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针对盘营铁路专线、哈大铁路专线沿线沉降监测研究较少,采用InSAR技术获取了研究区地表形变信息,还对其进行了相关分析.用SBAS-InSAR对35景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取VV、VH极化下的年均沉降速率及沉降序列;以年均沉降速率为研究对象,进行沿线沉降特征分析及交叉验证;利用小波变换对沉降序列降噪处理,用改进BP神经网络对降噪后沉降序列预测分析.研究结果表明,研究区内高速铁路沿线共监测出6个明显沉降区域,最大沉降速率达50mm/a;两种极化年均沉降速率具有较高的一致性,降噪处理后的沉降序列更加平滑;改进BP神经网络具有较高的收敛速度,其预测精度有较大提高. 相似文献
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考虑节理质量对应力波传播的影响,运用波的位移位函数推导了谐波在厚黏弹性节理的透、反射系数计算公式,采用波形相关系数描述子波穿过黏弹性节理的波形变化,讨论具有一定厚度的黏弹性节理简化位移不连续模型的适用条件。设厚黏弹性节理模型和位移不连续模型的透射波波形相关系数为0.9时对应的节理厚度为临界厚度,岩体与节理的阻抗比对临界厚度的影响很小;临界厚度随子波中心频率增大呈负指数减小,入射角越大,临界厚度随中心频率减小得越慢。试验数据分析表明：当节理厚度为0.03 m时,采用位移不连续模型和厚黏弹性模型计算得到的节理力学参数非常接近,随节理厚度和子波中心频率增加,运用位移不连续模型的计算结果偏差越大,试验结果与理论分析是一致的。 相似文献
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为尽可能早地发现并排查出高速公路灾害的隐患点，本文以昆磨高速公路的昆明至玉溪路段为例，首先基于PS-InSAR技术，利用45景Sentinel-1影像获得了研究区域2018-2019年的沉降速率图。然后对沉降严重区域进行横纵断面分析，识别出昆磨高速公路沿线的隐患路段。最后对这些路段的进一步监测提出建议。研究表明，昆磨高速公路沿线总体呈现出较为平缓的沉降趋势，但存在着3个严重沉降区。分别是谢井村和朱井村路段、昆磨高速公路与东绕城高速公路交界处路段，以及昆磨高速公路与晋新公路交界处路段。因此证明了PS-InSAR技术能有效排查高速公路沿线的灾害隐患。 相似文献
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为了对二维复杂地电断面进行三角网格剖分,在已有算法的基础上,提出了一种含约束条件的二维自适应三角剖分新算法,并编制了该算法的通用程序,可对任意含约束条件的二维区域进行自动剖分.通过引入节点剖分尺度函数,算法允许在指定位置设置网格剖分尺寸,自动生成渐变网格.实际算例表明,形态因子大于0.9的网格占95%以上,能很好地对带地形、含断层或地质体等二维复杂地电断面进行有限元三角网格剖分. 相似文献
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针对人工对高速公路上的灾害隐患进行逐一排查难度较大的问题,该文利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术对滇中地区昆磨、昆石、昆楚3条高速公路灾害隐患进行早期识别与排查,选取2018年6月-2019年12月期间的45景Sentinel-1A影像作为实验数据,提取了高速公路沿线的灾害点,并分析了灾害点的纵横断面沉降情况.结果 表明,滇中地区高速公路沉降最严重的是昆磨高速公路,存在3个明显沉降点,最大沉降速率达到-54mm/a;其次是昆石高速公路,存在2个明显沉降点,最大沉降速率达到-30 mm/a;而昆楚高速公路未发现明显沉降点.表明PS-InSAR技术能有效识别高速公路中存在的灾害隐患,且具有一定的优势,其结果可为相关部门进行公路监测与养护提供依据. 相似文献
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