地铁监测测量机器人在线计量方法研究

测量机器人作为地铁监测的主流设备,其量值溯源存在较大困难,急需建立一套可行的校准方案。通过结合测量机器人的实际应用场景,提出了一种在线计量校准方法,确立了ATR测角分辨力、测距分辨力和空间距离测量误差3个关键技术指标。然后以分辨力检验台和长度标尺配合球棱镜为标准装置,确定了具体的校准方法,并对测量不确定度进行评定。最后,通过模拟实验和对武汉地铁监测4台设备进行在线校准,准确反映出了不同设备的技术性能,验证了方法的可行性和有效性。该方法或可为所有测量机器人的ATR功能校准提供一种参考依据。

中英城市地铁监测预警管理体系对比分析研究

本文依托吉隆坡地铁2期施工监测项目,对中英地铁施工监测预警标准体系进行了对比分析研究,结果表明:(1)国内监测项目预警控制指标多为一个范围值,且范围较大。(2)国内监测预警值主要是由设计院依对工点进行设计,会在设计图纸中明确,一般情况下其预警值在规范规定控制指标内,不会给出理论分析或数值计算过程。(3)英标体系监测项目预警值控制指标,则是根据工程实际情况,通过理论计算分析给出基坑施工过程中的各个测试项目的预警值。其针对性强,有一定的理论计算依据。(4)国内预警消警方式主要通过六方会或专家会议对工程进行综合评估分析。当达到消警条件时,由施工单位提出,经业主同意,解除消警状态。而英标技术标准在消警方式上则是由设计单位对工程安全性进行重新评估后再消除预警状态。

ADMS测量机器人系统在深圳地铁监测设计与实践

通过徕卡ADMS测量机器人对深圳地铁新建区间经过运营中一号线盾构隧道进行的自动化监测实例,介绍其方案设计、监测方法、原理、数据处理等重要过程,验证了自动化监测在地铁测量中具有的应用价值与前景。

基于灰色预测模型算法的地铁监测的方法研究

灰色预测模型是成熟的趋势预测模型,将其应用于地铁安全监测中具有十分重要的意义。本文通过MATLAB软件完成灰色预测模型的建立,并以车站地表监测点为例,将预测值与实际测量值比较,通过精度分析,得出地铁车站周边地表变化趋势。

基于一种组合模型的地铁监测数据处理

地铁自动监测数据含有较多随机误差成分,可以利用卡尔曼滤波对其进行处理,从而获得真实、稳定的地铁形变信息,然后基于支持向量机法对滤波后的地铁监测数据建立预测模型,并与实际L3水准结果以及BP神经网络预测结果进行比较。结果显示,卡尔曼滤波能够显著降低原始数据中的随机噪声成分。与BP神经网络相比,支持向量机方法预测精度提高了50%。采用不同监测数据量对K-SVM预测精度进行研究,结果表明,在监测数据较少时,增加监测数据能够显著提高预测精度,而当监测数据量大于20时,K-SVM预测模型的已知数据需求达到饱和,能够获得最优预测结果。基于K-SVM的地铁自动监测数据的处理和预测能够更加准确地预测地铁真实形变,为地铁安全监测、预警提供更加可靠的信息。

微探Excel数据分析法在地铁监测中的应用

随着国家经济建设的逐渐推进,我国轨道交通建设在安全监测中显得至关重要,促进地铁建设监测部门的工作更加科学推进,针对建设安全管理的服务对象,提出了系统架构和功能设计总体方案,并对监测数据采集、安全预警分级分类、基于Excel数据分析法等关键技术进行实践与探讨。因此,本文将以Excel数据分析法阐述在城市轨道交通建设安全监测中的应用,通过对地铁监测行业的发展现状进行阐述,探讨地铁建设监测技术服务单位对Excel数据分析法的特点,进而给出具体应用。

