基于LabVIEW及TCA2003的工程变形监测自动化及网络化

为了实时监测变形体的三维形变量,将现场监测数据实时传入计算机处理,并根据人工设定变形体形变量和形变速度的阈值,对变形体安全及稳定性做出及时判断和预警.利用图形化编程语言LabVIEW开发虚拟仪器以提供强大的界面可视化及连接仪器与计算机的功能,联合TCA2003智能全站仪的ATR功能,开发了一套变形监测自动化及网络化虚拟...     

变形预测的逆多元统计模型

测量和预测目标点的空间变形是掌握变形体稳定性的重要手段,本文论证了逆多元统计预测模型用于滑坡的稳定性分析,利用变形点的空间三维移动量模拟时间的变化特征,与正常的时间序列进行对比,检验变形体的稳定性。并结合实例说明了在滑坡变形分析中逆多元统计模型的实用性和可靠性。     

回归分析在建筑物沉降变形分析中的应用

根据南宁市民生广场沉降的实测资料,文中运用回归分析法分别建立了差异沉降回归模型和累计沉降回归模型;并通过对沉降变形的预测、成果的分析和检验,证实了在建筑物沉降变形分析中应用回归分析的可行性.     

回归分析在建筑物沉降变形分析中的应用

根据南宁市民生广场沉降的实测资料,文中运用回归分析法分别建立了差异沉降回归模型和累计沉降回归模型;并通过对沉降变形的预测、成果的分析和检验,证实了在建筑物沉降变形分析中应用回归分析的可行性.     

沉降监测网稳定基准点自动搜索方法研究

工程建设的整个周期都需要通过变形监测来掌握变形体的变形情况,以便及时发现问题,保证工程的安全性。监测网的稳定性分析是变形监测的基本前提和重要内容,基准点是监测网的起算依据,若使用错误的基准会导致整个监测网数据不可靠。针对沉降监测采用不同稳定点作为起算基准导致观测点数据失真的情况及传统沉降监测网稳定性分析方法迭代次数多、解算效率低的现状,探讨了沉降监测网基准点稳定性整体评价与逐点检验方法,提出了稳定基准点自动搜索方法,并以MATLAB为开发环境设计了稳定基准点自动搜索的程序算法,最后结合工程实例验证了自动搜索方法的高效率及有效性。     

变形体的稳定性及其定量分析方法初探

变形体的稳定性是变形体性质的重要内容，它是工程实际中极为关注的问题，但从变形监测的角度上来分析变形的稳定性目前在国内外还未见任何实质性的报导。本文讨论了从变形监测角度上分析变形体稳定性的一般方法，进行变形稳定性的分类，初步研究了变形体稳定性的定量分析方法，定义了一系列量化指标，如稳定度、因素的影响域与因素的稳定域等。这些有利于把稳定性分析推向应用和深入，从而提高变形监测在变形体定性分析中的地位，增     

云阳宝塔滑坡监测的变形模式识别与分析

根据变形观测的位移矢量,识别变形体及其运动模式,是变形分析的一项重要内容。以往的作法是根据矢量作图、人工判断变形块体,然后选择适当的模式进行拟合。本文提出了一种在点位邻接拓扑关系加其他先验信息构成约束的识别思想及相应算法,从而可实现变形模式的自动识别。最后的算例说明了该算法的实现过程,有效性及潜在意义。     

盾构施工参数与沉降变形关系模型构建

针对盾构施工参数变化对施工引起的地表变形的重要影响,该文构建了盾构施工参数与地表沉降变形关系模型。以北京市某地铁盾构区间施工过程中的实测数据为基础,分析了不同盾构施工参数与地表沉降变形的关联度和相关性,得到不同参数对沉降变形贡献值的大小;之后,利用多元回归模型方法建立主要影响参数与地表变形的关系模型,并进行模型的合理性检验;最后,利用该模型得到的沉降量与实测数据进行对比分析,结果显示符合性较好。     

变形模式的拓扑约束识别

根据变形观测的位移矢量,识别菜体及其运动模式是变形分析一项重要内容,以往的作法是根据矢量作图人工判断变形体,然后选择适当的模式进行拟合。本文提出一种在点位邻接拓扑关系加其他先验信息约束的识别思想及相应算法别人,从而可实现变表模式的自动识别。最后的算例说明了该算法的实现过程,有效性及潜在意义。     

变形体的特殊因素分析方法──状态识别法

特殊因素，特别是突发因素对变形体的作用规律一直是人们认识变形体的难点之一。随着人们改造自然界活动的加强，揭示特殊因素的作用规律已被提到非常重要的位置。本文从变形监测的角度出发，结合ＧＭ＋ＡＲＭＡ组合模型的参数，运用人工智能中的模式识别，即状态识别方法寻找受特殊因素作用的变形时间序列区段（称为状态段），然后集中研究这些状态段的异同及其与变形体在该时间区段内的外界环境的关系，从而进一步识别特殊因素，并揭示特殊因素对变形体的作用规律。     

