基于高速铁路长大隧道平面控制测量关键技术研究与应用

为提高长大隧道平面控制测量精度,确保隧道高精度贯通,避免因隧道横向贯通误差过大而调整线路造成较大的经济损失。经过仿真数据试验验证后,建立了一个长约9 km的实地模拟网用于相关研究。在原GNSS网的基础上建立隧道独立控制网,研究隧道洞内导线边角控制网适用的网形和数据处理方法及困难条件下连续短边方位传递的测量方法,并开发出能连接全站仪通讯接口的导线测量软件来提高作业效率。总结形成了一套10 km以内的长大隧道平面控制测量关键技术方案。经过多次实际应用,证明该关键技术方案是可行且可靠的。     

特长公路隧道施工控制测量技术

彩虹岭隧道洞外控制网采用直伸光电测距多边形闭合导线环(网)测量,洞内控制网采用全站仪测距测角,洞内布置三等精密导线网控制隧道施工测量,文中对控制网在隧道施工贯通面引起的误差进行了估算.     

无定向导线在广州地铁测量中的应用

由于点位变动、破坏等原因,会遇到已测设的定向附合边精度不再满足规范规定或附合边不再存在的问题。在无法或无需重新测设附合边的情况下,就只能采用无定向导线测量形式。结合广州地铁测量案例,介绍了无定向导线的计算方法和精度特点,对无定向导线在地铁的应用进行探讨。得出以下结论:1)用无定向导线复测精密导线网,可减少因定向附合边方位变动所引起的误差;2)用无定向导线确定盾构定向是一种有效且精度较高的方法,是地下定向测量的有效补充;3)用无定向导线进行区间贯通联测可提高控制点相对精度,有利于控制基标的测设和检测。     

长大隧道控制测量方法综述

根据长大隧道施工控制测量的建网理论,阐述如何实现测量精度及误差控制的方法。详细地讨论了采用精密导线法及GPS方法组建隧道控制网并进行测量控制的方法,阐述贯通精度预计计算及控制网平差处理一般规则,对长大隧道的控制测量具有较重要参考价值。     

长大隧道贯通前铺轨CPⅡ导线陀螺方位约束应用探讨

在隧道未整体贯通的条件下,采用边掘进边在贯通段提前实施铺轨的施工方案时,为解决利用平导、无方位角附合条件下进行相向施工的无砟轨道难以准确对接的技术难题,提出洞内CPⅡ导线采用高精度陀螺仪加测方位边保障导线方向精度的方法。通过对2种坐标方位角的精度匹配与较差限差标准、隧道铺轨建筑限界匹配检查方法、高精度陀螺仪CPⅡ导线的闭合差法检查、横向偏差与建筑限界匹配优化检查等方面进行探讨,得出特长隧道CPⅡ陀螺导线的约束应用条件为:CPⅡ导线坐标方位角与陀螺坐标方位角精度相当,坐标方位角较差及导线全长相对闭合精度满足隧道二等限差要求,与隧道建筑限界的匹配应得到优化,且洞内CPⅡ中联测的施工控制导线点横向偏差要求在隧道施工净空裕量范围(5 cm)以内。按照陀螺方位边的约束应用标准,确定隧道洞内CPⅡ导线采用陀螺方位约束的计算方法。目前,隧道已经贯通,无砟轨道铺轨全部完成,各项指标满足施工验标要求,表明CPⅡ导线采用陀螺方位约束的方法可用于隧道工程实践。     

陀螺经纬仪在隧道贯通测量中的应用研究

近些年来由于我国公路和铁路的高速发展,隧道贯通测量成为热门问题。由于隧道工程多处于山区、沟壑等复杂地带,在布设GPS控制网时应考虑GPS网设计对贯通误差的影响。同时,隧道内控制导线网的布设形式也十分重要。隧道洞内控制测量作为隧道工程测量的核心,而隧道内的条件环境,使得测量精度存在很大的限制使。所以基于这些问题研究了陀螺经纬仪在隧道测量中应用,从而提高了隧道贯通测量的精度以及陀螺边的最佳数量和所在位置。     

莲花山隧道测量控制技术

以永宁高速公路A8标莲花山隧道施工控制测量为背景,对洞内外导线布测对隧道贯通横向误差的影响进行了分析,阐述了洞内平面导线敷设方法,利用横洞增设第二导线闭合环来控制指导隧道掘进,提高了隧道控制测量精准度,该技术可为长大隧道施工控制测量提供借鉴与参考。     

