小波分析在测斜监测中的应用

测斜方法广泛应用于岩质高边坡内部变形监测。但因测斜监测过程中的波动性误差,普通的分析手段难以从采集的大量数据中提取有用信息。通过对原有算法的分析,在其基础上,利用小波变换具有的在时频两域表征信号局部特征的性能,得到一个比较单一直接的评价整体位移变化的标准。结合某岩质高边坡测斜监测,将测斜所得到的数据重构为信号形式,再利用小波分析滤除高频噪声信号,处理结果实际上建立了一个监测时间和综合位移变化的关系,这个综合位移变化集中了整体位移变化的信息,反映了边坡位移变化趋势。由这样的处理方法所获数据易于理解,而且容错性强,具有推广价值。     

基于三次厄密插值的边坡变形监测小波降噪处理

边坡工程监测数据往往包含各种误差(噪声),表现出明显的非真实波动和突变,边坡的实际变形特征被噪声淹没而无法识别.小波分析能利用边坡真实变形信号与噪声的时频特性不同,借助小波变换的多分辨率分析,有效地对不同频率成分进行分离,并通过作用阈值,最终达到降噪的目的并提取出边坡真实的变形特征.工程中获得的监测数据有时是非等间隔的,不能直接进行小波降噪,可以利用三次厄密插值使其转变为等间隔数据序列,分析结果表明这种处理方法是可行的.     

基于动态深部位移监测的高速公路路堑边坡稳定状态评估

根据福建地区大量监测数据结合数值模拟,提出了基于动态位移监测技术的边坡稳定状态评估方法。对边坡施工期、工后运营期间的边坡变形监测曲线进行分析,归纳总结了变形特征曲线,分析了基于特征曲线的边坡稳定状态的评定方法,并给出了工程实践的监测数据曲线。通过对深部位移监测曲线影响因素的分析,分析总结了监测数据误差判别和剔除方法,以便更有利于监测工作的实际应用。     

基于小波降噪的地下连续墙弯矩估算方法研究

基坑地下连续墙侧向位移监测过程中不可避免地存在误差,以往利用侧向位移估算地下连续墙弯矩时忽略了对监测数据误差的处理。为解决监测数据误差带来的问题,引入小波降噪方法对侧向位移监测数据进行降噪处理,基于降噪后数据实现地下连续墙弯矩估算。以福州地铁2号线上街站基坑工程地下连续墙典型测点的侧向位移监测数据为研究对象,选择db3小波基函数、硬阈值函数、heursure 阈值对其进行5层小波降噪处理,采用6次多项式对降噪后的监测数据进行拟合并确定拟合曲线曲率半径（挠度）,结合材料力学受弯构件相关理论实现地下连续墙弯矩估算。结果显示： 1)小波降噪可以有效去除侧向位移监测数据误差,监测数据误差主要分布在-0.6~0.6 mm; 2)利用降噪后的监测数据进行多项式拟合可以有效提高拟合精度; 3)地下连续墙最大估算弯矩为635.1 kN·m,约为设计值的40%,施工过程中地下连续墙安全状况良好。     

深部位移监测在边坡开挖中的应用研究

目前通过深部位移监测的位移曲线对不稳定边坡判别已经得到大量应用,且较为成熟,但目前很少进行在边坡开挖之前到边坡开挖之后的深部位移监测,即坡体开挖前自然稳定的位移监测特征曲线向不稳定状态发展时的位移监测曲线形态特征还不十分清晰。本文通过总结现场边坡开挖过程中深部位移监测曲线,来验证边坡稳定性计算的成果,达到通过边坡深部位移监测变形特征曲线来反映边坡开挖过程中的稳定性演化规律,是坡体稳定性评估一种可靠的方法。     

某公路高边坡施工监测分析

某公路在建设施工中,由于地质不良和高山峡谷的地形等原因,高边坡稳定性问题非常显著。通过对 K4＋700～K4＋985段高边坡实地调查,进行了边坡深部位移、锚索应力、表观位移3项内容的施工监测,监测分析结果为边坡动态设计和施工提供依据,保证了边坡的稳定性,具有重要的实际工程意义。     

顺层岩质高边坡开挖施工现场监测及稳定性数值分析

以湖南省某高速公路层状岩质高边坡变形体作为典型工程实例,根据地勘成果选择典型断面布置测斜孔对边坡岩体进行监测;对监测数据进行深入分析,提出雨水冲刷和入渗是影响边坡稳定变形的主要因素,岩体内部至少存在两个潜在滑动带,同时监测数据为工程处理措施的制定和实施提供有效指导;通过对边坡开挖过程进行数值模拟,分析边坡开挖导致位移和变形的变化规律。     

基于深层水平位移的高速公路高边坡变形精准监测方法

目前,常规的高速公路高边坡变形监测方法主要通过在边坡附近布设传感设备,从而获取边坡位移数据。由于缺乏对监测点位的最优化处理,导致了监测精度不佳。对此,提出了基于深层水平位移的高速公路高边坡变形精准监测方法。首先,对监测点位和控制点位进行布设,并结合灰色关联法,计算点位关联度,实现监测点位数量的最优化处理。然后,对采集到的边坡变形数据进行异常值剔除处理。最后,通过构建损失函数,以结构化风险最小为原则,实现了对边坡变形的位移监测。在实验中,对提出的方法进行了边坡监测精度的检验。实验结果表明,采用提出的方法对边坡进行监测时,水平位移监测的误差值较低,具备较为理想的监测效果。     

基于全息感知的公路高边坡自动化智能监测

边坡监测逐渐从人工转为自动化,结合南宁吴圩机场至隆安高速公路高边坡工程案例,详细介绍智能监测系统在变形监测中的应用,并对2020年7月份的智能监测数据进行分析。结果表明:该工程的地表位移发生了一定变化,但在允许范围内,其边坡处于安全阶段。     

边坡监测锚杆应力分析

高边坡的现场监测是一个系统工程,在利用测斜手段对其进行整体稳定性分析的同时,对锚杆应力--时效--温度三者之间关系的分析,能更好地反映边坡的整体稳定性,便于分析边坡的局部块体的稳定.k 132高边坡的现场监测在以边坡变形监测为主的基础上,结合锚杆应力监测,确保了工程施工及运行的安全,获得对边坡开挖、运行过程模拟所需参数,提高了边坡稳定性评价的可靠度.     

