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...     

国铁下穿隧道施工影响自动化监测方法研究

随着城市轨道交通的快速发展,新建地铁隧道下穿既有国铁线路或场站工程越来越多,为了保证国铁运营和下穿隧道施工安全,需要对既有国铁线路进行安全监测。结合合肥市地铁4号线下穿国铁涉铁项目,首先系统全面地研究了国铁下穿隧道施工过程中的影响因素;然后设计并开发了基于云平台的智能全站仪自动化监测系统,实现监测数据的自动采集、远程传输、自动处理和分析工作;最后在系统中加入三维可视化分析模块,进一步提高系统性能,更加全面直观地展示监测区域变形规律和趋势。该系统在合肥市地铁4号线下穿国铁项目中的应用表明,提出的方法可以有效对铁路路基及轨道变形进行自动化实时监测,为国铁运营和下穿地铁隧道施工提供安全保障。     

基坑施工对临近运营地铁隧道影响监测的实践

由于受基坑开挖所产生的卸载和基坑降水的影响,临近地铁隧道的受力条件将改变,造成地铁隧道的变形和位移。采用自动化技术实时监测地铁隧道的变形,对保证地铁运营安全至关重要。文中结合广州大马站商业中心项目基坑开挖对临近运营地铁1号线隧道结构变形位移自动监测工程项目的实践,对自动全站仪监测系统在地铁隧道监测方面的系统构建、测量方法、测量精度、监测效果等方面进行论述。实际应用表明,该系统以高精度、自动化的优势,及时提供可靠的动态监测数据,科学指导基坑施工,保证了地铁运营安全,取得良好的效果。     

基于小波分析与奇异谱分析的RBF神经网络模型预测

小波分析和奇异谱分析都可以作为处理含有噪声数据的方法,这两种去噪方式都可以消除数据中的噪声。基于两种数据处理方法,RBF神经网络预测隧道地表沉降数据的组合预测比单个模型的预测精度高,可获得更好的预测效果,为隧道监测安全提供可靠的参考。     

山岭隧道软弱围岩监控量测回归分析及应用

广西赣龙复线铁路工程是我国东南软弱围岩复杂地质隧道代表,课题组成功探索了利用回归分析模型在隧道施工过程中进行安全预报,模型建立在认真进行的前期隧道量控监测大量实际数据基础上,并进行实测数据验证并修改模型参数,最后进行回归分析预报。文章主要从目的、回归分析建立、模型验证、回归分析预报等几方面阐述了隧道在施工中安全预警工作,达到了预测风险的目的,保证了施工人员生命安全,避免了国家财产损失。     

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。     

基于蒙特卡洛方法的运营电力隧道结构安全评估

以工程实例为依托,根据电力隧道结构安全监测系统对运营电力隧道结构安全进行长期监测所采集到的数据,采用蒙特卡洛方法对隧道结构安全状态进行分析和计算,得出运营电力隧道结构安全评估结果,在蒙特卡洛模拟的基础上进行各参数的敏感性分析,分析归纳出影响隧道结构安全的主要因素,为保障运营电力隧道的安全运营、日常养护和加固改造提供理论...     

基于BP神经网络与变形监测成果的隧道安全状态评估

隧道变形监测周期长、内容多且影响因素复杂,因此需要对隧道监测方法进行不断的改进,对隧道的健康状态进行实时评估。研究变形监测范畴内基于BP神经网络的隧道安全状态评估模型,组建集卫星定位技术、测量机器人、传感器技术、移动网络通信等为一体的现代化物联网模式下的隧道变形监测系统,分析多源数据的变形特征,结合专家经验知识,实现基于BP神经网络与变形监测成果下的隧道安全状态评估,为隧道变形监测及安全状态评估提供一种新颖而有效的方法。     

激光点云在地铁盾构隧道病害诊断中的应用

移动式三维激光扫描技术在地铁盾构隧道安全监测工作中应用较为成熟。本文以地铁盾构隧道监测点云数据为基础进行研究,实现了地铁盾构隧道病害智能诊断。首先通过激光点云生成灰度图像;在此基础上运用卷积神经网络CNN,对地铁盾构隧道中的渗漏水和裂缝的识别技术进行了深入研究;最终生成隧道病害智能诊断系统,为地铁安全运营提供了智能监测方法,有效提高了我国地铁运营监测的技术水准。     

