两期点云直接计算变形方法及其在渠坡变形监测中的应用

两次扫描间扫描单点具有不能重叠和不可辨识的特点,目前同名变形点的获取一般会针对监测对象的点云特点采用不同的方法,如重心法、靶标拟合法和模型求差法等,具体应用时受到很多限制,或得到的同名变形点数太少或要求监测表面较连续光滑。文中提出一种基于两期点云直接计算变形的新方法,即通过对扫描点云进行特征分割、坐标变换与投影、格网划分、最短坐标距离计算与排序、中位值段取平均以及逆变换等一系列处理过程后,最终得到整个变形体高密度监测点的变形值。室内外实验的结果表明,该方法采用无接触测量,不需要对原始点云进行预处理,具有很强的抗噪声能力,能形成密集的同名变形监测点,适合于任意表面,在野外150 m范围可达到mm级变形监测精度。     

两类子样的估计

随机误差△是连续随机量，不可能严密地区分出正常误差和粗差，用抗差估计对粗差进行处理是不严密的，且对估计结果带来人为因素的影响。依随机误差所具有的连续性质进行估计的方法，克服了抗差估计方法的缺点，从而提高了估计质量，使估计结果既不纳伪、也不弃真。     

基于改进点估计法的结构整体概率抗震能力分析

确定能力中位值和能力离差值是结构整体概率抗震能力分析的两个关键问题,文中分析了现有方法存在的缺点。在Zhao-Ono点估计法的基础上,引入基于随机向量边缘概率分布信息的Nataf变换,提出了改进的点估计法。将改进点估计法与Pushover分析相结合,提出了评估结构整体概率抗震能力统计矩的随机Pushover分析方法。以某五层三跨钢筋混凝土框架结构为例,应用本方法,进行结构整体概率抗震能力分析,得到了结构整体抗震能力的易损性曲线。分析表明,所提方法是一种具有较高效率和较好精度的结构整体概率抗震能力的分析方法。     

基于点云间最短距离“中位值”的变形计算

点云数据具有高精度和高密度的特点,可以很好地表现细节,但对同一区域两次的扫描点具有不可重复的特点,给基于地面三维激光扫描的散乱点云进行变形分析带来了困难。本文介绍根据确定的边界,对点云进行网格分割和基于最短距离取"中位值"的变形计算方法。试验数据表明该方法计算简单有效。