深基坑水平位移监测方法与精度浅析

在深基坑变形监测中,水平位移是反映基坑变形最直接的物理量,如何及时有效地获得准确反映基坑变形的位移数据尤为重要.监测研究以安徽省节水技术推广研究中心大楼基坑变形监测为例,使用高精度徕卡0.5″全站仪,采用棱镜强制对中的方法,对该深基坑的支护顶或坡体的特定方向进行水平位移监测.同时,对监测中工作基点和监测点布置方法、监测流程以及精度优化等进行了探讨,为后期相关工程的研究和实施提供参考.     

基于距离收敛的深基坑边坡水平位移监测

针对自由设站方案，建立了通过观测监测点与基准点的水平距离，利用距离收敛值监测基坑边坡水平位移量的方法，特别给出了采用全站仪对边测量深层水平位移的方法。借助等影响原则和基准点已有信息，分析了基坑位移监测方法和距离收敛测量原理及精度，实现了位移监测点的差分计算与数据处理，讨论了两种距离收敛法监测水平位移的精度，并将其用于实际观测。分析结果与工程实测数据均表明该监测方法观测精度满足规范要求，且量测效率高，具有良好的应用价值。     

基于小波分析的光照电站边坡位移变形监测研究

光照电站是北盘江上大型水利枢纽，为确保安全施工和运营，采用智能型全站仪TCA2003对大坝两岸边坡进行位移变形监测。由于监测结果中包含测量仪器、测量条件和测量过程误差，利用db3小波和db6小波进行去噪处理，获取更具真实性和稳定性的数据。通过对比分析，db6小波去噪效果比db3小波好，调用函数提取db6小波分解前后的高频系数，可以判断出噪声主要集中在高频中前两层。     

徕卡测量机器人在港区堆场吊车轨道监测中的应用

一、徕卡测量机器人 监测软件GeoMos=完整的结构监测解决方案1.徕卡测量机器人自动全站仪又称测量机器人,是一种代替人进行自动搜索、跟踪、识别和精确照准目标并获取角度、距离、3维坐标以及影像等信息的智能型全站仪。自动全站仪通过发射红外光束,并利用自准直原理和CCD图像处理功能,无论在白天还是黑夜,都能实现目标的自动识别、照准与跟踪,保证了监测工程能够24小时连续运行。工程中使用的两种型号的自动全站仪TCA1201-M和TCA1800如图1所示。图1TCA1201-M和TCA1800自动全站仪2.自动监测控制和分析软件GeoMos徕卡监测软件GeoMo…     

大跨斜拉桥悬臂端钢箱梁上监测点高程测量新方法

在斜拉桥的主梁施工中,需要高精度测量悬臂端钢箱梁的高程。随着悬臂的增长,桥面的晃动越来越大,水准仪读数的难度也越来越大,甚至读不出数据;同时由于梁面上施工设备的影响,测量的难度很大,时间也很长。本文提出采用Leica TCA2003全站仪测量高差和水准仪测量工作基点高程相结合的方法,测量钢箱梁上监测点的高程,通过理论分析和对比实验证明了该方法的可行性。     

短视距精密三角高程测量代替二等水准的探讨

在地形起伏较大地区,几何水准测量十分不便。探讨了用普通全站仪进行短视距精密三角高程测量代替二等水准,来监测小范围内的垂直位移的可行性。通过短视距精密三角高程测量公式,研究短视距精密三角高程测量的误差源和精度,并以实测高差数据,验证用此法代替二等几何水准的可靠性,最后给出了全站仪进行短视距精密三角高程测量替代二等几何水准...     

徕卡自动变形监测系统在香港九龙铁路中的成功应用

香港的九广铁路公司(简称KCRC)在2005年12月从徕卡测量系统有限公司购买了一套自动变形监测系统,公司用该系统在新九龙南线工程施工期间对现有的机场快速铁路的某区段进行24小时连续的沉降与位移变形观测。整个系统集成了包括18台全自动高精度的全站仪——TCA2003,5套GeoMos监测软件,560多个棱镜和数台计算机工作站。所用的这些工作站都享有由当地徕卡测量系统的专家提供的网络设备和专业技术服务。全站仪每两个小时就自动测量位于参考控制点和监测点的所有棱镜,然后将观测数据发送回控制中心的GeoMos软件,控制中心的任务是根据监测数…     

全站仪自动变形监测系统在招宝山大桥变形监测中的应用

结合宁波招宝山大桥变形监测点位多、精度要求高、可利用监测时间短等特点，介绍了TCA全站仪自动变形监测系统在具体应用中解决的几个问题，并以大桥上游主桥塔的变形监测为例，分析了全站仪自动变形监测系统的有效监测结果。     

