基于分段回归模型的变形监测数据分析

变形监测是工程施工及运营的安全保障,其中监测模型的选择尤为重要。本文运用分段回归模型对某一隧道的拱顶沉降值进行分析预测,并从统计检验、曲线线型、拟合度三个层面进行评价,得到较为准确的结果,从而验证该方法的工程实用价值。     

基于TCA2003的自动监测系统在地铁保护中的应用

新建基坑工程中临近运营的地铁线路会引起隧道结构产生变形,影响结构稳定和行车安全,鉴于地铁运营时段无法应用常规手段采集监测数据,通过采用自动化监测技术可实时掌握临近施工对既有线隧道结构和轨道状况的影响,实现信息化施工。     

改进遗传算法优化灰色神经网络隧道变形预测

针对目前隧道变形预测方法的不足,该文提出了使用改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。改进遗传算法策略:在种群繁衍过程中根据个体的适应度进行排序,再将排序后的种群均分为3个部分,按照比例对3个部分进行选择,最后从适应度较大的部分中随机选取个体在重新补充到种群中。改进型遗传算法可以避免陷入局部收敛成功找寻全局最优解,提高收敛速度。该文利用实际隧道监测数据进行实验,验证改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。实验证明,改进型遗传算法优化灰色神经的隧道变形预测模型在进行隧道拱顶下沉量预测时有着更高的精度、更好的稳定性。     

自动变形监测系统在运营地铁隧道监测中的应用

以工程实例为依托,介绍以徕卡TCA1800型全站仪为基础组成的自动化变形监测系统,在广州市天誉四期基坑相邻地铁隧道结构监测项目中的应用,利用自动化监测技术,在深基坑开挖施工过程中对毗邻运营地铁隧道的结构变形情况进行监测,通过对各变形监测点的变形量与预警值的比较和综合分析,提出预警预测,确保在项目施工期间地铁隧道的结构安全和正常使用.实际应用证明,该自动化变形监测系统稳定可靠,达到监测的目的,可广泛应用于运营地铁隧道结构安全的监测预警工作.     

移动式三维激光扫描技术在地铁隧道变形监测中的应用

根据当前地铁隧道变形监测研究现状,利用移动式三维激光扫描技术对杭州市某运营地铁区间进行变形监测和分析,并利用全站仪对其监测结果进行精度检验.结果表明,利用移动式三维激光扫描技术能够分析出隧道变形情况,且精度满足工程要求.     

大型基坑施工对邻近地铁隧道沉降的影响

详细介绍大型基坑施工对邻近地铁隧道结构的影响,结合南京地铁一号线新模范马路车站地铁隧道变形监测实例,介绍隧道监测控制网以及沉降监测点的布设,并利用平均问隙法对监测控制网的稳定性进行分析,获得基坑施工引起的地铁隧道沉降情况及规律,有较高的可靠性,为地铁隧道的运营管理提供科学依据。     

基于建筑物地表沉降数据的变形预测方法比较

为了研究隧道周边建筑物地表的变形,本文根据京东方蒸汽管道工程隧道开挖过程中周边建筑物地表的沉降观测数据,利用二次指数平滑法和灰色系统法建立数学模型,分别对建筑物地表做变形预测,并对预测结果进行分析和对比,结果显示二次指数平滑法的预测精度更高。对于隧道周边建筑地表沉降的预测二次指数平滑法效果更好,比较符合实际变形曲线,相对来说是一种较好的变形预测方法,为隧道的开发过程中防止安全事故的发生、避免经济损失和人员伤亡提供一种参考方法。     

大径高隧道变形监测方法及分析

我国隧道建设工程的日益增加,为隧道变形监测提出了新的要求,为适应大径高隧道变形监测的高新要求,本文在分析了传统监测方法的基础上,探讨了一种利用铟钢丝进行隧道变形监测的新方法,详细阐述了该方法的特点、实施过程和要求,结合工程实例验证了这种方法的有效性和高精度。     

三维激光扫描在隧道断面测量中应用研究——以宁杭高速公路梯子山隧道为例

鉴于公路隧道施工的特点,在不中断公路正常运营的情况下,以宁杭高速公路梯子山隧道为例,介绍了利用三维激光扫描技术进行隧道纵横断面测量的作业过程,并对该隧道变形监测结果进行了分析,为公路隧道施工和养护提供参考.     

优化极限学习机在城市轨道交通地表沉降预测中的应用

为了确保轨道交通隧道施工作业的正常进行及地表建构筑物的稳定安全,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型的输入权值和隐含层偏置进行优化,通过构建GA-ELM模型,实现对轨道交通施工隧道地表断面监测点实测数据进行变形预测研究,并将GA-ELM模型与ELM模型、传统BP(back progation)模型的变形预测结果进行对比分析.实验研究结果表明:优化后的ELM模型预测效果得到很好的改善,证明了GA-ELM预测模型在施工隧道地表沉降预测中的可靠性和适用性.     

