Kalman滤波在沉降监测数据处理中的应用

将卡尔曼滤波应用于建筑物变形监测数据分析,给出了离散卡尔曼滤波模型的建立思路及相应的精度评定公式,结合西安市某建筑物沉降观测数据,建立了相应的离散卡尔曼滤波数学模型,通过Matlab编程对观测数据进行处理,成果图像显示滤波值曲线与原始观测数据曲线的变化趋势基本一致。该模型较好地模拟了建筑物沉降的变化规律,对于改善沉降监测数据处理的精度效果非常理想。     

Kal-GM组合模型在变形监测中的应用研究

综合考虑灰色系统理论和卡尔曼滤波的优点,提出了Kal-GM组合模型的建立思路及相应的精度评定公式,并将其应用于建筑物变形监测实例.结合西安市某高层建筑物沉降观测数据,通过对变形监测规律的分析,建立了相应的数学模型并对观测数据进行了处理.数据处理结果显示,本模型处理后数据曲线与原始观测数据曲线的变化趋势基本一致,较好的模拟了建筑物沉降的变化规律.本模型有效的剔除观测数据粗差,拟合精度较高,为变形观测研究提供了更为可靠的观测数据.     

微地震信号的参数辨识建模及其Kalman滤波

由于微地震信号能量微弱、信噪比低,需要对采集到的微地震数据进行去噪处理,从而提高微地震记录的信噪比,提高震源定位的精度.目前存在许多基于模型的先进滤波方法,如基于机理模型的卡尔曼滤波已经成功应用在微地震信号去噪中.为了建立微地震信号的数学模型,改善卡尔曼滤波效果,本文通过数据辨识方法,对微地震信号建立了ARMA模型,并进一步转化为适用于卡尔曼滤波算法的状态空间模型.在此基础上研究了卡尔曼滤波方法,设计了适用于微地震去噪的卡尔曼滤波实现算法.理论模型和实际微地震监测数据处理结果表明,基于辨识模型的卡尔曼滤波算法能够有效抑制微地震信号中的随机噪声,显著提高微地震监测信号的信噪比,从而验证了该辨识模型的准确性和滤波算法的可行性.     

基于ε-SVR的滑坡位移预测

我国是一个地质灾害多发的国家,特别是滑坡发生的次数比较多、危害性比较大。因此对滑坡的位移进行监控预测有着十分重要的意义。对于滑坡位移变化的非线性问题,可以利用支持向量机在回归分析中的方法——ε-支持向量回归机（ε-SVR）进行预测,该方法基于统计学理论,在处理小样本、非线性、高维数等问题上有一定的优势。以福建八尺门滑坡的监测数据为例,将前面的17个位移数据作为学习样本,后面的6个位移数据作为预测样本,采用不同的核函数分别进行位移预测来与原始监测值进行对比,比较其预测精度。结果显示,该方法产生的预测值与原始监测值之间的误差比较小,其位移变化趋势与原始数据的变化趋势也基本一致,这说明该方法预测精度高,实用性强。     

预报地震的地电阻率台址电性结构特征参数的研究

以地下浅部水平层状介质模型为基础，依据电测深资料，计算研究了表征台址电性结构具有抑制干扰能力和映震能力的特征参数：干扰系数α、γ和异常系数β及其物理特性和应用。综合研究结果表明，特征参数比电测深曲线和电性参数更直观、定量地表征台址电性条件的优劣，应用更广泛。     

建筑结构监测与抗震韧性评估

建筑结构响应是有效反映结构动力特性的最直接参数,开展结构动力响应实时监测可为结构抗震韧性评估提供准确的地震动输入。本文基于非结构构件损失构建结构抗震韧性评估方法,研究确定位移敏感型和加速度敏感型非结构构件的易损性模型。选择某六层钢筋混凝土框架结构进行实时监测系统建设,基于监测数据开展结构抗震韧性评估。通过构建建筑信息模型（BIM）,并在有限元分析软件OpenSees中建立结构弹塑性分析模型,利用实时监测数据实现结构模型更新,直至监测数据与模型分析结果一致。由于实时监测数据峰值较低,结构不会发生塑性变形,因此选择10条双向非脉冲地震动模拟实时监测地震记录。根据层间位移角和楼面加速度分布,开展结构功能损失评估,得到该建筑结构的抗震韧性得分。分析表明,该结构抗震性能较好,在遭受地震破坏后,会发生非结构构件脱落,需要采取有效措施进一步提升建筑抗震韧性水平。     

