IBIS-S系统检测方法研究

介绍了利用地基干涉测量技术的建筑物微变形监测IBIS-S系统的工作原理及关键技术,根据生产商给定的系统精度标称参数,设计了相应的精度检测方案,通过实验验证了IBIS-S系统对目标物变形量监测所能达到的精度及分辨率.实验表明,IBIS-S系统可以实现高精度的建筑物、桥梁等目标物的微变形监测.     

混沌时间序列相空间重构及特性识别

相空间重构是混沌时间序列分析及预测的前提。针对地铁建设中地表沉降变形监测的弱信号数据处理问题,该文引入了混沌理论,通过采用自相关函数法和C-C法对比求得时间延迟τ,运用G-P方法和Cao方法求取嵌入维数m,从而对时间序列进行相空间重构;并通过求取最大Lvyapunov指数对时间序列进行混沌特性的判定识别。研究结论表明,系统的混沌特性,在研究地铁变形监测、运用混沌理论建模预测以及变形监测数据处理方面是值得重视的。     

混沌理论在变形分析与预报中的应用

由于受到各种环境因素及仪器本身的影响,变形监测被看作为一个复杂系统。它本身的各种参变量是不确定的、随机的,表现为复杂的非线性行为。运用现代混沌理论,对变形监测时间序列进行探索性研究,把混沌时间序列理论引入到变形分析研究中,对该理论的建立及预测方法进行了讨论。通过实例表明混沌时间序列预测方法对变形数据序列的预测具有比较好的精度。     

坐标转换中的角度长度与面积变形定量分析

在实际测绘生产中,由坐标变换引起的不同程度的角度变形、长度变形和面积变形产生的影响不可忽略.本文通过公式推导在七参数变换中角度、长度和面积的变形及高斯投影后图斑椭球面积变形,并通过实验验证公式推导结果,得出在七参数变换中角度不发生变形,长度变形为m,面积变形为2 m,七参数变换中的变形与坐标和转换参数无关系,在高斯投影中,面积变形随着纬度和经差的增大而增大,纬度方向面积变形的变化率先增大后减小.     

小比例尺地图投影设计方法研究

针对地图投影的设计通常只能由具有数学与制图专业知识的专家完成的不足,该文对Robinson完全视觉化的地图投影方法进行扩展,提出一种基于软件方法的小比例尺世界地图投影设计方法,使普通用户能够快速创建新的地图投影或是修改一个已存在的投影:利用纬线长、纬线与赤道的距离、纬线弯曲度、经线弯曲度四个参数描述一种投影,并通过对比例变形、面积变形、角度变形、可接受的变形度等变形指标的视觉化展示向用户直观反映新投影的变形程度;同时通过可结构化的指数从整体上评估区域和角度变形。最后以Aitoff投影为例验证了方法的正确性。     

智能优化LSSVM算法的混沌时间序列边坡变形预测模型

边坡变形序列存在一定混沌特征,本文将混沌分析方法应用到边坡变形预测中。为解决标准LSSVM模型中惩罚参数和核函数参数因任意给定或经验给定带来的非最优问题,将遗传算法和粒子群算法引入LSSVM模型,根据变形序列建立GA-LSSVM和PSO-LSSVM预测模型,与标准LSSVM混沌预测模型和基于神经网络的混沌预测模型进行比较。结果表明,GA-LSSVM和PSO-LSSVM模型预测中误差分别为0.73 mm和0.77 mm,LSSVM,BP,RBF三种模型中误差分别为0.90 mm,0.80 mm和0.75 mm;因此,本文提出的预测模型用于边坡变形预测比其他几种模型具有更高的精度。     

一种组合最小二乘支持向量机的研究及其应用

将统计学习理论和LS-SVM用于变形分析预报,采用小生境遗传算法与交叉验证法相结合进行LS-SVM参数的选取,并用参数优选后的LS-SVM与混沌理论相结合对变形监测数据进行建模预测,并与BP和RBF两种神经网络的预测结果进行了比较分析。实例表明,基于组合LS-SVM的变形数据预报模型具有良好的效果。     

基坑变形混沌特征识别与非线性预测模型研究

混沌理论特征识别是进行混沌时间序列分析和预测的前提。普通的线性数学算法已经无解决基坑变形所遇到的问题,为了研究基坑变形监测数据的非线性复杂问题,采用混沌非线性理论方法,首先求取基坑变形时间序列的延迟时间和嵌入维数,其次对基坑监测数据进行相空间重构,最后对比分析加权一阶局域预测模型以及RBF神经网络混沌预测模型的预测结果,实验表明RBF神经网络混沌预测模型预测精度最高,同时也说明了混沌预测模型更适合短期预测。最终证明了RBF神经网络混沌预测模型应用在基坑变形监测中的可行性与有效性。     