顾及多因素影响的双线性变形模型及其动态参数估计

为了描述变形体的非线性变化规律，同时为了顾及外界环境因素对变形体的影响，本文建立了时不变和时变双线性混合回归变形模型与时不变和时变双线性动态系统变形模型。给出了双线性变形模型的动态参数估计。算例说明，对非线性变化趋势的变形体建立双线性变形模型的有效性和实用性。     

建筑物主体的沉降观测精度探讨

定期检查建筑物主体的稳定性,了解变形,及时预报预测,消除安全隐患,尽可能减少损失是变形监测的主要任务。以一在建高端购物中心为例,阐述建筑物沉降观测的具体实施过程,分析沉降观测的数据,判断沉降速率,并探讨沉降观测的精度要求,从而进行建筑物沉降稳定性判断。     

监测网的几何分析

为了探测地壳或工程建筑物的变形，通常选择一组有代表性的离散特征点来代表变形体，从而建立起监测网，通过预测分析网的变化，即可推知变形体的变形状态，同时民为其它观测点的变形分析提供依据。监测网的变形网分析，一般分为几何分析和物理分析两部分，所谓几何分析，其实质就是分析得到眯位的空间位移量，提供变形体的几何状态，而物理分析则主要是解释变形与变形原因之间的关系。本文将对监测网的几何分析进行探讨，主要讨论变     

高层建筑物沉降监测与预测方法

高层建筑物沉降变形监测是工程建设中一项十分重要的工作,为了系统地阐述高层建筑物沉降变形监测作业、数据处理及建模预测等方法,文章结合具体工程实例,详细地介绍了其监测作业过程、数据处理方法、图表分析内容以及沉降变形稳定性判别等方法要素,以回归拟合的方法对某代表性观测点监测数据进行了建模与预测分析,并与其它观测点数据进行了预测对比,同时对所建回归模型方程进行了显著性检验、预测区间估算和预测精度分析等,为类似工程实践及数据处理与分析方面提供方法参考。     

变形体的特殊因素分析方法——状态识别法

特殊因素，特别是突发因素对变形体的作用规律一直是人们认识变形体的难点之一。随着人们改造自然界活动的加强，揭示特殊因素的作用规律已被提到非常重要的位置。本文从变形监测的角度出发，结合ＧＭ＋ＡＲＭＡ组合模型的参数，动用人工智能中的模式识别，即状态识别方法寻找受特殊因素作用的变形时间序列区段（称为状态段），然后集中研究这些状态段的异同及其与变形体在该时间区段内的外界环境的关系，从而进一步识别特殊因素，并     

最大值函数对建筑物沉降的回归分析

为有效地对建筑物的沉降进行回归分析,本文以新城花园酒店为例,用幂级数和最大值函数两种回归函数对观测数据进行分析,通过显著性检验值和均方差的大小来推测建筑沉降的规律,并根据分析预测结果来评价两种回归函数的性能,理论分析和实验表明:采用最大值函数和幂级数对LS5的观测数据进行回归分析都能够达到建筑物沉降变形的精度要求,但最大值函数的性能优于幂级数。     

对地铁结构监测基准点稳定性的研究

本文在研究大量变形监测技术与监测成果的基础上,注意到基准点的稳定性,它直接影响到监测成果的可靠性和客观性,尤其当基准点的稳定性超过两倍测量中误差时,监测成果不仅不能客观反映变形体的变形量,甚至出现较大偏差或错误,从而导致人们对变形体的变形趋势和安全性分析失准。因此,本文对监测基准点稳定性进行深入研究,并通过应用实例提出监测基准点的布设方法和稳定性分析方法。     

基于可靠度理论的变形监测必要精度指标的确定方法

以结构安全度为约束条件，将结构的变形测量误差视为等效荷载纳入荷载组合，获取荷载最不利组合状态下的极限变形△；从统计力学角度界定变形体的允许变形，必要测量精度指标等参数。     

基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测模型研究

地铁沉降是一个非线性的复杂过程,基于经验模态分解(EMD)和BP神经网络预测模型,建立了一种可供地铁沉降监测预测的EMD-BP神经网络预测模型。新建模型首先利用经验模态分解法对原始观测数据序列进行预处理,形成本征模态分量IMF,再根据每个IMF的变化特征,研究选择合适的参数构造BP神经网络,计算预测对应IMF,最后进行重构获得地铁沉降的预测结果。实验分析结果表明,EMD-BP神经网络模型预测精度和稳定性优于单一BP神经网络模型。     

曲线回归分析在高层建筑物沉降预测中的应用

在建高层建筑物的沉降监测是安全施工的一项重要内容。本文通过对华融天禾城2号楼的沉降观测数据,运用双曲线回归模型进行沉降预测以及对模型中的参数作显著性检验。实际研究表明,该方法可以运用于高层建筑物的沉降预测,而且应用效果良好。