基于IGGⅢ权函数的平面点云抗差估计

三维激光扫描技术在建筑物表面测量中已经得到越来越多的应用,针对平面点云中的小粗差在抗差估计中难以剔除的问题,将IGGⅢ权函数与加权总体最小二乘法相结合,提出了IGGⅢ权函数抗差估计方法。分别采用验后方差估计法、Huber权函数抗差估计法、IGGⅢ权函数抗差估计法对两组点云进行平面拟合计算。结果表明,通过对IGGⅢ权函数抗差估计模型中K0、K1的设置,可以有效地将点云进行分层定权处理,与验后方差估计法相比,通过多次迭代过程,有效降低淘汰段的小粗差对点云平面拟合的影响。与Huber权函数抗差估计法相比,IGGⅢ权函数抗差估计法对可疑段的过大误差进行降权处理,使其平面拟合精度更高。     

水准测量技术在大坝坝基形变监测中的应用

大坝坝基是水电工程的重要组成单元,为了解大坝坝基沉降形变和倾斜形变特征,本研究在不同高程的廊道内布设了水准观察点,通过长期的监测数据,了解了大坝坝基的基本形变特征。沉降监测结果表明:大坝过渡层及堆石区坝基覆盖层累计最大沉降量为695.53 mm,该处蓄水后至今沉降20.00 mm;主防渗墙表现为向上游变形,当前最大变形值为-20.51 mm,并具有向右岸变形的特征,当前最大变形值为-24.01 mm;副防渗墙表现为向下游变形,当前最大变形值为8.36 mm,并具向右岸变形的特征,当前最大变形值为-29.08 mm。     

抗差估计的选权迭代法分析与比较

在抗差稳健估计中,选权迭代法应用最广,较易理解,M估计法计算简单。基于M估计的基本理论,深入分析Huber、Hampel、IGG3种常用的选权迭代法,并利用水准网数据,分析这3种常用选权迭代法的适用范围和相应的抗差效果,表明IGG法比其他两种的抗粗差效果要好,且易实现。     

连拱隧道拱顶沉降数值分析

在隧道施工过程中,根据现场围岩变形的监测结果,可以及时分析与预测围岩稳定性。结合小金口连拱隧道监测数据,利用数值分析方法对Ⅲ类围岩拱顶沉降位移监测数据进行处理与分析,计算得出：采用Boltzman函数拟合分析方法,能够较好地反映连拱隧道施工过程中拱顶的沉降变化情况,并得到连拱隧道拱顶沉降的控制标准。     

回归分析在大桥沉降监测预测中的应用

在对多期桥梁沉降变形监测数据预处理、观测数据粗差剔除方法分析研究的基础上,提出了基于代表性沉降数据、采用回归分析法对大桥沉降形变进行预测的方法,并在东明黄河公路大桥沉降变形监测项目中得到了成功应用,结果验证了该方法的有效性,研究结论可为桥梁变形监测数据处理及预测预报提供借鉴。     

小波与奇异谱分析在地铁保护区监测数据处理中的应用

以南京市地铁沉降监测数据为例,将小波分析和奇异谱分析方法应用在地铁保护区监测数据的处理中。实验证明本方法在探测异常值、获取沉降变形趋势、变形周期等方面具有可行性。     

基于云模型的大坝变形监测数据分析研究

利用云模型实现定性分析与定量分析之间的转换,并对小浪底大坝沉降监测数据进行分析,验证基于云模型的变形监测数据分析结论的可靠性。     

旋转稳健估计及其在变形分析中的应用

形变监测中，推求真实的位移向量是解决问题的关键所在，为此，本文提出了推求变形向量的旋转稳健估计法．实际的模拟计算证实了该方法的可靠性，尤为重要的是：作者所提出的方法应用于滑坡的变形分析、城市地表沉降的变形分析等方面所表现出来的有效性是目前任何其它一种方法所不能比拟的．     

小波分析在GPS变形监测数据处理中的应用

阐述了小波变换在变形监测数据处理中的应用方法,将变形监测的数据序列视为不同频率成分组成的数字信号,用MATLAB编程实现小波分析对监测数据的粗差识别、消噪、发展趋势的提取,实例表明,小波分析可以较好地适用于大坝变形监测的数据处理。     

