基于三维激光扫描的矿山开采沉陷地表变形监测与损伤分析

为了准确监测矿山开采导致的地表沉陷和变形,以及评估其对周边环境的潜在损伤,本文介绍了基于三维激光扫描技术的矿区开采沉陷地表变形监测方法。通过对监测区的概况分析,设计了高精度的监测方案,并详细阐述了建筑物移动与变形的计算方法。经监测结果精度评估,该方法能够有效捕捉地表形变细节。损伤分析揭示了开采活动对环境的潜在影响。研究结果表明,三维激光扫描技术为矿山开采沉陷地表变形监测与损伤分析提供了有力工具,为矿山安全生产和环境保护提供了科学依据。

基于视觉与加速度测量的结构动态位移融合估计

结构动态位移测量与精准估计对于结构安全运营和性态评估具有重要意义.基于计算机视觉的位移监测方法具有精度高、非接触式、成本低、设备安装简便等优点,在实际复杂工程环境中,设备难以架设,视觉测量方法较传统接触式位移监测方法具有明显的优势.图像分辨率和拍摄帧率等因素在一定程度上限制了视觉方法的使用.针对视觉位移测量技术高频振动识别精度低的问题,提出了一种基于视觉与加速度测量的结构动态位移重构方法,通过融合视觉低频与加速度高频振动响应信号,实现结构动态位移精准识别.首先,利用光流法从结构振动视频数据中提取结构位移响应,引入前后向误差与离群值过滤机制,提升特征点追踪精度,避免漂移问题.然后,利用逐次变分模态分解方法分别从视觉位移与加速度二次积分得到的位移信号中提取相应的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量.最后,基于互相关函数筛选机制,确定融合模态分量,融合基于视觉测量的低阶IMF与基于加速度测量的高阶IMF,重构结构位移响应.通过一个钢筋混凝土框架结构振动台试验,对提出的位移融合估计方法进行了试验验证.结果表明:与单一视觉测量方法相比,所提出的方法能够更为准确地估计结构动态位移,并且通过引入加速度测量中的动态位移分量,融合后的位移比基于视觉测量的结果具有更宽的频率范围.

三维激光扫描技术在建筑变形监测中的应用

三维激光扫描技术是通过利用高速激光扫描测量的方法,复建出1∶1三维点云模型的一种全新技术手段。在广西壮族自治区某商务主楼钢结构变形监测中,通过运用三维激光扫描技术获取建筑信息,并结合点云处理软件、CAD插件等软件,进行数据全面分析,完成对该超高层建筑物钢框架主体水平方向的变形监测。由此总结出三维激光扫描技术在建筑变形监测中的应用流程,为未来建筑的变形监测提供借鉴参考。

灰色-贝叶斯模型在地下托换沉降预测中的应用

在既有建筑物地下托换施工过程中,不均匀沉降可能会对上部结构造成严重损害。为此,本文基于MATLAB软件建立了灰色-贝叶斯预测模型,通过贝叶斯法对灰色GM(1,1)模型进行了优化。该模型用于预测地下托换引起的沉降情况,并结合了灰色模型的优点,如适用于小样本数据、无须假设数据分布规律等,以及贝叶斯模型的优点,如可利用已有数据不断更新预测结果,提高预测准确性。本文应用该模型对实际案例中地下托换施工引起的沉降进行了预测,并发现该模型能够较准确地预测沉降情况,并能够不断更新预测结果以适应新的数据。本文的研究成果为相关领域提供了一种新的组合预测模型,并为MATLAB在地下托换沉降预测方面的应用提供了借鉴和参考。

空间时间基线视差法在变形监测中的应用探索

利用数码相机进行钢结构的变形监测是对传统近景摄影方法的变革 ,但数码相机属于非测量相机 ,它没有框标及定向设备 ,摄影瞬间的内、外方位元素的初始值是无法得到的。因此 ,常规解法无法解决数码相机获取测量数据的计算处理问题 ,对此时间基线视差法有其特殊优势。介绍了利用时间基线视差法处理钢结构变形测量数据的解算方法 ,并给出了实验结果。该方法考虑了分辨率、焦距以及外界环境条件的影响 ,采用有效的方法进行消除 ,取得了观测误差小于 2 / 10 0