非等步长GM(1,1)模型在建筑物变形监测中的应用研究

将灰色系统理论应用于建筑物变形监测数据分析,针对观测周期的不确定性因素,提出使用非等步长GM(1,1)模型进行监测,并用最小二乘法求解模型参数,给出模型精度的检验方法,并以实际的建筑物的沉降观测数据为例说明应用此方法的全部过程,将分析和预测结果与传统GM模型进行比对,获得了更好的拟合数据和预测数据,且精度更高。     

基于卡尔曼滤波的自然电场数据时序反演

自然电场法常用于环境与工程等领域的监测作业,但各时刻观测数据往往单独反演解释.为了充分利用时序数据间的关联信息,提高监测数据的反演解释可靠性,提出基于卡尔曼滤波的自然电场监测数据时序反演方法.根据达西定律和阿尔奇公式建立污染物在孔隙介质中的运动扩散的动态地电模型,作为用于构建卡尔曼滤波的状态模型.而卡尔曼滤波的观测模型则通过常规的自然电场法正演获得.在建立状态模型和观测模型的基础上,构建起卡尔曼滤波递归,将地电模型演化信息与自然电场观测数据进行信息融合,实现自然电场监测数据的时序反演.加入噪声的自然电场模拟数据测试表明时序反演算法具有较好的鲁棒性,对噪声不敏感.沙槽物理实验监测数据的计算测试也同样证明时序反演能有效处理监测数据,实现对动态模型的准确重构.     

基于立体视觉的砌体房屋模型振动试验研究

针对结构动态响应监测三维变形的需求,研究立体视觉三维测量算法,建立基于结构测面的世界坐标系,得到结构振动响应三维位移公式.研究圆形标识点边缘检测、中心拟合及匹配约束算法,编译基于MATLAB平台的立体视觉结构振动测试分析软件.使用本文集成的立体视觉测量系统完成不同加速度峰值Taft波及El Centro波作用下砌体房屋模型振动台试验,同时测得结构三维位移时程曲线.面内位移时程曲线表明立体视觉方法与位移计数据吻合非常好,证实立体视觉测量方法的有效性.离面位移时程曲线表明砌体房屋模型在地震动作用下发生扭转,且随地震动加速度峰值增大,扭转反应加剧,充分验证立体视觉方法用于监测结构三维振动响应的可靠性及实用性.     

钢筋混凝土框架中节点受剪性能计算的改进拉压杆模型

梁柱节点是框架结构中承受和传递荷载的关键部位。框架节点抗震性能试验研究表明,高剪应力的作用下,节点核心区通常产生显著的非弹性剪切变形。采用数值模拟研究钢筋混凝土梁柱节点抗剪性能时,正确地计算节点核心区剪应力-剪应变关系是有限元分析成功实施的关键。基于梁柱节点抗震性能试验中节点核心区的受力变形特征,提出了基于变形的改进拉压杆模型,推导了节点剪应力-剪应变(■-γ)关系曲线的计算方法。以多组梁柱节点低周反复加载试验结果为依据,对比分析斜压杆模型与基于变形的改进拉压杆模型的计算结果,校核了基于变形的改进拉压杆模型计算准确性和适用性。结果表明：与斜压杆模型相比,基于变形的改进拉压杆模型能有效预测钢筋混凝土框架中间层中节点的■-γ骨架曲线,能较准确地计算节点峰值剪应力。     