工作基点的位移对观测点的影响分析

在基坑变形监测工作中,受场地条件的限制,工作基点往往只能埋设在基坑边相对稳定的地方,因此,工作基点也会产生位移。针对在施工现场进行变形观测时工作基点易于发生变动的情况,分析和讨论了工作基点位移的确定以及其位移给观测点带来的影响,提出相应的修正方法,并结合工程实例进行了分析。     

半盘位自由测站测量方法测设平面监测基准网应用研究

由于运营铁路路基和桥梁段周围往往存在建筑物或树木等障碍物,通视条件较差,以致于采用在固定基准点上架设全站仪进行导线边角测量以建立平面监测基准网的方法,已不能很好地适应铁路变形监测的复杂环境。因此,本文提出采用半盘位自由测站测量方法建立平面监测基准网,并对没有直接测量的相邻后视基准点间的方位角中误差、测边中误差和相对点位中误差计算公式进行了推导,接着对其自由网平差与约束平差的结果进行精度统计分析,最后进行自由设站测量及精度评定以估算水平位移监测点的点位中误差。研究和实测结果表明,该方法可以达到二等水平位移监测基准网以及监测点点位中误差的精度要求,值得在涉铁项目平面监测基准网测量中推广应用。     

利用SVM与ARIMA组合模型进行大坝变形预测

由于大坝位移时间序列数据受各种复杂因素的影响,具有非平稳和非线性等特征,因此,利用传统、单一的时间序列预测模型较难准确地描述大坝位移变形的复杂规律。综合考虑大坝位移时间序列非线性和线性特征,本文提出了一种SVM和ARIMA相结合的时间序列预测模型。将大坝变形的时间序列分为非线性部分和线性部分。针对非线性部分,利用SVM进行滚动预测,并与NAR动态神经网络进行对比,试验表明SVM处理非线性问题具有相对的优势;针对线性部分,通过ARIMA模型对其进行单步滚动预测,综合两项预测结果得到组合模型的预测值。结合大坝实测资料对组合模型进行检验,试验结果表明,SVM-ARIMA组合模型的预测精度高,能更好地描述大坝位移的变化趋势,具有一定的实用价值。     

自适应过滤法及其在大坝监测中的应用

介绍了自适应过滤法原理及计算方法,利用自适应过滤法模型预测了大坝变形趋势。实际数据计算结果表明:自适应过滤模型预测精度优于传统的回归分析法,在大坝监测预报中是有效可行的。     

基于神经网络的大坝位移模型分析

结合某大坝工程实测数据,建立该大坝位移量和相关因子的逐步回归模型和神经网络模型,并对两者模型结果进行比较,结果表明神经网络方法在大坝变形分析和预报方面效果良好。     

小波分解AR-BP网络模型在大坝垂直位移预测中的应用

针对大坝内部垂直位移数据序列不仅具有周期性、平稳性,且在频域上存在高、低频,显著的多尺度等特性,本实验利用多尺度小波分析的原理与方法对数据序列进行分解,对低频序列和高频序列分别建立AR模型和BP神经网络模型并进行预测,最后叠加各个序列的预测值,得到数据序列的预测结果。该方法适用于大坝垂直位移的预测,结果与自回归模型及单BP神经网络模型相比,该模型具有更高预测精度。     

基于小波变换的逐步线性回归分析预测大坝位移

介绍了小波变换及逐步线性回归分析的方法,并将两种方法融合在一起分析预测大坝位移,与传统的逐步线性回归分析相比较,该方法能提高大坝位移的预测精度.     

改进的GM(1,1)模型在大坝变形预测中的应用

针对大坝安全监测数据存在贫信息、小样本的问题,通过对原始数据、初始值以及背景值进行优化改进传统的GM(1,1)模型。以某大坝实测径向水平位移数据为例,分别用改进前后的模型进行预测,并与实测值进行对比。验证改进的GM(1,1)模型的优越性与有效性,相对于传统GM(1,1)模型,其预测精度更高。     

大坝变形分析与预报的有限元法

在阐述有限元法基本理论的基础上，研究了采用ANSYS有限元分析软件进行大坝有限元建模、网格划分、荷载及边界条件施加等大坝变形分析的方法，在用有限元法获得水位位移分量及温度位移分量后建立大坝位移确定性模型，从而对大坝的变形监测提供可靠的依据。     

掌上电脑和全站仪连接实现自动测量的方法

通过一个完整的实例详细叙述了利用EVB3.0编程连接惠普iPAQ H3870掌上电脑和TCA1800全站仪实现自动测量的方法;文章最后指出了工程测量人员用EVB3.0编程连接全站仪和掌上电脑实现自动测量应注意的事项。     

ARIMA乘积季节模型在大坝位移监测中的应用

提出了应用ARIMA乘积季节模型对大坝位移监测数据进行分析和预报的新方法,并给出了基于开源R语言建立乘积季节模型的方法步骤和关键技术。结合某大坝径向位移监测数据进行计算分析,结果表明：ARIMA乘积季节模型能较准确地预报大坝位移趋势,具有较高的预测精度。