盾构法隧道施工中盾构控制滞后效应的研究

盾构机的姿态控制是其在隧道施工作业中的一项重要问题。在分析盾构法隧道施工中盾构机受力情况的基础上 ,引进盾构机运动力学模型 ,通过现场资料实测值与计算值对其进行了验证 ,并应用此模型研究了盾构机行为控制与运动响应之间的滞后效应 ,得到一些有用的结论 ,为盾构施工中的姿态控制提供了有意义的依据     

高边坡安全监测资料反馈分析研究

文章进行高边坡安全监测资料的反馈分析研究,为指导施工、反馈设计、边坡稳定评价及确保边坡稳定运行提供重要保障。通过综合分析某高速公路高边坡的多点位移计监测资料、测斜仪监测资料以及外观变形监测资料,推断边坡滑动面位置,进一步评价边坡稳定状况。通过详细分析多种安全监测资料,可以推断出高边坡滑带、滑体厚度、位移错动带等不利结构面所在的位置,能对加固措施和支护参数,开挖方案等进行动态优化调整。分析研究表明,通过多种监测资料的反馈信息,可达到动态优化设计和信息化施工的目的。     

节理岩体边坡模糊稳定性分析方法研究

节理岩体边坡失稳破坏同时受控于节理与岩体抗剪强度。在对具有两组平行节理的岩体边坡失稳破坏机制研究基础上，探讨节理岩体边坡几何物理参数为模糊数情况下边坡稳定性评价的分析方法，给出节理岩体边坡模糊安全系数的计算公式，编制基于潜在滑动面自动搜索边坡模糊稳定性研究程序。算例研究成果表明，采用模糊分析方法可以对节理岩体边坡稳定性有更全面客观的了解，能为潜在不稳定边坡的稳定性评价和锚杆设计等提供重要的参考依据，避免发生由于计算参数不确定性引起的加固节理岩体边坡破坏情况。     

大型边坡多测点组合变形预测方法及工程应用

单测点时序分析模型是单一的独立模型,没有充分考虑同类监测点空间变形上的相关性,往往不能反映边坡的整体变形趋势和规律。在单测点灰色预测模型基础上,将聚类分析方法应用于边坡监测数据的时间序列关系分析,并考虑多测点的空间关联性,建立多测点整体变形预测模型。结合锦屏一级水电站边坡工程进行应用研究。结果表明,多测点整体变形预测方法的可靠性与准确性明显高于单测点预测模型。     

高边坡变形的组合预测模型研究及应用

高边坡变形预测模型众多，单一模型往往难以准确地描述边坡变形的规律，采用多种模型和方法进行有机集成和综合应用将是边坡变形预测研究更为有效的途径。边坡变形的时间序列实际上可分解为趋势项和随机项两个部分。回归模型能较好地描述边坡变形的总体趋势，并且具有明确的工程意义，但不能很好地反映变形中具有随机性的成分；ARMA模型则能很好的拟合和预测边坡变形的随机成分。将两种方法进行有机集成，建立了边坡变形的组合预测模型。选取锦屏一级水电站左岸高边坡的一个外观测点，建立边坡变形的组合预测模型，并与统计回归模型作对比，对比显示组合预测模型有着更高的预测精度，结果验证边坡变形的组合预测模型的可行性。     

复杂岩质高边坡三维地质建模及虚拟现实可视化

结合复杂岩质高边坡工程三维地质建模和可视化需要,通过综合分析国内外在计算机图形学领域对描述空间拓扑关系的常用三维数据结构,提出基于半边B-Rep和裁减NURBS数据结构的边坡三维地质建模方法,实现具有复杂地质条件和基础洞室群的边坡工程三维模型拓扑关系的快速、准确建立,为边坡工程三维地质可视化提供高质量的几何数据和拓扑关系信息。分析计算机可视化技术的发展趋势和虚拟现实技术的特点,论证应用桌面级虚拟现实技术的X3D规范,实现边坡工程地质可视化的可行性。鉴于X3D灵活的场景交互和对复杂NURBS几何造型的支持,实现基于X3D的边坡工程虚拟现实场景的实时动态可视化、虚拟现实场景对象的可视化交互式查询。以锦屏一级水电站左岸边坡工程为例,给出三维地质虚拟现实可视化在边坡开挖进度模拟和地质超前预报、边坡地质条件可视化查询、边坡安全监测断面地质条件解析、边坡安全监测系统可视化查询和综合分析等方面的应用,为三维地质虚拟现实可视化方法在其他工程领域的应用拓展提供参考。     

GIS支持下的大型高边坡安全监测预警模型研究

近年来在边坡工程变形预测和滑坡研究中,GIS作为一项新技术得到不断应用。目前大多数学者只是将GIS技术作为一个数据准备和处理的手段,采用统计分析方法来研究边坡破坏和各种影响因素之间的关系,将定量的力学分析模型和GIS技术结合来进行边坡稳定性研究较少。为提高边坡变形失稳和滑坡的安全评价的精度,提出了GIS支持下的高边坡工程安全监测滑坡预警模型,将GIS与边坡确定性分析模型结合,给出边坡稳定的安全判断,并以现场的位移监测成果为依据,基于现场观测的数据进行分析、处理和统计推断方法,形成一个综合的边坡变形失稳的预警模型,从而能更好更全面地对边坡失稳给以科学的解释和工程应用合理的建议。     

盾构法隧道施工中盾构控制滞后效应的研究

盾构机的姿态控制是其在隧道施工作业中的一项重要问题。在分析盾构法隧道施工中盾构机受力情况的基础上，引进盾构机运动力学模型，通过现场资料实测值与计算值对其进行了验证，并应用此模型研究了盾构机行为控制与运动响应之间的滞后效应，得到一些有用的结论。为盾构施工中的姿态控制提供了有意义的依据。     

岩石高边坡安全监测数据的小波变换去噪处理

 把小波变换模极大值去噪法和小波变换阀值去噪法应用于noissin模拟噪声信号和某水电站岩石高边坡安全监测资料,根据信号和噪声在小波变换各尺度上的不同传播特性,剔除由噪声产生的模极大值点,保留信号所对应的模极大值点,利用剩余模极大值点重构小波系数,恢复原有监测信号。并通过信噪比、去噪信号能量比、去噪信号与原信号标准差三个性能指标,比较二者的去噪性能。实例应用表明,小波变换模极大值去噪法能够更有效地去除噪音突变信号,保留原始有用信号的突变点,重构信号能够更光滑地重现原始信号,比小波变换阀值去噪法性能更佳,具有更好的实际应用价值。     

基于边坡位移监测数据的进化支持向量机预测模型研究

支持向量机方法是基于统计学习理论和结构风险最小化原则的学习方法,在回归预测方面具有良好外推能力,并且适合小样本的统计学习问题。建立支持向量机预测模型,对边坡位移进行预测计算,将预测值和实测值对比分析,验证了支持向量机预测模型较强的外推能力和预测计算的有效性。通过对边坡位移初始时序位移数据进行灰色理论的累加生成和累减生成处理,形成新的时间序列数据,在此基础上,计算出预测值,并与基于初始时间序列的支持向量机预测结果对比分析,基于新生成的时间序列数据进行预测计算结果精度明显提高。基于边坡位移监测数据构建训练样本数据集,研究了训练样本数据集的选取对预测结果的影响。对支持向量机预测模型的关键参数进行敏感度分析,并采用进化算法–微粒群算法对支持向量机模型参数加以优化,提高了预测精度。