基于变形监测成果的基坑支护设计稳定性评价

采用粒子群算法、广义回归神经网络和差分自回归移动平均模型实现基坑变形预测,评价基坑施工过程中的稳定性,以佐证基坑支护措施的有效性。基坑区地质条件、近接条件均较为复杂,需采用刚度大的支护结构来控制基坑变形,因此,将基坑支护形式确定为桩锚支护结构,且为确保基坑支护体系的经济性,还进行了分区支护措施设计。在基坑稳定性评价过程中,现阶段条件下的沉降变形的变化范围为12.68~21.42 mm,均值为17.84 mm,水平位移的变化范围为15.08~22.49 mm,均值为18.68 mm,得出两类变形均小于变形控制值,说明基坑目前的变形在变形控制值范围内,其稳定性较好;通过变形预测,得出基坑后续变形具收敛趋势,后续的变形值范围为21.35~23.58 mm,也小于变形控制值,说明基坑后续的变形控制也较好,基坑稳定性较优。

基于统计-逐步回归模型的大坝变形监测分析

对大坝的监测数据分析结果,直接影响对大坝安全运行形态的判断。通过结合统计模型与逐步回归模型对大坝位移变形监测数据进行建模,并进行数据处理与分析,探究大坝位移变形规律与各分量因素之间的关系,进而判断大坝运行性态。结果表明,库水位和温度分量因素对主坝位移影响较大,水压分量约占坝顶位移年变幅的40%~60%,温度分量约占年变幅的30%~50%;时效分量对主坝位移影响较小,约占年变幅的5%~20%左右。

基于极大似然异方差高斯过程的桥梁纵向变形数据回归与预测分析

桥梁变形数据是判断桥梁健康状况的重要依据,尤其对桥梁纵向变形数据的准确回归和预测十分关键。一般可采用高斯过程对数据进行回归、预测,但高斯过程存在噪声方差恒定假设,限制了该方法在噪声变化数据分析中的应用。本文采用了一种极大似然异方差高斯过程对桥梁变形数据进行了回归与预测分析,能释放传统高斯过程噪声方差恒定假设,解决异方差高斯过程较难精确求解的问题;进而通过该算法考虑了数据不确定性开展回归分析,得到精准监测数据评估结果,并以此为基础开展数据预测,提前预知结构变形,为结构安全评估提供数据支撑。将该算法应用于铜陵长江公铁大桥主梁实测变形数据,验证了该方法的可行性。

基于特征优选和逐步回归的黄土滑坡监测数据融合改进方法

针对滑坡监测多源异构数据融合处理中存在的影响因子筛选难、结果差异大、数据处理复杂程度高等问题,提出一种基于最大互信息系数(MIC)、灰色关联分析(GRA)和逐步回归的黄土滑坡多源多点位异构监测数据融合方法。该方法首先将最大互信息系数和灰色关联分析结合起来,采用基于加权关联度的特征优选方法综合筛选滑坡变形影响因子,提取具有代表性的影响因子并剔除关联性差的影响因子;然后,通过逐步回归方法赋予各监测点位移和优选后的影响因子对应的重要性权重系数,获取多源异构数据融合序列;最后,采用甘肃黑方台党川滑坡监测设备所获取的全球卫星导航系统(GNSS)监测数据、裂缝位移计数据及气象数据进行实验验证。结果表明:在滑坡变形影响因子筛选性能方面,基于加权关联度的特征优选方法优于传统的Pearson相关系数法;基于特征优选和逐步回归的多源多点位异构数据融合模型的预测精度较传统的BP神经网络有所提升,其中均方根误差(RMSE)降低了51.8%,平均绝对百分比误差(MAPE)降低了2.26%,拟合优度达到了0.964。

南昌汉代海昏侯国遗址展示服务中心结构设计

在南昌汉代海昏侯国遗址展示服务中心项目的结构设计中,结合建筑造型,采用了一种新型的编织环状结构体系,实现了环带大跨越的同时创造了环状体内完整的无柱空间。首先对其结构体系、传力方式、变形及内力分布进行了分析研究;随后对结构设计中的一些关键问题如楼板平面内刚度、屋面支撑的布置形式及结构施工和卸载过程进行了分析研究;最后介绍了结构施工及卸载阶段的应力和变形的监测结果。研究结果表明,该结构体系的受力机理与建筑造型结合较好,楼面的组合楼板及屋面的支撑是结构体系的关键组成部分,需要对其受力性能进行重点研究并采取相应的加强措施,制定合理的施工安装顺序和卸载方案对于结构体系的构建也起到十分重要的作用。

