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沪苏通长江大桥从建设至开通运营期间,积累了大量的监测数据、设计图纸等资料,如何利用BIM技术将这些数据信息与沪苏通长江大桥实体三维模型相关联,从而进行可视化展示及分析,是目前工程运营管理中亟须解决的问题。在监测数据可视化研究中,大多数都依赖于特定的三维软件,难以满足多用户、无插件、跨平台的使用需求,在铁路工程项目跨专业应用中的共享性较差。本文基于Cesium平台,采用Echarts、WebGL技术,针对沪苏通长江大桥主航道变形监测数据可视化需求分析,实现了沪苏通长江大桥主航道三维实体模型的搭建、监测点布设展示、交互式监测点变形信息查询等功能,为运营管理及工程人员提供了大桥实体监测点变形数据查询,能更加高效地对监测点变形规律进行分析,同时也能帮助决策者直观快速地了解大桥整体健康监测情况。 相似文献
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针对复杂环境下高频全球导航卫星系统(GNSS)变形监测序列粗差多、类型不同的特点,该文提出了一种结合极点对称模态分解(ESMD)和一阶差分的粗差探测方法。首先采用ESMD获得观测序列有限个本征模态函数(IMF),根据斯皮尔曼系数确定IMF趋势项而获得残差序列;然后针对残差序列无法准确识别区域态粗差问题,构造残差一阶差分序列并根据离散态和区域态粗差特点探测粗差;最后进行积分还原获得残差序列并叠加趋势。仿真实验结果表明,该方法能识别出序列中的离散态和区域态粗差。能很好地应用于沪苏通长江公铁两用大桥高频GNSS变形监测中,对其他类似的公铁两用桥的粗差探测和修正提供参考和借鉴。 相似文献
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