朱集矿首采面观测站高程连接测量与数据处理

结合淮南朱集煤矿首采面地表移动观测站的高程连接测量第一次全面观测,设计了首采面地表移动的三等水准控制网,利用抗差估计模型剔除粗差,结合最小二乘估计模型对观测结果进行了处理,并从精度、可靠性和置信度等三个方面进行分析并得出结论。为以后采集各个阶段的地表移动数据,求出参数并且得出结论提供有效的基础数据,从而为朱集矿的后期采煤提供有效的技术保证。     

测距定位方程非线性平差的封闭牛顿迭代公式

测距方程;非线性强度;最小二乘;高斯-牛顿法;牛顿法;病态方程     

多剖面反算滑带土抗剪强度指标的研究

基于最小二乘原理,首先探讨了采用多个剖面反算滑带土综合抗剪强度指标的方法,其次,根据滑动带物质结构组成或是否受地下水侵蚀的不同,反算不同滑动段多种强度指标。以工程实例介绍了两种方法的应用,并以两种方法反算的强度指标进行滑坡推力计算,对结果进行了对比分析。结果表明,前者在简单小型滑坡治理设计计算中其精度仍是较为可靠的,而在大中型复杂滑坡治理设计计算中采用后者将更为合理和可靠。     

预制钢筋混凝土方桩桩端后注浆工艺设计与施工

在分析了目前华东地区常用的钻孔灌注桩、预应力混凝土管桩及预制钢筋混凝土方桩等几种桩型优缺点的基础上,提出了将桩端后注浆工艺与预制钢筋混凝土方桩相结合的工艺,并通过工程案例验证该工艺既能提高单桩承载力,节约成本,又能够弥补钻孔灌注桩施工噪声大、效率低、环境污染严重等不足。介绍了这种组合工艺的设计与施工工艺。     

一种机载雷达点云数据的快速分类方法

机载激光雷达扫描技术可以以点云形式快速获取地形表面高精度三维信息。基于激光雷达扫描数据及建筑物本身的拓扑信息就可以对建筑物进行精确的重建,而重建中最关键的技术是对点云数据进行分类,进而进行地物识别。对大规模三维点云数据进行快速分类,提出一种采用区域分割结合基于最小二乘平差的多项式拟合方法,将大量离散的三维点云分割后进行多项式拟合,并将二维数据分类转化为一维数据分类。在分类的基础上,将建筑物几何规则作为约束条件提取了房屋边缘。实验分析表明,该方法既能去除多余噪声,又能有效保留特征点,分类的总误差率低于3%。     

建立涌水量曲线方程的最小残差法

本文在综述了目前稳定流涌水量经验方程建立方法的基础上,根据最小二乘法原理,提出了一种新的方法—最小残差法,并给出了计算实例。计算表明,最小残差法是建立稳定法涌水量经验方程的一种较好方法,计算过程在微机上易于实现。     

上派河大桥控制爆破拆除的施工实践

运用控制爆破技术,成功完成对悬臂钢筋混凝土斜拉桥爆破拆除,其布孔、装药、防护等方面为同类工程提供了参考作用。     

丹麦法稳健估计在隧道椭圆拟合中的应用

隧道断面在设计时为一标准圆形,受到施工及外部环境的影响变形为偏心率很小的椭圆。减小粗差影响、精确确定椭圆的几何参数是其研究的重点。通过对上海某一隧道断面的测量试验,得出用丹麦法稳健估计可以有效减小粗差的影响,而且拟合值可以很好地逼近无粗差情况下的最小二乘拟合值。采用Matlab 语言实现算法,并详细介绍了用二项式变换求解椭圆参数的方法。     

Fitting variogram models by weighted least squares

The method of weighted least squares is shown to be an appropriate way of fitting variogram models. The weighting scheme automatically gives most weight to early lags and down-weights those lags with a small number of pairs. Although weights are derived assuming the data are Gaussian (normal), they are shown to be still appropriate in the setting where data are a (smooth) transform of the Gaussian case. The method of (iterated) generalized least squares, which takes into account correlation between variogram estimators at different lags, offer more statistical efficiency at the price of more complexity. Weighted least squares for the robust estimator, based on square root differences, is less of a compromise.