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题名岩土工程测量中基坑支护结构荷载度量方法
被引量:2
- 1
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作者
文选跃
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机构
广东省重工建筑设计院有限公司
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出处
《能源与环保》
2022年第4期287-292,共6页
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文摘
设计一种岩土工程测量中基坑支护结构荷载度量方法。通过对静止土压力计算,建立位移增加后土的相互作用方程,并通过多支点结构嵌固深度计算、弹性支点计算、结构计算3个方面对基坑支护结构内力和变形计算,在此基础上,采用增量法与总量法求出施工阶段体系的实际内力和位移值,以此完成岩土工程测量中基坑支护结构荷载度量。实例分析结果表明,此次研究的基坑支护结构荷载度量方法能够准确分析出基坑开挖过程中支护结构的荷载情况以及施加车辆荷载后支护结构荷载情况,证明此次研究的方法能够真实反映出支护结构的荷载情况。
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关键词
岩土工程测量
基坑支护结构
荷载
应力
位移
压力
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Keywords
geotechnical engineering survey
foundation pit supporting structure
load
stress
displacement
pressure
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分类号
TU476
[建筑科学—结构工程]
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题名大数据时代岩土工程监测面临的机遇与挑战
被引量:2
- 2
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作者
文选跃
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机构
广东省重工建筑设计院有限公司
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出处
《大众标准化》
2021年第14期40-42,共3页
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文摘
进入大数据时代以后,数据资源的规模与数量都大幅度提升,在各行业领域中发挥着重要的作用。在岩土工程监测领域中,大数据技术能够结合现代自动化系统实现对岩土工程的自动检测,所获得的数据信息也更加的便捷、准确,使得岩土工程的监测质量有了较大的提升。与此同时,也使得岩土工程监测面临更大的挑战,要求该行业领域的相关技术人员提高重视,结合岩土工程监测工作的实际情况进行大数据技术的研究与开发,以便更好地满足时代发展的要求。基于此,文章就大数据时代岩土工程监测面临的机遇与挑战进行了分析,阐述了大数据技术的概念以及特征,并概述了岩土工程相关内容,解释了当前大数据时代下岩土工程监测的特点,通过分析大数据时代下岩土工程监测面临的机遇与挑战,提出了数据时代下岩土工程监测的发展建议。通过上述研究,以期能够为当前岩土工程监测研究提供一定的理论依据。
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关键词
大数据时代
岩土工程
监测
机遇
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分类号
TU4
[建筑科学—土工工程]
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题名煤矿智能自动化监测技术的应用
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作者
文选跃
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机构
广东省重工建筑设计院有限公司
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出处
《矿业装备》
2021年第5期254-255,共2页
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文摘
煤矿自动化监测技术需要通过物联网、人工智能等方面进行结合捕捉变形数据进行分析。为保证的变形数据得到连续性的监测,需使用全站仪对变形数据进行实时采集,保证采矿施工建设安全。文章主要阐述了煤矿智能自动化监测技术的发展研究及使用全站仪作为监测设备的工作原理,并结合实际案例进行分析,完成对工程情况的自动化监测和科学评估。
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关键词
煤矿开采
智能自动化监测
实际应用
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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题名移动扫描技术在地铁隧道监测中的应用
- 4
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作者
文选跃
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机构
广东省重工建筑设计院有限公司
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出处
《大众标准化》
2021年第15期43-45,共3页
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文摘
传统的地铁隧道监测主要是采用全站仪等设备进行人工测量,但是这种方式存在电位布设有限和监测过程缓慢的问题,会在一定程度上影响到地铁隧道监测的质量。三维激光扫描技术作为一种新型的测量手段,能够获得大量的隧道点云数据,可以发挥出非接触性、高效性、精确性以及全面性的优势特征。文章主要是将移动三维激光扫描技术应用在地铁隧道监测中,对其工作原理和应用进行了重点分析,希望能够为地铁隧道提供全面、可靠的监测结果。
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关键词
移动扫描技术
地铁隧道
监测
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分类号
U45
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名高层建筑物沉降预测方法及对比分析
被引量:1
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作者
陈智民
文选跃
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机构
深圳市市政设计研究院有限公司
广东省重工建筑设计院有限公司
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出处
《城市勘测》
2021年第3期185-189,共5页
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文摘
对高程建筑物进行沉降预测对于保证人民群众生命财产安全具有重要意义。针对广州市某高层建筑物的历史沉降数据开展试验,分别采用多项式拟合法、灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型等方法进行数据处理和沉降预测分析,并从算法实时性、小样本情况下的预测性能和低信噪比条件下的稳健性等3个方面对方法的适用性进行了对比分析。结果表明,多项式拟合法算法简单,实时性最好;灰色GM(1,1)模型对训练样本数的要求最低,在小样本情况下能够获得最高的预测精度;BP神经网络的非线性预测能力最强,具有最强的噪声稳健性。本文的对比分析结果可供工程实践中参考使用。
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关键词
沉降预测
多项式拟合
灰色模型
BP神经网络
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Keywords
settlement prediction
polynomial fitting
grey model
BP neural network
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分类号
TU196.2
[建筑科学—建筑理论]
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