基于Python的房屋安全健康监测数据处理与预测分析

房屋安全问题愈发受到重视,对于老旧房屋的自动化健康监测十分必要。在此背景下,优化自动化监测数据的预处理流程,使用Python丰富的“库”资源构建预处理程序。程序使用灰色关联法对数据进行可信度评估筛选数据,利用箱形图筛选异常数据,并对异常数据和缺失数据进行插补替换,最后使用卡尔曼滤波平滑数据以降低数据离散度;自动化监测设备因自身特点易受到周围环境的影响,为此提出了一种利用人工监测数据校核自动化监测数据的数据比对方法,以保证自动化监测数据的准确性和可靠度;最后使用拟合曲线实现变形监测数据的短期预测,预测精度达到0.1%,有效预测时间约10 d,最终的结果满足程序设计需求。

Ground settlement and tunnel response due to twin-curved shield tunnelling in soft ground with small clear distance

Twin curved tunnels are often encountered in shield tunnelling,where significant complexities in densely exploited underground space are observed.In this study,the ground settlement and tunnel deformation due to twin-curved shield tunnelling in soft ground were investigated using numerical simulation and field monitoring.Different curvature radii of twin curved tunnels and subsequent effects of tunnel construction were considered to reveal the tunnelling effect on ground surface settlement and tunnel deformation.The results show that the settlement trough yields one offset towards inside of curved shield tunnelling.The location of settlement trough and maximum settlement were affected by curvature radius but except for the shape and width of settlement trough.Adjacent parallel twin-curved shield tunnelling could increase the offset of existing settlement trough and maximum settlement.Then,an empirical prediction of surface settlement trough due to twin-curved shield tunnelling with same tunnel diameters in soft clay was proposed,which was applicable to curvature radius less than 800 m.Finally,a minimum radius of 600 m of curvature tunnel was proposed in terms of allowable convergence deformation of tunnel.The result could provide guidance on safety evaluation for twin curved shield tunnelling construction.

基于BP神经网络的周口店遗址裂缝变形监测数据分析与预测

周口店遗址是世界范围内更新世古人类遗址中内涵较丰富、材料较齐全、较有科研价值的遗址之一,是我国古人类学、旧石器时代考古学和第四纪地质学的科研基地。国家对周口店遗址的长期保护和监测,留存了大量的不同类型的监测数据,但是长期以来对这些监测数据缺乏深层次的数据挖掘和高效利用。基于周口店遗址的地质资料和实地勘察,利用反向传播(back propagation,BP)神经网络方法,运用时间序列预测原理,结合周口店遗址的原始监测数据,对周口店遗址第3地点裂缝变形状况展开了预测研究,并将预测研究分为补全缺失数据和预测未来数据2个方面。结果表明,基于BP神经网络和周口店遗址监测数据所构建的预测模型,经过大量的数据训练,具有较高的预测精度,能够通过预测实现对监测数据缺失部分的补全工作和对监测数据未来发展的预测工作。该研究成果为周口店遗址监测数据的处理提供了一种新方法,丰富了周口店遗址监测中心对大量监测数据的处理手段;此外,构建的周口店遗址第3地点的裂缝变形预警等级结构,对周口店遗址后续预防性保护工作的开展具有重要意义。

DDGM(2,1)模型在高层建筑物沉降预测中的应用研究

为有效监测高层建筑物沉降,提出了二阶齐次序列的直接离散模型DDGM(2,1),结合蚌埠市某小区高层建筑物沉降观测数据,建立高层建筑物沉降预测模型。为减小累计误差,推导出了与DDGM(2,1)模型等价的通项形式预测模型。同时将DDGM(2,1)、Verhulst和DNDGM(2,1)模型的预测值与实际值进行对比,计算各个模型的RMSE,MAE,MSE等评价指标。研究结果表明:在建模拟合区域,直接离散通项形式模型的预测精度优于直接离散模型,而在模型预测区域,其预测精度劣于直接离散模型,两者之间MAE的绝对误差为10%。DDGM(2,1)模型拟合及预测的沉降量均小于0.211mm,平均绝对误差(MAE)较DNDGM(2,1)模型减小78%,较Verhulst模型减小9%,有较好的预测能力。