基于趋势性分析模型的地铁基坑变形预测研究

以时间序列分析方法的趋势性分析为基础,构建了基坑变形预测的移动平均法预测模型和指数平滑法预测模型;以实际工程监测数据为基础,进行基坑变形预测;并结合尖点突变理论分析基坑的安全稳定性,验证了预测模型的准确性和可靠性。实例检验结果表明,两种预测模型因其参数选择的不同,预测结果略有差异,但均具有较高的预测精度,选择合适的参数即可得到较好的预测效果。当n=1时,移动平均法预测模型的预测精度最高;当a=0.7时,指数平滑法预测模型的预测精度最高,能较好地反映基坑的实际变形情况。尖点突变理论的拟合度达到0.988 9,验证了预测模型的准确性和可靠性,可作为类似工程建设时的参考依据。     

熵权遗传算法及极限学习机地铁隧道沉降预测

针对目前的地铁隧道沉降变形预测方法忽略了对沉降变形影响因素的综合协调考虑这一问题,该文将遗传算法(GA)结合极限学习机(ELM)的方法引入地铁隧道沉降变形预测。该方法借助最大信息熵理论,充分挖掘地铁隧道沉降主要影响因素与沉降量间的信息特征,并将遗传算法与极限学习机相耦合,利用遗传算法的全局搜索能力获取ELM神经网络优化的初始权值和阈值,形成熵权遗传算法-极限学习机模型,并编制相应计算程序。采用该模型对西安某地铁隧道沉降变形进行预测,并与遗传算法-极限学习机、极限学习机、传统的BP神经网络预测结果进行比较,结果表明熵权遗传算法-极限学习机模型与实测值吻合更好,预测结果更稳定。     

利用点云构建隧道断面的形变监测方法

提出了一种利用激光点云数据提取隧道断面并进行叠加分析的隧道形变监测方法。首先对获得的隧道点云在XOY面和YOZ面的投影中值进行了二次多项式拟合,提取出隧道中线作为基准;然后根据中线构建了隧道内壁任意位置的断面,并对同一位置不同时期的隧道断面进行了叠加分析,得到了隧道的整体形变情况。通过与常规监测方法结果进行对比分析,验证了该方法的有效性,且能够更直观地表征隧道的体变形状况。     

北京地铁隧道结构整体变形监测的研究

本文结合北京地铁一号线八宝山站至八角游乐园站区间结构变形监测工程,提出了一种对城市地铁隧道变形三维整体监测的方法,在不中断地铁正常运营的情况下,得到地铁整个变形区域形变的三维数据,不仅精密的监控了隧道衬砌、轨道和道床的形变,确保行车安全;而且可以方便的进行隧道结构和轨道变形的力学分析,从而达到了解地铁变形机理、掌握形变规律、预测形变趋势的目的。     

GNSS在变形监测中的应用研究

随着GNSS技术的快速发展以及变形监测的需求日益增加,GNSS在变形监测中的应用越来越广泛,更新了变形监测手段,弥补了单一系统的不足,提高了监测效率与精度,为变形体的稳定性监测与安全运营提供了保障。本文探讨了GNSS的变形监测方案及数据处理方式,并结合盐水沟隧道工程的实例详细说明了GNSS在变形监测中的应用,最终通过实例验证GNSS能满足变形监测的精度等要求。     

基于小波去噪的灰色模型在变形监测中的应用

灰色模型可在"贫信息"的条件下发现变形观测数据中的规律,但不能去除数据中噪声的影响;而小波分析可有效识别并剔除变形监测数据中的噪声(误差),使变形规律更加明显;结合两种方法的优势能增强数据分析的可靠性,提高预测精度.将小波去噪与灰色模型相结合,研究了该分析方法在高铁隧道变形监测中的应用,并得到了较可靠的预测结果.     

新阈值及阈值函数的评价和变形预测实验

变形监测数据是判断对象是否会发生异常变化的重要依据,但实测数据会被带入噪声,将隐藏其实际变化规律。本文利用含有高斯白噪声的信号来评价两种新的阈值及阈值函数的去噪效果,并评价两种新的阈值及阈值函数在提高预测精度方面的效果。实验表明,较传统的硬/软阈值函数,两种新阈值及阈值函数的去噪效果更优,而且该组合方法提高了预测的可靠性和精度。     

基于结构变形的地铁安全评估分析

通过分析地铁结构变形的影响因素,结合评估体系中评价指标的选取原则,确定了地铁结构变形评估指标体系;利用层次-模糊数学综合评估理论建立了地铁结构变形安全性评估模型;结合工程实例,对评估结果进行数字化和科学化表达,得到地铁结构变形的安全状况和影响其状况的主要因素。这对确定运营期地铁的养护措施,提高地铁运营安全,给有关管理部门提供决策依据、采取有关措施有重要意义。     

隧道变形预测的BP神经网络模型

本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。     

基于三维激光扫描技术的盾构隧道变形分析

为保证地铁隧道建设过程中的安全,对其进行变形监测是必不可少的工作.传统测量方法采用特征点位进行隧道断面监测,存在数据量较少、点位不够全面等缺点,且工作量较大,工作效率低.针对这一问题,本文将三维激光扫描技术应用于盾构隧道监测,利用获取的三维激光点云对盾构隧道进行监测.为验证其可靠性,将其与全站仪数据进行联合分析.实验表明,三维激光扫描系统测量断面中心坐标的点位精度为3.41 mm,横断面半轴长度与全站仪测量结果的差值小于4 mm;地铁隧道整体表现为水平外凸、竖直下沉的状态.结果显示了三维激光扫描技术的高精度、高效率等工作特点,并且能够对隧道整体变形情况进行分析,具有广阔的发展前景.