针对铁路基础设施形变监测的GNSS观测数据质量评价研究

在应用全球导航卫星系统(GNSS,Global Navigation Satellite System)对铁路基础设施进行形变监测时,因运营期间铁路线路一直处于封闭状态,造成现场维护困难,需要通过分析评价GNSS监测站的GNSS观测数据质量,来检查GNSS监测站的运行状态。文章在分析常用GNSS观测数据质量评价指标的基础上,结合形变监测特点,选取了9项评价指标。采用岭回归分析法,在多项数据质量指标与监测最终解算精度间建立预测模型,对数据质量进行绝对性评价。基于浩吉(浩勒报吉—吉安)铁路沿线某边坡的8个GNSS监测站的观测数据,建立了预测模型,经验证,该模型预测误差的均方根为1.1 mm,优于GNSS解算的常规误差,证明了模型的可靠性和评价方法的可行性。

回归分析模型在大坝监测中的应用分析

文中以贵州某水电站混凝土二次曲线型变厚双曲拱坝坝顶一测点为例,利用该点以往多期水平位移变形监测数据,采用多元线性回归分析模型来建立大坝变形预测模型,对模型的有效性进行检验,结果表明,文中所建模型有效。根据各影响因子的贡献率,利用所建模型进行实测数据拟合和预测,结果表明,文中所建模型具有较高的拟合和预测精度,预测结果可为大坝管理提供借鉴。

结构面对程潮铁矿西区地表变形的影响分析

以程潮铁矿西区为例,通过对现场结构面和裂缝分布特征的调查,以及结合地表变形监测数据的分析,揭示了矿区结构面对地表变形的影响。研究结果表明,在矿区较大的水平应力条件下,岩体结构面改变了地表拉伸变形分布和破坏形态,加剧了岩体变形,在ⅰ区(剖面Ⅲ以东区域),目前最外侧裂缝以内的岩体沿着NNW结构面发生倾倒滑移破坏,地表变形以快速变形为主,而最外侧裂缝以外的岩体沿着NNW结构面发生弯曲变形,地表变形以线性稳定增长为主,进入了倾倒破坏阶段,该区域的岩体主要发生水平位移;在ⅱ区(剖面Ⅲ以西区域),岩体在开采沉陷引起的南北向应力作用下,分离成平行的块体,地表变形以快速变形为主,在局部区域,产生的一部分平行块体在近东西向的应力作用下,沿着NNW结构面产生倾倒破坏。所得成果对类似金属矿山的地表征地及安全高效生产具有实际指导意义。

高层建筑物整体变形监测及分析方案

针对高层建筑物变形监测问题， 本文提出了用全站仪进行监测， 用回归平面进行建筑物倾斜分析，用拟合曲线进行建筑物沉降分析和水平位移分析的综合方案，给出了回归平面模型的灵敏度公式及其分析， 并结合实例说明了该方案的具体实施。

空间圆形物体检测方法与数据处理

空间圆形物体实际与设计的差异表现在两个方面:位置的不一致以及形状的不一致。位置的不一致可用圆心坐标以及法线方向来描述;形状的不一致则用平整度、圆度以及半径来描述。阐述了空间圆形物体测量的数据采集以及数据处理方法,即将空间圆形物体测量数据分析分成3个步骤来进行:空间平面拟合,空间平面旋转以及平面圆拟合。实例证明,该方法具有较好的实用性。

基于三维激光扫描测量技术的井架变形观测

本文基于三维激光扫描测量技术,应用Trimble GX 200地面三维激光扫描仪对山东某矿井架进行了多次井架点云数据采集。首先设计了扫描方案,对获取的点云数据滤波去噪处理并进行了扫描精度检验,其次用目标板的中心拟合坐标分析了井架的垂直变形,最后通过平面拟合方程分析了井架倾斜变形。结果显示相对于传统测量方法,三维激光扫描仪获取大量点云数据能较好地分析井架整体的变形,为矿山井架安全量测提供一种高效、高精度应用方法。