GPS在山区滑坡变形监测中的应用

山区滑坡的稳定性一直是倍受关注的一个重要安全问题。本文讨论了滑坡位移传统监测方法的缺陷和新型的基于GPS的自动监测技术所具有的独特优势,介绍了适用于山区公路滑坡位移监测的高精度的GPS技术。实践表明,采用GPS技术进行山区滑坡的稳定性监测,具有可操作性更强、精度更高、不受气候条件约束以及高度自动化等优点,能够为预测边坡可能出现失稳破坏的部位和变形破坏时间提供更可靠的监测资料,因而GPS监测技术值得在山区滑坡的变形监测领域中推广使用。     

基于无迹卡尔曼滤波的新安江模型实时校正方法

通过利用实时水文观测数据对洪水预报模型进行校正,可增加流域洪水预报的实时性和精确度.本文讨论了水文模型状态变量选取对滤波效果的影响,并给出了状态变量选取原则.在集总式新安江模型的基础上,结合状态变量选取原则,应用无迹卡尔曼滤波技术构建了新安江模型的实时校正方法.方法应用于闽江邵武流域洪水预报的计算结果表明,采用无迹卡尔曼滤波方法后,不仅能够直接校正模型状态,同时也能有效地提高模型预报精度,适合应用于实际流域洪水预报作业中.     

时域最小二乘配置求定点形变特征曲线与异常识别的应用研究

将最小二乘配置方法的高斯型经验协方差函数模型应用于定点形变特征曲线的异常辅助识别,通过两个不同算例说明最小二乘配置滤波、内插和外推可以进行定点形变曲线的趋势模拟和辅助查找其短期、中长期的异常特征,对于定点形变曲线异常识别有一定的意义。     

耦合敏感参数实时识别的新型数据同化算法研究——以湖泊藻类模拟为例

数据同化是提升复杂机理过程模型精度的关键技术之一,而湖泊藻类模型的敏感参数具有随时间动态变化的特征,导致数据同化过程中无法精准更新某一时段的敏感参数,影响数据同化的模型精度提升效果.针对上述问题,本研究耦合了参数敏感性分析与集合卡尔曼滤波,研发了一种能够实时识别模型敏感参数的新型数据同化算法;为验证研发算法的效率,依托巢湖的高频水质自动监测数据,测试算法对藻类动态模型的精度提升效果.测试结果表明：研发算法能够精准跟踪模型敏感参数的动态变化,并根据监测数据实时更新模型敏感参数,实现了水质高频自动监测数据与藻类动态模型的深度融合,藻类生物量模拟精度提升了55%,即纳什系数（NSE）从0.49提升到0.76,模拟精度提升效果也显著优于传统数据同化算法（NSE=0.63）.研发算法可应用于其它水生态环境模型的数据同化,为水生态环境相关要素的精准模拟预测提供关键技术支撑.     

远场地震动频谱特性与超高层结构响应相关性研究

远场长周期地震动频谱特性对超高层结构的动力响应影响尤为显著,目前对其频谱特性研究很少。利用ANSYS软件建立超高层建筑弯-剪耦合连续化简化模型(Miranda模型),选取19条远场长周期地震动波,对不同高度结构进行时程分析,改变结构阻尼,得到结构顶点位移和最大层间位移。研究T_(PA)、T_(PD)、T_(PV)、T_c、T_g、T_g、T_(mh)、T_(mf)等8个频谱特性指标分别与结构顶点位移和最大层间位移的相关性随基本自振周期和阻尼比的变化规律。研究结果表明:T_(mh)与顶点位移相关性最强,最高可达0.75以上,建议采用T_(mh)指标作为频谱特性指标来表征超高层建筑的顶点位移;T_(mf)指标与层间位移相关性在各周期段内较稳定,保持在0.65左右,建议采用T_(mf)指标作为频谱特性指标来表征超高层建筑的最大层间位移。     

