DAMS静力水准自动化监测系统在广州地铁中的实践

DAMS静力水准自动化监测系统是一种高精密液位测量系统,该系统适用于测量多点的相对沉降,具有精度高、自动化性能好等特点。主要用于大型水利枢纽工程等各测点不均匀沉降的测量。本文通过案例,介绍了该系统在广州地铁变形监测中的应用,可为类似的监测项目提供参考。     

静力水准自动化监测系统在运营地铁中的 应用与研究

静力水准自动化监测系统具有高效、连续、动态、数据实时分析等优势。本文通过介绍静力水准自动化监测系统的构成及原理,并结合广州地铁2号线某站监测实例,对静力水准自动化监测系统的具体实施过程进行了分析和应用探索。研究结果表明,该系统在地铁运营和停运两个时段的监测精度都能满足GB50911-2013《城市轨道交通工程监测技术规范》的要求,极大地提高了监测效率,可以较稳定地代替人工进行监测。     

淮安某高层建筑物沉降监测及其结果分析

介绍了淮安市第一人民医院病房楼沉降监测方案,阐述了沉降观测中需要注意的问题,并对沉降监测成果作出了分析。     

时间序列分析在地铁沉降监测中的应用

采用时间序列分析方法,对长春市地铁一号线——繁荣路站基坑变形监测点连续28期的数据进行分析处理,建立自回归模型,并对后4期数据进行预报,其一步拟合中误差为σ=±0.2 mm,具有较高精度。通过对数据的分析,论证了时间序列分析方法在地铁沉降监测中的可行性与有效性。     

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。     

GPS技术在矿区沉降监测中的应用

结合新疆某矿区的沉降监测项目,采用GPS技术建立GPS沉降监测网和数据处理方案,经过多期观测数据处理表明,采用GPS技术进行矿区地面沉降监测可获得mm级的高程精度,满足了实际变形监测的要求,可为同类测量提供参考依据。     

静力水平监测系统在沈阳地铁一号线怀中区间第三方监测中的应用

主要介绍精力水平系统的工作原理,安装方法,以及在沈阳地铁一号线怀中区间的应用,并根据监测数据绘制了沉降曲线图,以此来分析导致沉降的原因。又与Dini03电子水准仪进行对比,计算得到静力水平系统的实际精度,为以后监测工作提供参考。     

时间序列分析在地铁沉降监测中的应用

采用时间序列分析的方法,通过对已获取的地铁沉降监测数据进行分析、建模,得到合理的沉降预测模型,不仅可以预测出短时间内地铁区段的沉降量,并可了解地铁区段短时间内的沉降趋势。实验证明,方法简单、快速、准确,具有良好的短期预报效果。     

全站仪交汇法在高速公路路面沉降监测中的应用

文章介绍了全站仪交会法沉降监测,方便简洁地解决了测量人员不能进入的高速公路等特殊位置的测量问题,并通过对该方法的精度分析,论证了其可行性和有效性,对以后类似的测量工作提供经验和依据。     

基于厄米特插值和时间序列模型在沉降监测中的应用

针对沉降监测中用时间序列分析数据样本较少、处理精度不高的问题,本文引入厄米特插值,提出用厄米特插值法对数据进行插值,增加数据样本,然后用时间序列对数据进行建模分析。为了验证用厄米特插值后的数据建模精度,将上述理论运用到工程实例中,用时间序列分析分别对厄米特插值处理后的数据和原始数据进行建模分析,得到用厄米特插值处理后的数据进行时间序列分析建模的平均绝对误差比原始数据建模的平均绝对误差高0.083 8 mm。说明厄米特插值和时间序列组合模型精度比较高。     

