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地铁隧道结构变形监测中几种关键技术研究
作 者: 张军
导 师: 陈刚
学 校: 中国地质大学
专 业: 大地测量学与测量工程
关键词: 变形监测 稳定性判断 后方交会 小波 小波神经网络
分类号: U456.3
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
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内容摘要
由于国内城市化发展迅猛,城市交通拥堵问题越来越严重,因地铁是解决城市交通拥堵的理想方式,目前几乎国内所有省会城市要么已经修建好地铁、要么正在修建或计划修建地铁,甚至一些非省会城市如苏州、常州及无锡都已开始修建地铁,可见在不久的将来,地铁将成为国内城市解决交通拥堵的一种普及手段。为保障地铁的安全运营,需实时地掌握和了解隧道结构的变化情况,需针对地铁隧道结构中可能存在的安全隐患及时地进行治理,因此对地铁隧道结构进行变形监测至关重要。本文对地铁隧道结构变形监测中几种关键技术进行了研究,具体研究内容如下:1)在地铁隧道结构人工监测中,由于地铁隧道结构特点及点位布设要求,在地铁沉降监测基准网中常出现自由度仅1的情况;本论文采用常用的稳定性判断方法(平均间隙法、限差法和t检验法)对自由度等于1和自由度大于1的沉降基准网进行稳定性分析与探讨。2)在地铁隧道结构自动化监测中,一般平差软件没有三维导线平差功能,只能将平面与高程分开进行平差计算,而人为地将其分开进行一维、二维平差,从理论上来说,破坏了基准点之间的完整性和统一性。若只利用一台自动化全站仪进行监测,此时可采用后方交会进行三维导线网平差处理;本文针对这种情况,以水平方向、天顶距和斜距观测值作为初始值,采用间接平差进行严密平差,并进行精度评定,推导了后方交会三维平差模型。由于三层架构开发模式将软件程序开发分成了界面层、逻辑层和数据访问层,大大降低了各层之间的依赖性,使各层更加独立,大大提高了软件的稳定性,所以本论文采用三层架构模式开发了后方交会三维平差程序。3)在地铁隧道结构自动化监测中,地铁隧道结构短时变形量小,监测数据表现为弱信号;自动化全站仪在测量过程中,受到运营地铁震动及风速的影响,使得观测结果中含有大量噪声,表现为强噪声;本论文利用小波分析进行滤波处理。目前BP神经网络是应用最多、最广泛的神经网络模型,本论文采用BP神经网络对地铁变形监测数据进行预测。虽然BP神经网络具有较大优点,但其也存在如下缺点:容易陷入局部最小、收敛速度慢、网络结构设计较盲目等,本论文利用小波分析对BP神经网络模型进行改造,构造小波神经网络模型,然后采用小波神经网络模型对地铁变形监测数据进行预测。将本论文所研究的几种关键技术应用于南京地铁隧道结构监测中,得出如下有意义的结论:1)当监测网自由度等于1时,采用限差法进行稳定性判断较好,因为此时平均间隙法和t检验法的假设检验分位值相对较大且不稳定。2)在实现了监测数据平差功能之上,采用三层架构开发的程序软件;三层架构开发模式将软件程序开发分成了界面层、逻辑层和数据访问层,使界面层、逻辑层和数据访问层更加独立,使软件的稳定性更加优越。3)利用小波分析可以滤去监测数据中的大量噪声,提取了监测数据的变化趋势。4)通过对监测数据进行预测,发现BP神经网络和小波神经网络都有较高的预测精度;因小波神经网络通过小波变换函数对BP神经网络预测精度稍高。
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全文目录
作者简介 7-8 摘要 8-10 ABSTRACT 10-14 第一章 绪论 14-17 §1.1 研究目的及意义 14-15 §1.2 研究现状 15 §1.3 研究内容和结构安排 15-17 1.3.1 本文主要研究内容 15-16 1.3.2 论文组织结构 16-17 第二章 沉降基准网稳定性判断 17-27 §2.1 常用的稳定性判断方法 17-20 2.1.1 平均间隙法 17-19 2.1.2 t检验法 19 2.1.3 限差法 19-20 2.1.4 t检验法与限差法之间的关系 20 §2.2 稳定性分析与探讨 20-27 2.2.1 稳定性分析与探讨 20-22 2.2.2 基准网自由度大于1 22-24 2.2.3 基准网自由度等于1 24-26 2.2.4 稳定性分析探讨 26-27 第三章 基于三层架构的后方交会三维平差程序设计 27-41 §3.1 数学模型推导 27-31 3.1.1 建立独立坐标系 27 3.1.2 工作基准点近似坐标计算 27-29 3.1.3 平差模型 29-30 3.1.4 间接平差 30-31 §3.2 三层架构 31-33 3.2.1 三层架构概述 31-32 3.2.2 三层架构各层功能 32 3.2.3 实体类 32-33 §3.3 程序设计及实现 33-41 3.3.1 实体类设计 33-35 3.3.2 数据访问层设计 35-36 3.3.3 业务逻辑层设计 36-37 3.3.4 用户界面层设计 37 3.3.5 程序实现 37-41 第四章 地铁变形监测数据处理与预测 41-64 §4.1 小波分析滤波 41-49 4.1.1 小波分析相关理论 41-46 4.1.2 小波分析滤波 46-49 §4.2 BP神经网络 49-54 4.2.1 神经元模型 49-51 4.2.2 BP神经网络算法 51-52 4.2.3 BP神经网络的开发设计 52-54 §4.3 小波神经网络 54-55 4.3.1 小波神经网络分类 54-55 4.3.2 小波神经网络的学习过程 55 §4.4 模型应用 55-64 4.4.1 小波滤波 55-60 4.4.2 BP神经网络分析 60-62 4.4.3 小波神经网络分析 62-64 第五章 总结与展望 64-65 §5.1 结论 64 §5.2 展望 64-65 致谢 65-66 参考文献 66-69
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中图分类: > 交通运输 > 公路运输 > 隧道工程 > 隧道观测与试验 > 隧道施工及运用监测
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