稳健总体最小二乘拟合在地铁监测中的应用

城市地铁建设中,必须对施工过程进行数据监测,分析监测数据的发展趋势,判断地铁建设的安全稳定性。文章结合了稳健估计和总体最小二乘拟合的思想,提出了一种稳健的总体最小二乘多项式曲线拟合模型,利用该模型对福州市地铁某在建工点的沉降监测数据进行模型构建。实验结果表明,本文的方法比最小二乘拟合法的拟合效果更佳,对数据的预测精度能达到1mm以内,证明了该方法在地铁监测中的可行性。

基于信息化地铁监测方法研究

在近几年的发展中,我国的基础建设发展速度较快,地铁作为我国的基础建设其有着重要的作用,但由于多方因素影响,使得其在运行的过程中会受到多方面的影响。对当前监测方法做出分析,同时结合信息技术对一些检测要求进行论述,以供参考。

地铁监测数据处理软件开发

本文通过分析地铁原始监测数据,结合数据处理的技术要点,设计出了软件的算法和流程。以Visual Studio 2010为开发平台,应用C#编程语言,开发一款与SQL Server数据库相互联通的地铁监测数据自动处理的程序。实现了对原始数据的自动化读取、筛选、平差和存储,调用数据库中数据进行数据预测,最终生成变形量曲线图、各种类型地铁监测报表等功能。

等维灰色模型在徐州地铁监测中的应用

文章首先通过查阅大量的相关资料,介绍了地铁监测的必要性和意义;重点介绍了一种常用的预测模型—灰色预测模型。文章采用等维GM(1,1)模型,旨在削弱时间序列数据在预测中存在的岁累积期数的增加而造成的精度降低的问题。以MATLAB为编程基础编写等维GM(1,1)预测模型程序,结合徐州地铁1号线的工程实例,选取某地表沉降监测点的36期原始观测数据,以前24期为训练数据建模。通过模型预测与实测值的比对及模型验后差检核,说明该模型的的实际意义。

优化非等时距加权灰色-时序组合模型在地铁监测中的应用

对某地铁工程沉降数据进行建模预测,可以掌握其变形规律并预测变形趋势。本文将传统非等时距灰色模型引入时距权比系数,按照不同的生成及还原方式构建3种预测模型,并确定最优拟合序列。在此基础上,组合时序模型对残差部分进行处理,建立优化非等时距加权灰色-时序组合模型,结合工程实例进行验证。结果表明,优化非等时距加权灰色-时序组合模型在地铁监测中具有实用性。

智能全站仪网络监测系统在地铁监测中的运用

地铁监测是一项复杂工作,在实际监测期间会应用到各种设备与技术,为了更好的完成监测作业,要做好相应分析工作。智能全站仪网络监测系统(下文同一简称为智能监测系统)是由多台自动化全站仪构成,通过对其进行应用,能够实现对地铁较大区域范围内结构变形情况的测量,实现对地铁变形情况的合理监测,及时发现问题,解决问题,保证地铁稳定运行。

基于信息化地铁监测方法研究

随着社会经济发展速度日渐加快,我国地铁工程建设范围不断扩大。为充分发挥出地铁在缓解城市交通压力、构建完整城市交通网络中的积极作用,还需要在地铁工程建设与后期运营期间配合使用先进的信息化监测手段,及时发现存在于地铁工程运营期间的各类问题,制定及时维护对策。本文就针对此,首先分析地铁监测信息化工作的开展重要性,提出地铁监测信息化实施方向与实施方法。结合具体案例工程,提出基于信息化下的地铁监测流程,以及为相关工作人员提供理论性帮助。

地铁监测中对静力水准监测系统的运用

地铁工程规模大,功能多,生产建设与运行过程十分复杂。为了有效保障其安全质量,施工单位与运营单位通常会选择配置数字化技术的方法为其“赋能”。当前,正值此类工程高质量建设时期,需要持续增强对数字化技术的配置比例,提高其建设水平。本文以此为出发点,概述了静力水准监测系统的组成、工作原理、作业流程、影响因素,并在此基础上结合某工地铁工程,分别对系统设计、系统安装、系统应用等情况进行了具体讨论。