某工程深基坑回弹观测及建筑物沉降观测、成果分析

在深埋基础建筑的施工中,基础底面将经历回弹-再压缩-附加沉降的过程。本文通过对具体工程的变形观测,概述了其特点、实施过程中的难点,对现场采集到的数据进行统计、分析,总结出变形量的分布特点及一般规律。同时观测结果验证了对高层建筑部分地基进行加固处理的设计方案明显地改善具有高低差异建筑群的沉降分布状况,大大减少了差异沉降。     

一种改进遗传神经网络的建筑基坑沉降预测模型

目前常见的沉降预测方法有灰色系统模型、时间序列分析法、BP神经网络及其改进算法等。针对BP神经网络容易出现过拟合和局部最优的缺点,部分学者利用遗传算法进行神经网络初始权值和阈值优化。但是遗传算法对于因监测数据质量问题而造成变形预测结果不佳的优化效果有限。因此引入自适应增强算法对遗传神经网络预测模型进行改进。并利用某高层建筑基坑实测50期监测数据进行仿真预测。实验结果表明,利用自适应增强算法改进之后的遗传神经网络预测模型在满足工程监测精度要求的前提下,在MAPE、MAE、MSE三项精度指标上分别提高80.57%、81.04%、70.83%。     

DiNi12数字水准仪进行基坑监测的技术指标探讨及应用

通过对DiNi12数字水准仪进行精度测试实验,得出影响数字水准测量精度的主要因素.针对现行规范的疏漏,探讨应用DiNi12数字水准仪进行二等垂直位移监测的测站精度技术指标,结合南京市某深基坑的沉降位移监测工程实例,证明其可行性.     

改进后灰色神经网络及短期基坑沉降预测研究

在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。     

空间点坐标测量原理在检测技术中的应用及精度分析

本文首先简要介绍了空间点坐标非接触测量原理的基本概念和理论基础,并对可能的误差来源进行了分析,之后提出了一种基于该原理的建模思想,并对该模型进行了误差分析。以该模型为基础设计了相应的检测方案,并在某型位置检测装置的实验室标定,及其测量精度检测试验中进行了应用。在试验中通过对多组不同条件下的实测数据进行比对,证明了该测量模型的合理性和误差分析的正确性。最后,本文分析了该测量模型在其它类似条件下应用的可能。     

GM-BP 组合预测模型在基坑沉降分析中的应用

为提高变形预测的精度,采用GM(1,1)与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM(1,1)模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。     

高层建筑物变形监测数据处理与分析

变形监测对于建筑物的安全运营具有重要作用,科学、准确、及时地分析和预报建筑物的变形状况,对建筑物的施工和运营管理极为重要.本文以实际工程为例,对建筑物变形监测的数据进行分析,利用大厦主体沉降过程曲线及等值线图来分析主体沉降各个阶段的原因.分析结果表明,施工各阶段,建筑物主体体沉降速率及幅度均较小,各点沉降基本均匀.文章...     

滁州至南京城际铁路某深基坑变形监测及数据分析

针对滁州地区地质条件,结合滁宁城际铁路某深基坑无止水及降水措施实际,通过优化监测方案,及时准确地对基坑进行了预警,确保了施工安全。通过对相关监测数据的分析,得出一些有价值的结论。监测数据表明,桩体深层水平位移最大值大致位于基坑开挖深度0.7倍处;桩体深层水平位移、地下水位与地表沉降关系较为密切;混凝土支撑截面4个角点所测应力差值较大,因此在截面4个角点设置应力计取平均值十分必要。     

不等视距水准测量应用及精度分析

在水准测量作业过程中,为减小视距差引起的系统误差,相关规范对水准测量前后视距差及视距累积差进行了严格的控制,而在实际的工作中对前后视距差的控制又极大地限制了水准测量的应用领域以及工作效率。针对此问题,该文提出将i角当作系统参数进行平差的方法,平差结束即可得到i角值以及经过i角误差改化后的高程平差值。对比分析了附加系统参数平差法与条件函数法,实例表明附加系统参数平差法具有更好的高效性和稳健性。     

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。