特长引水隧洞洞内横向贯通精度仿真计算和分析

为解决特长引水隧洞洞内带状平面控制网精度难以提高、横向摆动和贯通误差大等问题，结合新疆某特长引水隧洞洞内平面控制测量的实际情况，设计一种混合固定测站和自由测站观测值的隧道洞内平面控制测量新网形。首先，利用计算机模拟仿真的方法生成该平面控制测量网形的模拟观测值，经过相应处理可以估算出隧道洞内横向贯通误差； 然后，按照设计网形对该引水隧洞洞内平面控制网进行实际测量。实测结果表明，采用该网形观测得到的洞内平面控制网，各项精度指标均能满足隧道二等要求，并且根据实测数据估算的洞内横向贯通精度与仿真计算结果较为接近，从而验证了所采用的仿真计算方法用于估算隧道洞内平面控制网精度的可行性和可靠性。     

提高盾构隧道贯通精度的测量技术探讨

结合广州地铁三号线[天～华]两个区间段隧道施工测量工作的实践,简述地铁盾构隧道施工中的各种测量工作,重点分析导线测量精度对隧道贯通精度的影响,以及如何采取适当的技术方法来提高测量精度.     

应用GPS全球定位系统对航测导线检测定位的试验及成果分析

本文介绍利用ＧＰＳ全球定位系统对已施测的航测成图控制测量导线进行检测定位的试验情况。重点介绍了试验的目的；ＷＩＬＤ ２００ ＧＰＳ系统的性能；试验的环境、方案及技术措施；长边、中长边、短边定位的试验成果；ＧＰＳ测量成果与红外光电测距导线测量成果的对比和精度分析。     

大跨连续刚构桥薄壁高墩偏位监测研究

随着连续刚构桥向着大跨度和高墩结构形式发展的同时,对高墩的施工监测提出了新的要求。既要克服现场地形地貌和测量空间距离大的困难,又要满足测量精度的要求。文中基于贵阳至都匀高速公路芭茅冲特大桥施工监控的具体实践,采用在桥墩多点布设棱镜作为永久观测点的方法,对桥梁施工的各个重要工况进行桥墩偏位监测。该方法能快速判定桥墩偏移的方向和偏移量,将特大桥施工时各个工况下监测数据与理论计算数据进行对比能及时发现问题,并采取相应的措施,保证了高墩结构的安全和质量。     

地铁地面精密导线测量

结合多城市地面精密导线网布设和实施,总结精密导线特点,强调作业过程中注意事项及对成果的精度评价,对精密导线发展趋势进行探讨,供相关人员结合现场实际参考。     

基于GBAS的公交出行最优路径选择算法

通过对城市公交网络的描述,结合居民公交出行路径选择的特征,提出了以换乘次数最少为首要目标,以出行距离最短为次要目标的基于GBAS(基于图的蚁群系统)的公交出行最优路径选择算法。算法让分群蚂蚁从起点站行走至终点站后,在所有走过的路径中,通过对换乘次数和出行距离进行计算后选择最优路径,并对该路径上的信息素进行加强,其他路径上的信息素进行挥发,经过若干次外循环迭代后,分群蚂蚁会选择信息素最强的路径行走,即为公交出行的最优路径。用一个算例对算法的有效性进行验证。     

大气折光系数修正与高精度三角高程测量

根据三角高程测量原理与误差传播定律及分配原则,推导了大气折光系数反演模型。利用高低棱镜同时对向观测方法,对一个测段上具有偶数务边的闭合网进行观测,消除了仪镜高测量带来的误差。提出了利用闭合网高差闭合差为0及影响参数比例误差的分配原则,采用周期图法求定各方向大气折光系数改正值的方法,提高了三角高程测量精度与可靠性。通过对某大型悬索桥施工监控中塔顶一点的三维坐标分量24h连续监测,其空间几何关系和塔柱的饶度变化完全满足理论变化特征;塔柱各断面应力实测值与空间状态理论应力计算值标准偏差在0．015内,大大优于设计精度要求,验证了此测量方法的正确性。     

基于神经网络的高速公路出入口OD矩阵估计方法研究

通过高速公路出入口OD矩阵计算,得到高速公路的断面交通流量,这些数据对于高速公路各项管理措施的制定是非常重要的.针对高速公路出入口OD矩阵推算方法中假设每一留线车辆以等概率驶离高速公路的不足,提出了基于改进BP神经网络的高速公路出入口OD矩阵推算模型,并设计了OD推算神经网络.实例分析表明,该模型推算结果理想,且推算精度得到一定提高.     