静力水准自动化测量技术应用于地铁隧道结构监测

目前地铁隧道结构沉降主要采用水准仪进行人工测量。该监测方法不仅作业效率低、耗费较多的人力物力,并且无法实现全天候监测。针对传统人工监测无法满足地铁运营期间的实时监测需求的问题,本文引入静力水准自动测量技术,通过在地铁隧道道床布设静力水准仪,在远程采集端实时获取监测点数据,实现隧道结构保护区在施工时全程监测,为施工期隧道结构安全提供保障。最后结合实际工程应用案例对工程中的监测结果进行分析。结果表明,该技术实现了地铁隧道自动化水准测量,为地铁运营安全提供技术支撑。     

超近距隧道拱顶下沉监测与预报方法研究

根据超近距隧道施工变形监测的需要,介绍蜘蛛山隧道的施工时段拱顶下沉的变形监测和预报方法,通过实测数据建立双曲线回归函数预测模型,预测后期隧道拱顶下沉达到稳定的时间,从而为隧道的健康施工提供准确的标准。     

越江盾构隧道结构形变分析与预测

首先通过分析三维激光扫描技术逐环获取的某越江盾构隧道汛期多期水平直径收敛变形与沉降数据,研究越江盾构隧道结构形变与水位相关性关系。然后讨论不同水位情况下盾构隧道收敛变形和道床沉降的趋势,通过汛期监测数据对比分析,得出水位升高状态下导致隧道水平直径收敛变形和沉降增大,水位下降后,水平直径收敛变形呈现回归趋势,并针对盾构隧道水平直径收敛与沉降提出加固措施。最后为预测隧道水平直径收敛变化情况,搜集往期隧道管片水平直径数据,通过Python 运行灰色算法程序预测未来隧道管片水平直径,实现了盾构隧道水平直径收敛精度为1 mm时的精准预测。     

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。     

基于GA-SVR的地铁隧道沉降预测

利用支持向量回归(SVR)和遗传算法(GA)参数寻优,建立了基于GA-SVR的地铁隧道沉降预测模型,可提高地铁隧道沉降预测的精度。利用长期实测的地铁结构监测数据对SVR模型进行训练,并通过GA优化SVR模型的3个参数;利用训练模型均方误差结合留一交叉验证的方法确定GA的适应度。基于南京地铁2号线隧道结构沉降实测数据,将预测值与实测值进行了对比分析。结果表明,该模型预测的地铁隧道沉降预测值准确、可靠,其精度能满足工程实际要求。     

高速铁路路基过渡段沉降预测研究及方法优化

利用现场监测数据对双曲线法、三点法、指数曲线法和Asaoka法等常规曲线拟合方法进行不同时间计算单位的拟合分析,综合考虑相关系数、误差平方和以及最终沉降量等,研究每种方法的适用性。将其中的Asaoka法、三点法、指数法结合二次自适应最小二乘迭代思想进行优化改进。研究表明:在高速铁路路隧和路桥过渡段沉降预测分析中几种方法都具有较好的适用性;优化改进后的方法相关系数高,预测误差小,最终沉降量预测值波动小;无论短期监测数据还是长期监测数据,以月为周期进行预测分析优于按天预测的结果。     

基于Peck公式的隧道施工实时地表沉降预测研究

随着城市化的发展,地面交通压力越来越大,越来越多的城市开始发展地下交通轨道,不可避免地会实施隧道工程,由此引起的地表沉降是我们不得不重视的问题。本文以山东省某地铁隧道工程为研究对象,利用实测数据分析研究由此引起的地表沉降规律。一般认为peck公式只能对下沉最终值进行预测,本文将依据peck公式对隧道施工过程中的地面沉降值进行实时预测,结合实测数据,我们可以发现peck公式可以很好地预测隧道施工过程中的地表沉降规律。     

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。     

地铁结构变形预测的时间序列模型方法研究

本文根据南京地铁某区间隧道结构变形监测数据,分别采用回归分析方法和时间序列分析方法建立模型,对地铁结构变形进行预测。计算结果表明在该工程实例中,回归分析模型的预测精度约为±0.20mm,时间序列模型的预测精度约为±0.08mm,较回归分析模型提高了60%,能够较好的对地铁结构变形进行预测。     

基于小波去噪改进神经网络拱顶下沉预测研究

隧道拱顶下沉监测数据中含有大量的随机误差,为了消除或者消弱随机误差的干扰,本文对实测数据进行小波去噪,使数据更真实性。针对传统BP神经网络预测精度差、收敛慢的问题,通过改进的BP神经网络对去噪的数据进行预测。实验结果表明,并与传统BP神经网络相对比,小波去噪的改进神经网络收敛速度加快,精度提高,预测效果显著提高,适用于拱顶下沉的预测研究。