基于数字孪生的深基坑变形控制技术与应用

摘要

随着城市地下空间开发的加速，深基坑工程面临复杂地质条件与高安全风险的挑战。传统监测方法依赖静态数据，难以实现动态预测与实时控制。文中提出一种基于数字孪生技术的深基坑变形智能控制方法，通过整合BIM模型、CNN-LSTM复合神经网络与多源监测数据，构建“感知-预测-调控”闭环控制体系。数字孪生平台实时融合传感器数据（地表沉降、地连墙位移、钢支撑轴力）与地质环境信息，利用Adam优化算法训练的CNN-LSTM模型预测钢支撑轴力变化趋势，并通过控制模块动态调整支撑力，实现对变形的超前干预。实例表明，预测误差低于3%，结合BIM可视化界面，施工人员可实时监控变形状态并优化调控策略，显著提升基坑安全性与施工效率。