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樊政 《测绘与空间地理信息》2018,(9)
由于地铁工程大部分在地下施工,可能造成周围建筑或者土地出现不均匀沉降问题。为了确保地铁施工安全,地铁施工过程中要对地面沉降现象进行检测,从而及时了解地面沉降情况。本文通过时间序列分析方法对地铁施工沉降情况进行监测,及时掌握地铁工程以及周围建筑物的沉降量和沉降速度,对沉降情况进行科学的分析和评价,并采用合理的方法进行预测,更好地掌握地铁施工沉降变化规律和发展趋势,确保地铁施工的安全性。 相似文献
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对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营。本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果。通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性。 相似文献
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铁运营阶段对隧道结构的变形监测保证了地铁运行的安全，而椭圆度检测是地铁隧道结构检测的重要工作。本文简单介绍了传统椭圆度检测的基本方法，分析了新型移动三维激光扫描检测系统基本原理及隧道椭圆度检测的方法和处理流程。通过工程案例实际应用以及对检测结果的综合分析，证明了移动三维激光扫描技术在盾构管片椭圆度检测中的优势。 相似文献
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《现代测绘》2020,(2)
结构变形是一种广泛存在于地铁结构的工程问题,基于现有变形数据选择合适的预测模型对地铁结构变形的发展趋势进行较为准确预测分析对地铁结构的安全运营及维护具有重要意义,也是地铁结构变形监测工作中的一项重要工作。常见的变形预测方法主要有样条曲线拟合、灰色模型、蚁群算法。本文通过介绍"S"形Logistic曲线性质与经典Logistic模型参数估计方法,并利用基于高斯牛顿法的非线性曲线拟合迭代,获取全局最优参数并结合某地区地铁保护区道床沉降监测工程,探讨分析了Logistic预测模型及其预测精度。研究结果表明,Logistic预测模型计算得到的变形趋势与实际工况吻合,模型预测精度较高,对同类型地铁道床沉降预测具有一定参考价值,可为相关工程项目提供参考。 相似文献
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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全和正常使用.实际应用证明,该自动化变形监测系统稳定可靠,达到监测的目的,可广泛应用于运营地铁隧道结构安全的监测预警工作. 相似文献