灰色模型分析法在高层建筑物变形监测预测中的应用

在变形监测过程中,获取监测资料以后,通过对高层建筑物观测资料进行研究分析,可以掌握地基随时间的沉降规律,预测其下一步的变形趋势,并为可能发生的变形做好必要的准备,减少因非预计沉降带来的损失。灰色模型分析法是一种常用的数据处理及预测分析方法,本文在简单介绍了灰色模型分析法的基础上,利用灰色模型分析法预测了变形监测数据,并得出了有益结论。     

基于C#的建筑物变形监测数据处理系统设计与实现

建筑物变形监测对建筑物安全施工、运营维护具有重要作用,通过对建筑物变形监测数据处理问题的研究,设计开发了基于C#的建筑物变形监测数据处理系统,详细介绍了建筑物变形监测数据处理理论、设计思路、系统模型和主要功能模块,为建筑物安全施工运营维护提供参考依据。     

小波分析桥梁变形监测数据处理

本文针对桥梁变形监测数据噪声的特点,选取了合适的小波基函数,利用小波分析理论对变形监测数据进行粗差探测和去噪处理;研究了桥梁变形监测数据在小波分解高频系数下的细节特征和突变点,变形监测数据噪声的特点以及对桥梁变形监测数据的影响。通过分析发现,噪声较大的点通常出现在下沉周期中的个别拐点上,为桥梁的安全信息化施工提供指导。     

基于GPS的建筑物变形监测数据处理与系统设计

着重于GPS数据的单历元解算方法研究,以及监测点变形量的分析和预测。此外还探讨了该方法在变形监测系统数据处理中的应用情况,以及数据的相关性对变形精度的影响。本文还阐述了对变形量进行分析和预测的各种方法,提出了整体方差法对变形量进行分析,并用卡尔曼滤波的方法对变形值进行预测,试算结果表明这些方法是可行的。最后,本文设计一套GPS自动变形监测系统,包括软件功能设计、数据库实现等,并对系统安全性和可靠性进行了分析。     

基于GPS技术监测高层建筑物变形的研究

以武汉大学信息学部教学实验大楼为实验对象,分析了大楼在N、E、U方向上的每h变化、d变化及变形规律,阐明GPS技术在高层建筑变形监测中的应用。     

基于GPS的建筑物变形监测数据处理与系统设计

着重介绍了GPS数据的单历元解算方法,以及监测点变形量的分析和预测,探讨了这种方法在变形监测系统数据处理中的应用情况及数据相关性对变形精度的影响。阐述了对变形量进行分析和预测的各种方法,提出用整体方差法对变形量进行分析,并用卡尔曼滤波方法对变形值进行预测,试算结果表明这些方法是可行的。最后,设计了一套GPS自动变形监测系统,包括软件功能设计、数据库实现等,并对系统安全性和可靠性进行了分析。     

高层建筑物(群)深基坑工程变形监测与信息化施工

城市高层建筑物(群)的地基处理一般采用深基坑开挖技术,随着高层建筑的不断增多,施工难度及要求越来越高,周边建筑物及深基坑施工安全也显得越来越重要。采用适宜的变形监测技术,并对获得的系列资料进行变形分析,进而为信息化施工奠定基础。通过多个深基坑开挖地基处理的工程应用,工程变形监测与信息化施工正显示和发挥着极大的社会效益和经济效益。文章就工程实践为例,对该系统方法及其运用效果进行阐述。     

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.     

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。     

高层住宅楼沉降监测与分析研究

本文论述了高层住宅楼在建设和使用中进行沉降监测的技术方案设计、监测精度、最弱点误差、监测数据处理,通过对山西工程职业技术学院高层住宅楼与实验楼的沉降监测研究,得出了沉降变化规律,并对产生沉降变形的原因进行了几何与物理分析,指出了高层建筑物在施工过程中由于某种原因对建筑物和邻近建筑物的基础稳定产生影响时,都应进行沉降监测,保证其建设和使用的安全,本文对高层住宅楼施工组织具有指导意义,可供高层建筑物沉降监测时参考。     

基于Kalman滤波的高耸建筑物沉降预测模型研究

为了提高高耸建筑物沉降监测数据的可信性与实时预测的准确性,利用小波分析与Kalman滤波在数据处理方面的优势,采用小波分析先对沉降数据进行去噪,并采用Kalman滤波理论进行预测。通过实验数据的对比分析,结合小波去噪分析与Kalman滤波理论对原始沉降变形量进行沉降预测,能克服只使用单一Kalman滤波方法进行沉降预测中噪声处理的不足,验证了小波分析及结合Kalman滤波理论进行沉降预测的可行性,且预测精度比较高。     

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。     

高层建筑物GPS动态变形监测数据处理

本文利用小波阈值降噪方法对高层建筑物GPS动态变形监测数据进行处理,针对不同小波基选取对结果影响进行了实验分析,表明小波变换可实现高层建筑物GPS动态监测数据的有效去噪,可克服传统处理技术对非平稳、非等时间间隔观测数据序列滤波的局限性,为监测数据的处理方法提供一定参考.     

Matlab在多元线性沉降数据处理中的应用

回归分析模型是处理变形监测数据应用最多的模型,但是其含有大的矩阵,解算烦琐,模型方程求解困难。然而,Matlab中包含有归回分析函数工具箱,可以方便地解算出回归系数,用于回归模型的建立,从而将该模型应用到工程中去。本文结合实际,对某高层建筑物的监测数据运用Matlab进行回归分析,得到拟合度很好的回归模型,可为工程的沉降提供预测,保证工程的安全顺利进行。     

高层建筑物施工高程基准的竖向传递方法比较

为了保证高层建筑物施工测量的高程精度,文中采用全站仪天顶距法和悬挂钢尺法两种方法进行施工高程基准的竖向传递.文中介绍两种方法的具体操作流程以及影响精度的因素,并以某高层建筑物为例,利用测量数据对两种方法进行对比及精度分析,证明两种方法均具有较高的精度,各有优势,均能广泛应用于高层建筑物施工测量中.     

改进A?的高层建筑逃生路径规划算法研究

针对高层建筑内部结构复杂,发生火灾时没有疏散引导情况,逃生通道极易发生拥堵导致疏散效率降低的问题,本文基于对A*算法的改进,提出了高层建筑逃生路径规划算法。该算法以高层建筑内部路网节点为关键要素,综合火灾发生位置、人员密度、人员数量等因素,从逃生终点优化分配、节点扩展优化、权值优化3个方面进行改进,实现了火灾发生时高层建筑内部的逃生路径规划,并以某高层建筑为例,验证了本文算法的可行性。     

超高层建筑精密施工测量关键技术

针对传统的测量技术无法满足超高复杂结构建设的要求,根据超高层建筑工程的特点和难点,通过对我国范围内的超高层建筑施工测量技术的总结,本文研发了新仪器设备并提出了超高层标高高精度自动传递工艺方法,探索了一套我国“千米”超高层建筑精密施工测量的关键技术。结合GNSS 定位技术与智能化全站仪等多项新技术,获得高质量高精度测量基准、精确施工控制点及快速高精度的监测点位,将GNSS技术应用于超高层建筑施工监测是精密工程测量的突破,应用前景广阔。     

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。     

BP神经网络在高层建筑沉降预测中的应用

利用人工神经网络强大的非线性映射和学习能力,提出了基于BP人工神经网络的建筑物沉降预测方法。以某实例工程1期～12期的沉降观测数据为基础,建立网络模型,并对13期～l6期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了改进的BP人工神经网络对建筑物的沉降预测是可行的,且具有广阔的工程应用价值。