии между геологическими выработками или точками до 50м: категория сложности 1, 5(1 выработка (точка)) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.93 п.1-1 (СБЦ103-93-1-1) 0,0062*6 0,037

11 Статическое зондирование грунтов непрерывным вдавливанием зонда со скоростью не более 1м/мин.: глубина зондирования св. 15 до 20м, 5(1 испытание) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.45 п.5-3 (СБЦ103-45-5-3) 0,2168*6 1,301

Итого по разделу 4 Полевые работы зондирование 125,182

Раздел 5. Камеральные работы зондирование

12 Камеральная обработка полевого испытания грунтов динамическим или статическим зондированием с последующей корректировкой разреза по данным лабораторных работ, на глубину 20м, 5(1 испытание) СБЦ "Инженерно-геологические и инженерно-экологические изыскания для строительства (1999)" табл.83 п.3 (СБЦ103-83-3) 0,0482*6 0,289

Итого по разделу 5 Камеральные работы 25,512

зондирование

Раздел 6. Технический отчет зондирование

Составление технического 0,12726*1 0,127

отчета (заключения) о СБЦ "Инженерно-

результатах выполненных геологические и инженерно-

13 работ, категория сложности экологические изыскания для

инженерно-геологических условий 1, при стоимости камеральных работ: до 5 тыс. руб. - 18%, 1(1 отчет) строительства (1999)" табл.87 п.1-1 (СБЦ103-87-1-1)

Итого по разделу 6

Технический отчет 11,231

зондирование

ВСЕГО по смете

Инженерно-геологические и

инженерно-экологические изыскания для строительства (1999) 0,053

Инженерно-геологические и

инженерно-экологические изыскания для строительства: Полевые работы (1999) 3,061

Инженерно-геологические и

инженерно-экологические изыскания для строительства: Камеральные работы (1999) 0,991

Инженерно-геологические и

инженерно-экологические изыскания для строительства: Лабораторные работы (1999) 1,731

Итого 5,836

Всего с учетом "Письмо

Минстроя № 23229-ИФ/09 от 21.04.2025 к уровню 1991 г. 434,082

на изыскания 74,3800

ВСЕГО по смете 434,082

Приложение В. Характеристики грунтов

В настоящем приложении приведены физико-механические характеристики грунтов, полученные из лабораторных испытаний и использованные в обучающей выборке при разработке модели оценки характеристик грунтов в главе 2.2. Приведены сокращенные данные (на 3 сегмента) для обучения модели оценки кривой «нагрузки-осадки» по данным статического зондирования. Дополнительные материалы доступны на https://github.com/IanOfrikhter

- h - глубина отбора образца, м.

- w - природная влажность образца, д.е.

- WL - владность на границе текучести, д.е.

- Wp - Влажность на границе раскатывания, д.е.