小净距叠线隧道的施工及运营对临近建筑物的影响

本文以某叠线盾构隧道施工侧穿居民楼为背景,通过三维有限元软件MIDAS/GTS NX对盾构隧道的掘进过程及列车运营进行模拟,分析小净距情况下居民楼的沉降情况,并对居民楼的结构安全进行评估。数值模拟的结果表明在盾构隧道的掘进施工期间居民楼的沉降及位移均在允许范围内;运营期间列车振动诱发的最大垂向Z振级和最内最大噪声均在规范的容许限制内。表明在不采取措施的情况下,居民楼仍然安全可靠。该研究结果可为其他类似情况提供参考。

小波包分析在大坝变形监测中的应用

为了更好地分析大坝在外界环境及自身振动下的变形状态,利用小波包分析在信号处理领域中的优势,将小波包分析应用于大坝变形监测数据处理中。首先对小波包的理论进行了介绍,然后研究并确定了实现监测数据小波包分析中的各种参数,如最优分解层次、最优小波包基及最优阈值估计准则,最后使用频谱分析对大坝监测数据进行频率分段,得到不同频段的频率及对应振幅,进一步分析了大坝的变形特征。

不可移动文物变形检测技术适宜性探讨

不可移动文物的结构及构件变形是评估其整体结构安全性的重要指标。不可移动文物的变形检测技术具有面向的结构类型各异、检测环境复杂且非接触要求高的显著特点。对于不同应用场景下,各种检测技术的正确选择是保证现场变形检测的实施可行性和结果可靠性的重要前提。针对不可移动文物变形检测实践中常见的检测技术包括线锤检测、全站仪检测、三维激光扫描仪检测、数字图像法、近景摄影测量和倾斜摄影测量等,对各类变形检测技术的具体应用情况、实施案例进行了阐述,并对各类检测技术的优缺点及适宜的应用场景进行对比,为不可移动文物变形检测的现场实施提供参考。

基坑深层水平位移监测数据分析

为总结基坑开挖导致的围护结构变形规律,以广西某地铁车站深基坑监测数据为基础,通过时间空间两个维度总结深层水平位移变化的普遍规律,并结合工程进度分析施工过程对支护结构变形的影响,分析得出:深层水平位移累计变化量与累计开挖时间基本呈现正相关,变形最大值位于开挖深度约3/5处,且由中部向两端递减;变形主要集中在开挖超过第二道支撑至底板浇筑阶段,占比接近80%;基坑无支撑状态暴露时间越长,累计变形量越大,内支撑的架设对深层水平位移的变化速率有明显的抑制作用;深层水平位移变化与地表沉降变化趋势基本一致。

边坡开挖引起的坡顶建筑不均匀沉降对建筑结构的影响分析

以某边坡工程开挖导致坡顶一建筑物发生不均匀沉降为案例,使用MIDAS-GEN软件建模,模拟了不均匀沉降对建筑结构产生的应力影响,并通过模拟的最大应力值与混凝土规范抗拉标准值比较,判断了建筑物是否会发生开裂,同时通过软件模拟得出了建筑混凝土可能开裂的时间节点,并推算出了沉降预测值,用于指导建筑物监测工作,以便达到监测预警值时可及时采取有效措施,确保边坡工程坡顶建筑物的安全。

基于Android平台的建(构)筑物水平位移即时监测系统

传统的建(构)筑物水平位移监测采用外业数据采集结合内业数据处理的方法来实现,在监测数据的即时性、准确性方面存在很大局限性。介绍了一种基于Android平台的建(构)筑物水平位移即时监测新方法,保证监测效率和数据的真实性。通过在一些地铁明挖基坑及建筑物进行实测,验证了该方法的应用效果。