锚杆抗拔强度模型准确性分析

锚杆与周围土体的极限黏结强度估算是锚杆设计的必要参数。现有规范基于锚杆与岩土体类型建议了极限黏结强度特征值取值范围，但该方法所隐含的模型不确定性未知，给锚杆设计带来潜在风险。鉴于此，利用文献收集大量实测锚杆抗拔数据，建立数据库；采用机器学习方法对数据集进行分类，以评估规范公式在不同影响因素下的模型准确性。研究发现：现行规范方法平均低估极限黏结强度约15%～50%，且预测精度离散性高，超过60%。基于数据分析引入模型校正因子，对规范公式进行校正。校正模型平均精度无偏，精度离散性中等。     

基于3种可视图的进场航班流量波动特性适应性评估

在空域资源优化配置、运行效率提升、飞行安全保障等方面, 掌握空中交通流量波动规律发挥着先导性、基础性和关键性作用。为评估可视图、水平可视图、有限穿越可视图这3种图对航班流量波动特性及其演化的刻画能力, 针对同1个进场航班流的多尺度流量时间序列构建复杂网络, 分别从网络的整体结构和局部结构开展了适用性评估分析。针对网络整体结构特点, 提出了基于网络结构从属阵特点的网络细节损失率定义, 再通过k-core聚类分析考察了k阶核量化流量波动强度的适用性; 针对网络局部结构特点, 利用motif方法计算波动模式转移概率, 分析了不同长度序模体刻画波动演化的适应性水平。分析结果表明: ①当有限穿越可视图网络N值与节点数量占比在0.48%~1.442%区间时, N值的选择能够保证从属阵细节损失率在0.5范围内; ②可视图与有限穿越可视图(N=1~3)均能有效刻画航班流量时间序列的波动强度, 对时间序列波动的适应性评估值分别为2.665、4.810、6.973和9.883;③motifs序列长度过短, 将导致motifs类型数量少、不同motifs类型之间的转移概率趋于相同, 而在交通流混沌特性的影响下motifs序列过长对于预测没有意义, 因此, 可视图及N=1~3的有限穿越可视图motifs序列长度推荐使用选择4~7个节点长度。综上所述, 运用k-core聚类与motifs方法能有效分析整体网络与局部网络下波动模式的转移特征, 准确揭示空中交通时间维度的演变规律, 相关分析结果可以为航班延误预测提供依据, 能在航班实际运行管理中发挥先导性作用。      

An innovative localisation algorithm for railway vehicles

In modern railway automatic train protection and automatic train control systems, odometry is a safety relevant on-board subsystem which estimates the instantaneous speed and the travelled distance of the train; a high reliability of the odometry estimate is fundamental, since an error on the train position may lead to a potentially dangerous overestimation of the distance available for braking. To improve the odometry estimate accuracy, data fusion of different inputs coming from a redundant sensor layout may be used. The aim of this work has been developing an innovative localisation algorithm for railway vehicles able to enhance the performances, in terms of speed and position estimation accuracy, of the classical odometry algorithms, such as the Italian Sistema Controllo Marcia Treno (SCMT). The proposed strategy consists of a sensor fusion between the information coming from a tachometer and an Inertial Measurements Unit (IMU). The sensor outputs have been simulated through a 3D multibody model of a railway vehicle. The work has provided the development of a custom IMU, designed by ECM S.p.a, in order to meet their industrial and business requirements. The industrial requirements have to be compliant with the European Train Control System (ETCS) standards: the European Rail Traffic Management System (ERTMS), a project developed by the European Union to improve the interoperability among different countries, in particular as regards the train control and command systems, fixes some standard values for the odometric (ODO) performance, in terms of speed and travelled distance estimation. The reliability of the ODO estimation has to be taken into account basing on the allowed speed profiles. The results of the currently used ODO algorithms can be improved, especially in case of degraded adhesion conditions; it has been verified in the simulation environment that the results of the proposed localisation algorithm are always compliant with the ERTMS requirements. The estimation strategy has good performance also under degraded adhesion conditions and could be put on board of high-speed railway vehicles; it represents an accurate and reliable solution. The IMU board is tested via a dedicated Hardware in the Loop (HIL) test rig: it includes an industrial robot able to replicate the motion of the railway vehicle. Through the generated experimental outputs the performances of the innovative localisation algorithm have been evaluated: the HIL test rig permitted to test the proposed algorithm, avoiding expensive (in terms of time and cost) on-track tests, obtaining encouraging results. In fact, the preliminary results show a significant improvement of the position and speed estimation performances compared to those obtained with SCMT algorithms, currently in use on the Italian railway network.     

山区公路弯道预警方法研究

山区公路弯道的事故率往往高于普通路段,驾驶人由于视距等原因对弯道风险产生识别模糊的现象,基于此提出了一种弯道预警方法.针对山区公路上行驶前方是否为弯道进行预警,以前车的驾驶状态和环境因素为依据进行建模,为后车提供有效的信息以完成信息的链式传递.分析了速度和三向加速度与弯道条件的关系,通过频率分布图与相关系数的计算,从统计学的角度说明了4个变量作为模型自变量的可行性.同时考虑到驾驶人的性格等个人因素的影响,以历史数据为基础,利用以处理时序数据见长的Elman递归神经网络构建预警模型,并将该模型与二元逻辑回归、BP神经网络等方法进行对比,其准确率达到85.59%,验证了模型的有效性.