基于测量机器人的自动化变形监测系统设计与实现

针对目前水利、交通、建筑等行业大型工程对自动化变形监测的需求,利用测量机器人能自动完成目标精确照准、读数的特点,研发基于测量机器人的自动化变形监测系统。文中详细介绍自动化监测系统的组成、功能模块以及工作流程,通过工程测试验证该系统架构和相关技术的可行性。     

基于随机分块的脆弱性水印算法设计

提出了一种基于混沌系统的图像脆弱性水印（易损水印）算法。经过验证，此算法设计较为合理，具有良好的性能，能达到满意的效果。     

基于混沌理论的煤矿井筒地表沉降分析及预测

通过对主井及其附近两个稳定点进行了变形监测,利用混沌理论对两个时间序列进行了混沌特征的分析,发现两个时间序列的关联维数分别为1.3282和1.4587,嵌入维数都为3,最大Lyapunov指数分别为λ=0.0833和λ=0.0745。说明这两个监测点的时间序列具有混沌的特征,存在混沌现象。采用混沌一阶局域法进行预测时,采用不同时间间隔得到预测结果有较大差异。其中,采用最小时间间隔得到预测结果最差,而采用平均时间间隔得到的预报精度等级和预报准确率均为最优。     

混沌理论在桥梁变形监测中的应用

针对桥梁的非线性下沉问题,引用了混沌理论,首先求取时间序列的两重构参数时间延迟τ和嵌入维数m进行相空间重构;随后进行混沌特性判别,确定该时间序列存在混沌迹象;最后根据所求参数建立加权零阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型对观测数据进行预计分析,并与系数为0.9的指数平滑预测模型进行比较,结果显示混沌预计模型值更接...     

混沌理论支持下的桥梁变形监测研究

针对桥墩的非线性下沉问题，引入了混沌理论。采用改进的C-C算法计算时间序列的时间延迟τ，采用改进的G-P算法计算最佳嵌入维数m，进行相空间重构，并与传统算法对比抗干扰性，计算效率等得到了改善，运用Lvyapunov指数判别该时间序列的混沌特性；最后根据所求参数建立加权一阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型，分别对观测数据进行预计分析，将混沌时间预测结果与指数平滑法预测结果进行对比分析。得出混沌时间预测精度高于指数平滑法预测精度，RBF神经网络混沌预计模型的预计精度最高，证明混沌时间序列预计精度可靠，能够实时对桥身变形进行监测，避免灾害的发生。     

变形监测数据的混沌现象分析

本文简述了识别变形数据混沌现象的Lyapunov指数方法和关联维数方法;讨论了变形监测数据的Lyapunov指数和关联维数的计算方法;最后结合大坝观测变形观测数据给出了实际算例。     

变形监测数据的混沌现象分析

简要介绍了识别变形数据混沌现象的Lyapunov指数方法和关联维数方法;讨论了变形监测数据的Lyapunov指数和关联维数的计算方法;最后结合大坝观测变形观测数据给出了实际算例。     

基坑变形的混沌时间序列分析方法及应用研究

运用混沌理论研究基坑变形破坏的演变机理,对基坑变形观测数据序列进行相空间重构,将若干固定时间延迟点上的测量作为新维处理,形成相点,按照关联维数方法求算吸引子维数,提取和恢复基坑系统原有的规律。实例分析表明,混沌理论为基坑预测研究提供了新的途径。     

复合混沌系统的矢量数据加密研究

根据矢量数据的特点和混沌映射系统的加密方法,本文提出了一种基于Logistic映射和Chebyshev映射的复合混沌系统。它通过使用迭代状态的周期替换,并输出整数化的混沌映射序列,有效地避免计算机有限精度产生的累计误差。该算法有较强的随机性、抗穷举攻击能力、抵御已知明文攻击能力和较好的时间代价。经过安全性分析,本算法可以较好地用于矢量数据的加密。     

卫星编队相对动力学方程稳定性分析

编队飞行是多颗卫星在共同控制律下动力学状态的耦合。稳定性是卫星编队动力学状态耦合分析的重要内容之一。以主星运动的真近点角为参数,在不考虑摄动的情况下,建立了卫星编队相对动力学方程。根据李亚普诺夫稳定性定理,分析了相对动力学方程中非线性项对卫星编队一阶近似方程的稳定性影响。得出了非线性项对一阶近似的稳定性影响与编队卫星的主星偏心率有关的结论。     

Dynamic geometry monitoring system and its application in Sutong Bridge construction

The construction period of large cable-stayed bridges is long, and the structure deformation is complicated. Any error during construction will potentially affect the cantilever alignments and the internal forces. In order to ensure safety during construction and exactly determine the cantilever alignments, dynamic deformation monitoring is needed immediately when the construction of the superstructure starts. This paper aims at the requirement of deformation monitoring during the Sutong Bridge construction, and introduces the realization and observing schemes of the GPS and georobot based on remote real-time dynamic geometrical deformation monitoring system, then researches the data processing methods and enumerates some of the application achievements. Long-term operation during the Sutong Bridge construction indicates that the system runs steadily and the results are reliable.