李家峡拱坝左岸高边坡岩体变位与安全性态分析

实际工程中常遇到山体单薄,地质构造发育,表层岩体卸荷松弛,甚至蠕变或滑移等高边坡安全稳定性问题,因而加强对此类高边坡岩体的变位监测并对实测数据进行及时的处理与分析,对于确保工程安全具有十分重要的意义。据此,以李家峡拱坝左岸高边坡为例,探讨如何通过岩体变位监测资料来全面分析和评价高边坡安全稳定性。在对水库初次蓄水以来的谷幅位移和左岸高边坡岩体变位监测资料进行时空定性分析和变形疑点物理成因分析的基础上,应用最小二乘法建立了岩体变位各测点的逐步回归模型,并以其对测值年变幅的拟合与分离结果,定量分析水压、温度、时效等因子对高边坡变位的影响效应。研究结果表明:(1)在库水位逐步抬升至正常蓄水位的过程中,李家峡左岸高边坡岩体主要产生朝河心方向的下滑变位,但位移量相对较小;(2)库水位在2002年1月趋于相对稳定后,高边坡岩体变位逐步趋于收敛并保持稳定,目前其安全性态基本正常;(3)由于局部岩体仍存在轻微下滑趋势,建议加强对这些部位的监测。

基于逐步回归-BP神经网络的大坝变形监测模型

针对拱坝坝肩抗力体是坝体的重要受力部位,应用结合逐步回归分析方法的BP神经网络构建监测模型,以提高BP神经网络的泛化能力和模型的预测准度和精度,利用C语言编程训练,成功完成了预测,且传统模型预测数据的残差平方和大于改进后的残差平方和。实例分析结果表明,该监测模型可行、有效,并具有通用性。

混凝土坝时效变形特性研究

分析了目前混凝土坝变形监测模型中时效因子的特点,提出了采用"预建模"方式优化时效预置因子集的方法,通过对某混凝土坝水平位移实际建模结果的对比分析,得出了混凝土坝时效变形的一些特性。研究表明:当时效因子预置不当时,可能导致模型分离出的时效变形背离其基本物理意义;当变形建模结果中回归常数绝对值很大时,时效变形将会出现畸形;通过对混凝土坝时效变形特性进行分类,可以建立大坝结构实测性态评价的定性准则,制定大坝安全监控的定性监控指标。

基于GPS监测数据的某滑坡变形分析

三峡库区某滑坡采用GPS监测滑坡地表位移,至今已积累了6年的监测资料。根据积累的监测数据,采用回归分析法对滑坡变形进行了分析和建模,结果表明,降雨为滑坡变形的主要影响因素,库水位变化量对滑坡变形的影响并不显著。但在降雨的情况下,库水位的下降对滑坡的变形起促进和加剧作用,库水位的上升对滑坡的变形起缓和作用。

高层建筑倾斜变形数据处理

沉降测量是建筑物变形分析的重要手段,本文介绍用线性回归和平面回归方法对建筑物倾斜进行变形分析,对线性回归和平面回归的适用性作了说明,并结合实例说明了在建筑物倾斜变形分析中运用线性回归分析法和平面回归分析法的实用性和可靠性。

基于AIC准则的回归方法在建筑物变形分析中的应用

鉴于引起建筑物变形的地质、水文、气候、附近开挖等原因的不确定性和各种因素影响度的不确定性,本文提出将基于AIC准则的回归理论应用到变形分析中,实现了多项式回归系数和幂次方的自适应处理,并实现了建筑物变形分析中变形因子和回归函数的自动确定。在MATLAB下编写了算法,并提出了优化方案。实践证明,这一理论很适合于变形分析。

基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型

【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二乘回归模型进行优化,建立了基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型。【结果】工程实例研究与对比分析表明,改进遗传算法-偏最小二乘回归模型在一定程度上改善了原偏回归模型存在的拟合效果不佳的问题。【结论】改进遗传算法-偏最小二乘回归模型具有较好的拟合与预测能力,有较强的工程实用性。

利用独立分量回归建立大坝多测点位移模型

将独立分量回归引入大坝多点位移建模,并以五强溪大坝引张线若干测点的水平位移数据进行实验。结果表明,相对于逐步回归,独立分量回归有效解决了多测点回归建模中自变量多重相关性引起的病态问题,可建立稳定合理的回归模型。

高层建筑物变形监测与分析方法研究

进行高层建筑物的变形监测对其安全性非常重要.本文针对高层建筑物变形监测环境及其对监测快速、高精度的要求,详细阐述了采用GPS和全站仪的组合监测方案,重点提出了利用回归平面进行建筑物整体倾斜变形分析的方法,并用实例验证了该方法的可行性.