触发式位移计在山区公路边坡远程实时监测中的应用

地表位移是边坡变形监测中的重要特征量，而常规的地表位移监测仪器难以有效融入远程自动监测系统中。利用新型触发式位移计对公路边坡地表位移进行监测，位移计与接收器之间可以利用无线传感网进行短距离无线组网，接收器连接采集传输系统通过GPRS网络将监测数据远程实时传送到远程监控中心，形成了节能、高效、无线、实时的地表位移远程监测系统。该位移计精度可达到1 mm，通过室内标定和现场变形对比观测分析，验证了该设备的精度。通过在某高速公路边坡的安装运行，位移计成功地进行远程监测预警，根据实时的位移监测结果，为高速公路的防灾减灾提供了参考依据。     

高路堑边坡开挖稳定性与变形在线安全监测研究

以贵隆高速公路工程为背景，基于数值分析软件，对路域内一典型高路堑边坡的开挖过程进行了稳定性及位移分析，得到边坡开挖过程中安全系数、破坏模式以及地表位移的变化过程，并进行了高路堑边坡开挖过程中地表位移计算公式的理论推导，给出计算公式。同时，基于边坡在线安全监测系统对边坡地表位移、深部位移以及降雨量进行监测，并建立完整的边坡群监测系统和预警平台，实现了同一平台管理。研究结果表明:边坡开挖过程中，边坡安全系数及其对应破坏模式随着开挖进度不断发生变化，中部台阶设置有利于开挖边坡的整体稳定；边坡位移有限元分析结果与实际监测数据相符，表明边坡处于稳定状态。     

既有公路上方填筑新路基的安全性研究

莽山公路k25＋600～k25＋620段需要填筑,本段紧邻县道067,受县道067的影响,不能采用放缓设计边坡时,提出了路堤边坡抗滑桩超前支护的思想。并用midas数值计算软件对填筑体进行了位移分析,对抗滑桩进行了位移及内力分析,得出位移和内力均在安全范围之内,对类似工程的设计有一定的借鉴意义。     

曲线回归分析模型在边坡位移预测中的应用研究

边坡工程监测数据的处理与分析方法众多,但都有特定的应用条件。为获得桩锚支护条件下边坡的水平位移变化规律和预测位移值,采用非负累加法对监测数据进行处理,利用最小二乘法、多元回归分析法来建立多项式回归预报模型,并结合长沙市某边坡工程对该模型进行验证。结果表明:曲线回归分析模型与监测数据拟合度高,预测值与实际情况较为吻合。     

噪声地图技术在高速公路噪声污染防治中的应用研究

噪声地图是一种通过声压级分布来体现特定区域或点位噪声强度的声学仿真技术,一般用于医院、学校等特殊声功能区的噪声监测与控制。基于江苏盐靖高速K166段的噪声状况,本研究首次将噪声地图应用于高速公路交通噪声防治方案的设计,通过一般敏感点监测、噪声衰减断面监测及24h连续监测等3种监测方法对该路段进行了系统的环境噪声质量监测,在此基础上建立了噪声地图仿真模型并提出了降噪方案。     

斜坡地基上填方路堤极限承载力影响因素分析

影响斜坡地基上填方路堤极限承载力的因素主要有:斜坡坡度、路堤填土高度、路堤顶面宽度、路堤边坡坡度等。运用极限分析上限法对斜坡地基上不同斜坡坡度、不同填土高度、不同路堤宽度以及不同路堤边坡坡度的填方路堤极限承载力进行计算,得出了各个因素对其极限承载力的影响。研究结果表明路堤填筑高度和顶面宽度对其极限承载力的影响最大,其次为斜坡坡度的影响,而路堤边坡坡度对其影响并不显著。建议综合考虑斜坡坡度、填土高度、路堤宽度、路堤边坡坡度、极限承载力等各种因素来指导斜坡地基上填方路堤的设计与施工,以确保山区高速公路安全畅通。     

基于灰色理论的土质路堑边坡位移预测

土质路堑边坡失稳破坏往往表现为土体位移。以重庆铜合高速公路K22＋770-K22＋965段路堑边坡位移预测为例,对基于灰色理论构建的土质路堑边坡位移预测灰色模型进行介绍,并将预测值与实测数据进行比较,结果表明其准确度高。在此基础上建立位移随监测时间变化的响应函数,其适用性强,可作为土质路堑边坡位移预测的经验公式。     

基于松散型小波神经网络的某隧道仰坡变形趋势研究

针对某隧道洞口仰坡的稳定性问题,首先选取松散型小波神经网络对仰坡的沉降变形进行预测,再利用秩相关系数检验和Mann-Kendall检验对仰坡的变形趋势进行判断;结果表明:不同小波函数的去噪效果不一致,其中监测点#5采用db4小波的去噪效果最好,而监测点#6则是采用db7小波的去噪效果最好;另外,秩相关系数检验和Mann-Kendall检验在仰坡变形趋势的判断中具有很好的一致性,均得出两监测点的变形趋势是往减小方向发展,仰坡变形趋于稳定,可以安全地进行后期施工。