基于虚拟传感器的结构位移视觉测量误差抑制方法

温度、热浪和振动等环境因素给结构位移监测造成不可忽视的误差。虽然利用静止标志物降低视觉测量误差的原理可行,但是其适用范围却因背景标志物不易获得和控制而受到很大限制。利用视觉测量系统的现有条件,在近场布置主动光源作为误差检测虚拟传感器,摆脱对天然标志物的依赖。针对焦外成像产生的弥散圆等伴生问题,采用图像滤波、伽马变换、图像质量评估、图像二值化、边缘检测和目标检测等算法,形成一套面向弥散圆光斑的自适应图像增强算法;利用虚拟传感器的虚假位移,实现结构位移测量误差补偿,开展了仿真实验和室外结构位移视觉测量实验。研究结果表明:该方法可以显著降低结构位移的初始误差,残留误差满足测量精度要求。

基于双目视觉的灾后玻璃幕墙变形检测方法

为解决高层建筑玻璃幕墙年久失修、经历突发自然灾害以及常年受到高风压载荷导致幕墙变形且难以精确检测的问题,提出一种基于双目立体视觉检测玻璃幕墙变形的方法。该方法首先根据双目成像原理对左右相机进行高精度标定,获取相机的内外参数;然后通过预处理、形态学处理消除图像中的干扰项,并通过霍夫圆变换基于标识点对图像进行特征提取;最后,采用奇异值分解(SVD)和列文伯格-马夸尔特优化算法(LM)计算玻璃幕墙变形前后标识点的三维坐标,从而确定玻璃幕墙的形变。结果表明:借助双目立体视觉测量的方法能够精确检测玻璃幕墙的变形程度,平均相对误差为2.276%,能够有效满足玻璃幕墙变形检测的实际需求。

两步法折光改正模型在测量机器人边坡监测中的应用

大气折光是影响测量机器人边坡监测精度的重要因素。测量机器人边坡监测中折光改正模型存在易引起气象代表性误差及未考虑点位空间位置关系的问题,因此,本文提出一种包括距离改正及坐标改正的两步法折光改正模型。在利用气象改正公式对距离观测值进行改正的基础上,联合监测点与校准基点之间的空间位置关系对监测点进一步进行坐标差分改正,削弱气象因素对角度观测值的影响,确保监测结果精度;并以某水电站大坝边坡监测数据为例,与气象改正、距离差分改正典型的折光改正方法,进行比较评价。结果表明:当采用两步法折光改正模型时,选用两个在空间位置上最邻近的校准基点参与坐标改正为宜;相对于典型的折光改正方法,本方法由于考虑了对受气象因素影响较大的竖直角的折光改正,因而在提升监测点Z方向的精度上具有优势。研究成果为在测量机器人边坡监测任务中选用合适的大气折光改正模型提供了技术参考。

工业厂房深基坑工程沉降观测及数据分析

文中以浙江温州某工业厂房为例,设计合理监测方案对基坑深层水平位移、坡顶沉降量、坡顶水平位移、地下水位及周边地表沉降量进行连续监测。结果表明,基坑累计坡顶沉降量时程响应曲线快速增加阶段的日位移速率约为0.08 mm/d,缓慢增加阶段的日位移速率约为0.008mm/d;基坑累计周边地表沉降量快速增加阶段的日位移速率约为0.2 mm/d,基坑地下水位累计下降量快速增加阶段的日位移速率约为6.25 mm/d;所有测点的数据均未达到设计的预警值,各个变形的日变化速率均相对较小,证实该基坑支护工程安全可靠。

安全壳预应力环廊测量点传统沉降测量方法的替代系统

在核电站安全壳服役过程中,安全壳在外界的作用下会产生沉降。通过布置构建筑物沉降测量系统对安全壳沉降进行测量,以对传统人工测量方法进行替代。选取安全壳整体打压试验期间,安全壳预应力环廊的沉降变化值作为测量对象,通过传统人工测量方法、沉降测量系统相对照的方式,对沉降监测数据进行数值对比分析。结果表明,构建筑物沉降测量系统在监测过程中,监测的预应力环廊的高程数据随试验载荷成相关性变化,与人工测量数据趋势相同,可对传统测量方法进行替代,具有极好的应用推广价值。