基于序列最优控制算法的隔震曲线梁桥非线性振动控制研究

强震作用下隔震曲线梁桥会产生较大的弹塑性变形,需要采取一定的控制措施以保证其安全性。采用经典的Bouc-Wen模型,建立考虑上部结构偏心的隔震曲线梁桥的非线性动力方程,求解罕遇地震作用下结构的动力响应。针对隔震曲线梁桥罕遇地震作用下产生的较大弹塑性变形,建立隔震曲线梁桥的非线性振动控制方程,将该方程等效线性化后采用序列最优控制算法(SOC)和经典线性最优控制(COC)对桥梁进行振动控制研究。结果表明：在罕遇地震下,隔震曲线梁桥的下部结构与隔震层都已屈服进入塑性阶段,且有少量的残余位移产生;序列最优控制算法和经典线性最优控制都能有效地减小隔震曲线梁桥弹塑性状态下的平动位移与残余位移,并有效抑制曲线桥的扭转效应,其中序列最优控制算法较经典最优控制更能显著削减隔震曲线梁桥的峰值响应。     

型钢混凝土框架结构基于增量动力分析的抗震性能评估

增量动力分析(IDA)是进行结构抗震性能评估的一种有效方法。根据IDA方法的原理和特点,提出用其评估型钢混凝土(SRC)结构在不同强度地震作用下变形和延性能力的具体步骤,并将结构不同性能水平极限状态和IDA曲线的斜率联系起来,结合现有试验确定各性能水准对应的曲线斜率下降幅值。在所提混凝土和钢材本构模型的基础上,采用IDA方法对一规则SRC框架结构进行分析,研究结构在各性能水平的层间位移角和延性分布情况,单条和多条地震记录的IDA曲线表明,SRC框架在多条地震记录下均具有良好的抗震性能。     

基于自由场局部变形的地下结构抗震Pushover分析方法

对地下结构抗震Pushover分析方法进行了改进,采用自由场局部变形峰值作为目标位移,局部变形峰值时刻对应的土层水平加速度作为等效惯性加速度输入。给出了局部变形峰值和等效惯性加速度确定方式,详细介绍了基于自由场局部变形的地下结构抗震Pushover分析方法实施步骤、使用方法和功能特点。该方法更有针对性地考虑了强地震作用下不同埋深地下结构与土体的非线性特征以及两者之间的相互作用,通过分析变形和受力情况可以得到完整的能力曲线,更好地评估地下结构抗震性能。使用本文方法对3种埋深的地下结构进行计算,并与动力非线性分析结果进行对比研究。结果表明:本方法在计算稳定性和模拟精度方面优于基于自由场整体变形的Pushover方法;对于不同的输入地震波,能力曲线的吻合程度更高;在强震和罕遇地震情况下,对于深埋地下结构,计算结果略大于动力非线性结果,对实际工程而言更加安全。     

一种直接基于位移的抗震设计方法

与传统基于力的抗震设计方法相比,基于位移的抗震设计方法更适合实现基于性能抗震设计。本文在若干文献的基础上,提出了一种直接基于位移的抗震设计方法。该方法建立在结构屈服位移可由几何尺寸确定的基础上,根据不同水平地震作用下的目标设计位移,计算相应的延性系数,采用一定的Rμ-μ-Tn关系建立相应的非线性反应谱,以二折线模型模拟结构的性能曲线,然后根据结构不同的目标位移以及对应的非线性反应谱确定相应的有效周期,从中选择最小值作为设计结构的有效周期,根据有效周期计算结构的刚度,然后乘以屈服位移得到结构的屈服强度。根据结构屈服强度以及结构的超强系数,得到结构的设计基底剪力。该方法避免了设计中采用迭代计算,且一次设计就可以完成多水平设防的目的。     

地铁盾构施工引起的地表沉降预测

以长春地铁大量施工监测数据为基础,运用Peck理论公式,在公式中添加了地表最大沉降修正系数α和沉降槽宽度修正系数β,确定了适用于长春地区的修正系数取值范围,并利用修正后的Peck公式对横向地表沉降进行预测。对比实测数据分析表明:当α取0.6~0.9、β取0.5~0.9时,Peck预测修正曲线和实测数据误差较小,适用于长春地铁工程实践,能较好地预防地铁施工事故的发生。