基于FE-AI混合技术的无黏性土中短阶梯锥形桩与直桩侧向承载力预测研究

为解决传统方法难以准确预测阶梯锥形桩侧向承载力的问题，研究人员采用三维有限元(FE)建模与多目标遗传算法进化多项式回归(EPR-MOGA)相结合的混合技术，系统分析了580种桩-土工况，揭示了阶梯锥形桩的增强机制，开发了可快速计算侧向承载力的AI预测方程。该模型在12.5 mm水平位移下的预测精度显著优于Broms法和特征荷载法(CLM)，为近海工程桩基设计提供了高效工具。

　　

在近海风电、跨海大桥等重大工程中，桩基础常需承受高达竖向荷载30%的侧向力。传统直桩往往需要增大直径来满足要求，但这样会显著增加材料成本。阶梯锥形桩（Step-tapered piles）通过上部扩径设计，被证实能以更少材料提供更高侧向抗力——现场测试显示其承载力可比直桩提升60%。然而，这种创新桩型面临核心困境：现有设计方法如Broms法、Blum法等均基于直桩开发，无法准确反映阶梯锥形桩与土体的复杂相互作用，导致工程界对其应用存在顾虑。

针对这一技术瓶颈，国外研究团队在《Ocean Engineering》发表重要成果。研究采用"有限元-人工智能"双轮驱动策略：首先通过PLAXIS 3D建立580组三维桩-土模型，涵盖松散至密实砂土、5d-20d桩长范围及多种锥度比；随后运用EPR-MOGA算法提炼出具有明确物理意义的预测方程。这种混合方法既克服了纯数值模拟耗时长的缺点，又避免了传统解析法的过度简化。

关键技术包括：1）采用考虑小应变刚度的硬化土模型(HSs)精确模拟砂土非线性行为；2）建立包含界面单元的对称半模型，最小边界距离设为10D以消除边界效应；3）通过EPR-MOGA实现输入参数与侧向承载力的非线性映射，训练集包含495组FE数据；4）以12.5 mm位移作为服务极限状态(SLS)标准，与工程实际紧密衔接。

数值模型验证
通过两个经典案例验证了模型的可靠性：在Ismael（2010）的 cemented silty sand场地测试中，模拟结果与实测荷载-位移曲线的L₂范数误差仅11.3%-12%；对Coleman（1968）的砂土-黏土分层场地，预测误差更降至6.5%。这表明HSs模型能有效捕捉阶梯锥形桩在复合地层中的响应特征。

参数影响规律
3.2 长径比L/d效应
当L/d从5增至20时，直桩承载力提升3-4倍，但增幅随桩长增加而减缓。阶梯锥形桩因上部扩径的"杠杆效应"，其承载力平台区出现的临界L/d比直桩更高，例如D/d=1.67时临界值从10延至15。

3.3 直径比D/d效应
承载力与D/d呈准线性关系，这种趋势在密砂中尤为显著。当D/d从1.33增至2.33时，L/d=20的桩承载力提升达54 kN，是L/d=5时的6倍，说明扩径对长桩的增效更明显。

3.4 嵌固比L_emb/L阈值
发现存在60%的临界嵌固比：短桩（L/d≤10）超过该值后承载力仅微增，但在L_emb/L从80%突变为100%（即转为直桩）时会出现17%-25%的跃升。应力云图显示这是因阶梯桩底部"脱空效应"减弱所致。

AI模型性能
开发的EPR方程展现出惊人精度：直桩模型测试集R²=0.98，阶梯锥形桩模型R²=0.97。在验证环节，对Murphy（2018）现场测试的预测误差<7%，对D=1.5m大直径桩的预测偏差仅7.2%。方程中ln(d^1.5/L²)等项揭示了几何参数的非线性耦合效应。

这项研究首次建立了阶梯锥形桩侧向承载力的完整预测框架，其创新价值体现在三方面：工程上，提供的设计方程计算效率比FE提升3个数量级；理论上，阐明了临界嵌固比的存在机制；方法学上，开创了"数值模拟指导AI建模"的岩土工程研究范式。未来可扩展至黏性土、循环荷载等复杂工况，但需注意当前模型在D>1.5m超大直径桩的适用性限制。该成果为近海可再生能源设施的桩基优化提供了关键技术支持。