联合卡尔曼滤波下基坑施工竖向位移监测数据融合方法

为了提高基坑施工竖向位移多传感器监测数据融合效果,文章研究1种联合卡尔曼滤波下基坑施工竖向位移监测数据融合方法。该方法分为2部分:前部分为卡尔曼数据融合前处理,包括异常离群数据点检测与去除、竖向位移缺失数据插补;后部分基于联合卡尔曼滤波设计融合模型,实现多传感器位移监测数据融合。测试结果表明:所研究方法融合下,融合数据偏离度相对更小、融合时间花销更少,说明卡尔曼滤波融合方法效果更好,能够更快速、更高质量地实现数据融合。

大型地下工程围岩力学参数反分析方法研究

基于实时位移监测数据的大型地下工程围岩力学参数反分析理论是实现工程动态反馈优化设计的基本手段。将小波理论与传统BP神经网络结合形成小波神经网络,提高了映射系统的非线性泛化能力;利用均匀设计方法确定围岩待反演物理力学参数组合,并通过有限元正分析计算围岩在相应参数下的理论变形位移,形成网络训练样本集;将小波神经网络作为反分析的人工智能学习算法,映射围岩变形理论位移和力学参数之间的非线性关系;将现场监测位移输入到训练好的网络,计算围岩力学参数的反演值。工程实例验证表明,与传统理论相比,该理论可大大提升反分析的效率和准确性。

福州大腹山隧洞围岩位移的非线性时序分析

以福州大腹山隧洞为例 ,在分析其工程地质条件的基础上 ,对隧洞围岩位移监控量测数据建立了非线性时间序列分析模型 .所建模型可用于预测隧洞围岩位移的未来变化 。