GIS在地铁监测管理系统中的应用研究

变形监测在地铁施工中有着重要的意义,而变形监测数据处理又是变形监测的关键和核心,它关系到施工的质量和进度,尤其是施工安全。文章介绍了地铁变形监测的意义和一些方法,分析了GIS系统的基本功能、组件技术开发模式,着重对GIS系统设计进行分析解读,探索GIS在地铁变形监测中的应用。

基于IPTA技术的广州市2017—2020年地铁沿线沉降监测

干涉点目标分析技术(IPTA)是一种常用的地表形变监测技术,能够克服大气延迟、时空失相关的影响,获取高精度的监测数据。本文采用IPTA技术对覆盖广州市2017年5月至2020年5月期间的85景Sentinel-1A影像进行处理,获取了广州市的平均形变速率信息。同时,本文还分析了广州市及其地铁沿线形变的空间分布特点。结果显示:广州市地铁沿线的整体地表形变较为稳定,沉降主要集中在6号线沿线,最大的沉降漏斗位于柯木塱站,沉降速率达到了-39.5 mm/yr。结合实地考察结果,IPTA技术能够为大范围城市地铁沿线的沉降监测提供可靠的信息支撑。

软土场地上跨既有地铁隧道基坑施工控制与监测

近年来,随着城市地下空间的不断开发利用,基坑工程上跨地铁盾构隧道的情况越来越多。基坑工程的开挖会引起周围土层的应力场及位移场发生变化,从而使得地铁盾构隧道产生附加内力和变形,极大地影响了地铁的安全运营。本文以杭州某软土地区上跨地铁隧道的基坑作为研究对象,采用了分区、分块开挖、土体预加固、隧道两侧施工抗拔桩、钢锭压重、钢筋混凝土叠合底板等地铁保护措施。地铁监测数据表明:工程采取的地铁保护措施是可行的,地铁变形在控制范围之内。场地整平期间,由于下方土体未加固,上下行均有较大的隆起,且变化速率快。桩基施工阶段,通过试桩发现隧道两边三轴水泥搅拌桩施工时,隧道总体先上浮后下沉。非核心区土方开挖期间,盾构上下行均有少量上浮,水平收敛无明显变化;核心区开挖期间,盾构上下行有一定的上浮及缩径,地铁上方基坑分区作用明显。

动态全站仪自动化监测系统在长距离地铁保护监测中的应用研究

文章阐述了全站仪自动化监测系统在地铁保护区监测中的技术优势,介绍了盾构隧道自动化监测测点布设原则,实例论述了动态全站仪自动化监测系统在长距离地铁保护监测中的技术方法,总结了提高动态全站仪自动化监测精度的技术措施和方法。

基于PS-InSAR技术的地铁沉降监测研究

以城市地铁网络作为监测对象,采集Sentinel-1影像,采用PS-InSAR技术获得地铁沿线两侧100 m范围之内的形变分布情况,再将检测结果同水准测量结果对比,得知PS-InSAR技术下的测量结果和水准测量结果一致性较好,监测期间地铁沿线年平均形变速率处于-41.84~10.61 mm/a范围内,监测范围内多数区域较为稳定。研究表明PS-InSAR技术对于地铁沿线沉降监测有着重要意义。

自动化监测在开挖下穿既有地铁车站的实例应用分析

地铁在一线城市交通中发挥重要作用,为缓解地面交通堵塞、提高出行便利的重要交通工具,为出行带来极大便利。地铁的最大优势与特点是运量大, 速度快,且不会发生道路拥堵,但其运行安全是重要目标保障之一。对既有地铁线路的自动化监测是保证其正常运行的重要手段,也是保障社会公共安全的重要环节。自动化监测系统由全站仪、DTU模块、计算机软件等组成,具有实时、全天候不间断监测的优点。某地铁车站为佛山市三号线和已运营的一号线的换乘站,车站为地下三层岛式车站,其开挖下穿必然将会对既有隧道结构、车站主体结构造成一定的影响,对受施工影响的地铁结构进行自动化监测自并及时准确地反馈监测信息,对既有地铁的正常运营和工程施工安全具有重要意义。