基于北斗卫星导航系统的地下车库深基坑沉降监测与分析

为评估北斗变形监测系统(BDS变形监测系统)在施工干扰环境下的变形监测效果,本文将BDS变形监测系统应用于西安市东郊某地下车库深基坑工程的沉降监测,得到了施工期及工后期的沉降监测数据,根据小波降噪原理对监测数据进行了平滑降噪,并将BDS变形监测系统与水准监测数据进行了对比分析,最后对该场地深基坑的最终沉降量进行了预测。结果表明,施工干扰会导致BDS变形监测系统监测数据在一定波长范围内含有大量噪声,但通过小波降噪法对含噪声数据进行5层分解后,可得到平滑的沉降监测数据,且处理后的数据与水准监测数据的平均相对误差低于10.3%;基于降噪后数据采用修正的Gompertz函数预测得到该场地最终沉降量范围为100～110 mm。相关成果可为BDS变形监测系统在类似工程中的应用提供参考。     

建筑物沉降监测方案设计及数据处理

通过对某学校图书馆变形监测,阐述了变形监测的方法和意义。主要包括变形监测网的布设、测量方法的选取、监测数据的处理,以及建筑物的沉降分析。然后在EXCEL软件上绘制建筑物的沉降趋势图,并且预测分析平均观测量和每个点位。     

基于时间序列模型的变电站沉降预测分析

变形分析与预报是变形监测数据处理的重要内容,而时间序列模型是常用的变形分析与预报工具。本文采用时间序列模型对变电站沉降数据进行分析建模,从而掌握变电站的沉降规律,预测未来沉降趋势,对下一步施工具有实际指导意义。     

LS+AR组合模型在大坝变形预报中的应用

针对大坝变形监测数据的年周期性特点,建立了大坝变形监测序列的拟合外推模型,提出了利用最小二乘外推(LS)与自回归(AR)组合模型预报大坝变形监测数据的方法。通过实验比较说明,LS+AR组合与AR模型相比,在大坝变形监测的预报精度上有一定程度的改善。     

大坝变形监测数据的小波分析处理方法

引入小波分析方法对大坝变形监测数据的处理,实现了对离散型的变形数据的尺度分解,对变形趋势的分析。并且对变形数据在滤波、消噪等方面,对分解层次中的偶然误差特性分析,以及阀值的选取方法进行了比较,表明利用小波变换的方法对变形数据的分析处理是有效、可行的。     

大坝变形分析周期均线系统模型的应用研究

针对大坝变形问题,提出周期均线系统模型,给出"沉降活跃度"的概念。以某抽水蓄能电站大坝为例,采用模型结合沉降活跃度进行单测点的变形分析,进而采用聚类分析方法绘制大坝的整体沉降活跃度分布图,结合各测点的累积沉降量值,直观地分析大坝的变形趋势,实现单测点与多测点相结合的分析模式。结果表明,应用周期均线系统模型配合沉降活跃度分布图,可较容易掌握大坝的变形信息,为大坝的变形分析提供一种行之有效的方法。     

基于MATLAB的高层建筑沉降变形监测数据处理

曲线拟合是变形监测数据处理与分析的常用方法。以济南某高层住宅楼的沉降变形监测为实例,首先介绍沉降变形监测方案,然后根据高层建筑的沉降变形特点,经综合分析比较,采用对数模型对监测数据进行曲线拟合,以MATLAB 7.0为平台编程实现并对建筑的沉降变形进行预报,结果表明该模型对高层建筑的沉降变形数据的处理具有显著的优越性。     

变形监测数据处理方法的对比分析

本文介绍了长江中下游水患区沉降监测工程概况,对研究变形监测点位稳定性的方法做了分析研究。主要内容包括:利用最近三年的洞庭湖周边地区的水准数据,依次采用稳健估计法,平均间隙法,单点位移分量法对所选水准基准点的稳定性作定量分析并进行比较得出相关结论。     

用MATLAB实现建筑物沉降监测数据自动处理

自动处理变形监测数据一直是生产单位追求的目标.本文基于MATLAB编制了沉降监测数据处理程序,通过某建筑物的监测数据试算,验证了该程序的正确性,并通过程序运行结果对该算例进行讨论,最后提出了几点建议.     

基于时序分析的建筑物沉降数据处理

变形数据分析与预报是变形监测数据处理的重要内容。基于时间序列分析的特性,研究了应用AR模型对建筑物沉降数据进行分析处理和预报的方法步骤,并通过实例计算证明,该模型具有较好的拟合效果和预报精度。     

长江中下游水患区大地变形监测数据的分析与处理

介绍了长江中下游水患区沉降监测工程概况,阐述了在变形监测数据处理中“平均间隙法”的原理与应用,结合三年的监测数据得出了具体的结论。