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1.
针对特定场地下土工构筑物的正常使用极限状态,采用近年发展的几何可靠性方法计算了多种构筑物的可靠度指标。考虑同一场地下的钻孔灌注桩、抗浮锚杆和CFG桩单桩加载变形测试曲线的离散性,各曲线回归参数呈现差异并可作为随机变量,进而探讨了各曲线回归参数间的相关性及联合分布特性。基于这些回归参数的联合发散概率密度等值线,即随机变量刚好达到极限承载能力状态,该几何可靠性算法可在随机变量的原始空间求得土工构筑物的可靠度指标。通过比对该几何可靠度指标与常规的一次可靠性算法成果,验证了该几何可靠性计算技术的可行性。计算表明,几何可靠性评价模型实施简便,易于被工程技术人员接受。 相似文献
2.
采用GHM方法将EIV模型在最优解处线性化,得到解的近似方差。然后,将EIV模型表达成与Gauss-Markov模型相似的形式,利用标准最小二乘理论推导EIV模型的解及近似方差矩阵,得到与已有算法等价的结论。最后,推导观测值估值和残差的统计性质,建立起一整套EIV模型参数估计和精度评定的体系。 相似文献
3.
针对因回光反射平面标靶点云数据缺失或冗余而难以准确计算靶心坐标的问题,本文提出一种基于距离标靶重心最远点的边缘点提取和靶心定位算法。首先,进行点云数据预处理,先人工大概选取出标靶点云所在位置,并根据回光反射强度信息提取出标靶点云,对标靶点云进行粗差剔除、投影以及坐标旋转等工作;然后,进行边缘点提取,应用所提的边缘点提取算法对投影到二维平面的标靶点云进行边缘点提取;最后,进行靶心定位,先应用抗差最小二乘对边缘点进行拟合计算圆心坐标,然后将其旋转回三维空间作为靶心坐标计算值。实验结果表明,本文提出的边缘点提取算法能高效、准确地提取出标靶边缘点,比文献[12]中的边缘点提取算法节约了大量时间,并且应用所提取出的边缘点能稳健地计算出靶心坐标,与基准值的偏差在亚毫米以内,优于文献[11]、[12]算法靶心计算精度,有效地解决了残缺或冗余的回光反射平面标靶点云靶心定位问题。 相似文献
4.
为有效对港区大气污染进行治理、分析船舶尾气,本文详细介绍了一种基于高斯烟羽模型,通过MATLAB模拟仿真模型,其包括实验仿真过程、技术原理及理论模型对船舶尾气扩散进行的研究。该模型是在传统的高斯烟羽模型的基础上,通过对实源像源进行加权选择输入参数;通过矢量合成确定了气体扩散的方向,利用合成后的"风速"进行计算仿真,有效模拟了船舶尾气在港区或者海洋环境中的气体扩散模型。其模型简单且可以有效模拟船舶尾气扩散。并且进一步对后续模型的精确优化进行分析。 相似文献
5.
避难场所可达性是指避难场所与受灾居民之间的通达性,即灾害发生时,避难人员通过避难疏散通道到达避难场所的难易程度,是评价避难场所布局合理性的重要指标。本研究结合高斯两步移动搜寻法和网络分析法,从供需双向出发对村镇地区避难场所进行可达性分析。2种方法的结合,既充分考虑了需求点与设施点的相互作用,又充分考虑了设施点的吸引力随距离的衰减关系,并基于实际道路,以步行疏散时间作为搜索半径,降低了传统研究中因忽略供需间相互作用及实际距离而引起的可达性结果的误差。最后,以神农架松柏镇区为例,验证该方法的实际应用价值。结果表明,该方法能够有效测定村镇地区避难场所的空间可达性,同时,基于GIS软件可以直观地揭示研究区域内避难场所可达性空间分布差异。该方法可为制定科学的村镇防灾减灾规划提供方法支持。 相似文献
6.
提出基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行预处理,并将点云按隧道走向分成不同区段;然后对各区段依据轴线与表面点云法线垂直关系,提取精度较低的中轴线;最后对各区段利用圆柱多段拟合,提取精度较高的中轴线。实验表明,隧道中轴线的提取在一定的采样区间具有较高的稳定性,对直线和弯曲的圆形隧道有良好的适用性,算法可靠,精度较高。 相似文献
7.
GNSS/水准联测点的合理选择对GNSS高程拟合至关重要,剔除法是一种较好的优化选点方法,传统的剔除法是以高程异常拟合误差最小为目标函数进行优化选点,可能会出现选点不均匀情况。鉴于此,提出根据GNSS/水准点生成的泰森多边形面积大小进行优化选点,并在此基础上对传统优化选点的方法进行改进,即同时考虑高程异常拟合误差大小及由泰森法生成的多边形面积大小进行优化选点(称为综合法)。以1~3次多项式拟合模型为研究对象,实验结果表明,GNSS/水准点优化选择的综合法可在改善点分布的同时获得稳定性好、精度较高的高程异常拟合结果。 相似文献
8.
利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用,但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变,在特征点提取过程中产生大量冗余点,增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法,该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点,同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点,用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验,其中平均配准精度可达80.38%,并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。 相似文献
9.
10.