- ps - плотность частиц, г/см3

- pb - плотность, г/см3

- E - модуль деформации, МПа

- ф - угол внутреннего трения, град

- с - удельное сцепление, кПа

h w WL Wp Ps Pb E ф с

1.5 0.20 0.30 0.18 2.72 2.05 3.7 21.0 34.0

3.0 0.21 0.29 0.18 2.72 2.03 4.0 22.0 28.0

3.0 0.23 0.27 0.17 2.72 1.96 2.5 19.0 21.0

1.0 0.14 0.31 0.18 2.72 1.64 5.0

2.0 0.15 0.27 0.18 2.72 1.67 4.7 25.0 39.0

1.5 0.13 0.29 0.18 2.72 1.59 9.2

3.0 0.11 0.30 0.19 2.72 1.49 25.0 71.0

4.5 0.12 0.29 0.20 2.72 1.42 11.4 24.0 63.0

6.0 0.09 0.27 0.17 2.72 1.55 8.0

3.0 0.20 0.29 0.18 2.72 1.82 10.4

7.5 0.18 0.25 0.16 2.72 1.91 22.0 40.0

6.0 0.14 0.23 0.15 2.72 1.86 24.0 41.0

3.0 0.17 0.29 0.19 2.72 1.90 12.9

5.5 0.13 0.21 0.13 2.72 1.90 17.7 24.0 35.0

6.0 0.20 0.30 0.18 2.72 1.90 21.0 41.0

6.5 0.14 0.24 0.16 2.72 1.87 24.0 40.0

3.0 0.14 0.26 0.18 2.72 1.75 9.3

4.0 0.15 0.26 0.18 2.72 1.84 21.1

5.0 0.14 0.25 0.17 2.72 1.77 14.6 21.0 46.0

1.5 0.17 0.29 0.19 2.72 1.87 19.0

1.0 0.23 0.28 0.19 2.72 1.99 5.1 17.0 29.0

2.0 0.28 0.31 0.19 2.72 1.92 5.2

4.0 0.24 0.2S 0.19 2.72 1.92 6.0

h w wL wp Ps Pb E Ф с

1.0 0.21 0.29 0.19 2.72 1.96 10.3

2.0 0.25 0.35 0.20 2.72 1.S6 21.0 35.0

3.0 0.22 0.30 0.19 2.72 1.95 6.2

4.0 0.21 0.27 0.17 2.72 1.97 25.0 31.0

1.0 0.24 0.30 0.1S 2.72 1.92 5.2 1S.0 27.0

2.0 0.26 0.30 0.1S 2.72 1.90 5.0

3.0 0.24 0.30 0.1S 2.72 1.91 22.0 37.0

4.0 0.22 0.31 0.19 2.72 1.99 S.2

1.0 0.20 0.30 0.19 2.72 1.91 9.2

2.0 0.25 0.31 0.19 2.72 1.S7 4.9

3.0 0.23 0.30 0.20 2.72 1.92 21.0 33.0

4.0 0.26 0.36 0.20 2.72 1.SS 4.1

1.0 0.26 0.32 0.20 2.72 1.90 S.S 19.0 30.0

2.0 0.23 0.2S 0.20 2.72 1.SS 4.S

3.0 0.23 0.29 0.20 2.72 1.90 19.0 24.0

7.5 0.24 0.35 0.1S 2.72 1.97 3.9 16.0 34.0

9.0 0.22 0.2S 0.17 2.72 1.92 1S.0 33.0

6.5 0.20 0.2S 0.1S 2.72 1.94 11.0

S.0 0.22 0.2S 0.1S 2.72 1.95 22.0 39.0

9.5 0.24 0.30 0.1S 2.72 1.91 6.4

3.0 0.24 0.30 0.19 2.72 1.91 7.7

4.5 0.25 0.29 0.20 2.72 1.S6 7.4

2.0 0.23 0.2S 0.17 2.72 1.S9 4.9 1S.0 32.0

3.0 0.23 0.2S 0.1S 2.72 1.90 19.0 34.0

4.5 0.25 0.2S 0.1S 2.72 1.S5 4.9 1S.0 39.0

6.0 0.24 0.2S 0.1S 2.72 1.92 1S.0 34.0

7.5 0.16 0.21 0.16 2.71 1.79 2S.0 16.0

7.5 0.10 0.21 0.15 2.71 1.S9 29.0 22.0

S.0 0.14 0.20 0.13 2.71 1.99 31.0 23.0

6.0 0.11 0.22 0.17 2.71 1.95 2S.0 21.0

6.0 0.14 0.22 0.16 2.71 1.96 30.0 25.0

6.5 0.20 0.24 0.16 2.72 1.99 10.4

5.0 0.13 0.22 0.16 2.71 1.92 10.5

6.0 0.21 0.26 0.17 2.72 1.97 24.0 30.0

5.0 0.20 0.30 0.19 2.72 1.94 24.0 36.0

6.5 0.20 0.26 0.17 2.72 1.97 11.7

S.0 0.09 0.22 0.17 2.71 1.S6 2S.0 22.0

5.0 0.24 0.32 0.20 2.72 1.S7 21.0 39.0

6.5 0.10 0.21 0.14 2.71 2.04 27.5

4.0 0.12 0.17 0.13 2.71 1.90 6.S

5.0 0.0S 0.17 0.14 2.71 1.S1 4.S

6.0 0.1S 0.23 0.16 2.71 1.9S 7.6

7.0 0.1S 0.22 0.15 2.71 2.00 2S.0 17.0

7.5 0.19 0.23 0.17 2.71 2.01 S.2

9.0 0.16 0.21 0.15 2.71 2.03 2S.0 16.0

7.5 0.17 0.20 0.16 2.71 1.97 14.5

7.5 0.09 0.23 0.1S 2.71 1.S4 14.6

9.0 0.14 0.23 0.1S 2.72 1.S5 2S.0 22.0

9.5 0.12 0.19 0.15 2.71 1.S0 1S.3

12.5 0.15 0.23 0.17 2.71 1.S3 16.2

1S.5 0.0S 0.19 0.16 2.71 1.70 30.0

20.0 0.16 0.20 0.16 2.72 2.01 27.0 21.0

7.5 0.1S 0.23 0.17 2.71 1.95 13.0

9.0 0.0S 0.17 0.15 2.71 1.S0 30.0 14.0

10.5 0.05 0.19 0.17 2.71 1.74 17.4

12.0 0.09 0.15 0.12 2.71 2.02 21.5

13.5 0.10 0.17 0.14 2.71 1.S2 2S.0 16.0

15.0 0.12 0.20 0.16 2.71 1.S6 12.5

1S.0 0.13 0.20 0.16 2.71 1.S3 9.9

9.5 0.13 0.22 0.16 2.71 1.S0 9.3

Приложение Г. Обучение регрессионной модели

Программная реализация обучения моделей. Целью данной работы является построение прогностических моделей, способных оценивать поведение одиночных забивных свай в различных инженерно-геологических условиях. В качестве основы для таких регрессионных моделей были выбраны искусственные нейронные сети (ИНС), как один из наиболее гибких и мощных инструментов для аппроксимации сложных нелинейных зависимостей, характерных для взаимодействия свай с грунтом.

В отличие от классических регрессионных или эмпирических моделей, применение нейросетей позволяет:

• учитывать нелинейные и многомерные зависимости между параметрами;

• обрабатывать данные, содержащие пропуски, шум и измеренную с разной точностью информацию;

• интегрировать разнородные источники данных: результаты испытаний, физико-механические характеристики грунтов, геометрию конструкции;

• обобщать закономерности, неявно выраженные в обучающей выборке, и прогнозировать выходные параметры в новых условиях.

Кроме того, применение нейросетей позволяет отказаться от необходимости явного математического описания физической модели — достаточно предоставить сеть обучающей выборкой, включающей входные параметры и соответствующие им результаты испытаний.

Для обучения нейросетевых моделей применялся язык программирования Python и набор свободно распространяемых библиотек, обеспечивающих как обработку данных, так и построение моделей. Ниже перечислены ключевые из них: