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地下隧洞测控技术与地表沉降动态监控模型的研究
作 者: 王铁生
导 师: 华锡生
学 校: 河海大学
专 业: 水工结构工程
关键词: 水工隧洞 变形预测 盾构 导向系统 灰色模型 时间序列 模糊神经网络 遗传算法
分类号: TV554
类 型: 博士论文
年 份: 2003年
下 载: 909次
引 用: 6次
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内容摘要
本文以地下隧洞为对象,系统地研究了地下隧洞地面和地下现代测控理论、技术以及各项测控环节的精度分析,盾构掘进导向系统以及施工引起的地表变形动态预测模型和方法。具体研究内容如下: (1)研究了遂洞GPS测控网的布设、数据处理理论;探讨和研究了构筑物反射等产生的多路径效应的影响及应用小波分析理论有效减弱GPS接收信号的多路径噪声的方法;讨论了地下隧洞贯通的误差来源及贯通误差的优化配赋方法。 (2)对竖井联系及地下测控技术和可靠性进行了研究。详细分析了联系测量各因素对方位传递的影响,探讨并比较了加测陀螺方位角后地下导线的精度提高问题,论证了加测陀螺方位角后直伸等边导线终点精度的严密计算公式及陀螺方位边布测的最佳位置。 (3)精密导向系统的研究。盾构导向系统是盾构掘进时的指挥系统,对指导盾构掘进、隧洞贯通、减少地表沉降以及保证隧洞的质量等具有重要的作用。本文在研究盾构导向工作原理的基础上开发研制了一套盾构导向系统,精度高、工作可靠,可极大地缩短导向测量的时间和减轻劳动强度,实现了盾构掘进的实时定位和姿态监测。从理论上分析了各项因素对盾构位置和姿态的误差影响,导出了理论公式,总结了提高精度的相应措施。应用表明其精度较高,而且操作简单,在实际定位和导向中具有很好的应用价值。 (4)研究了隧洞施工中地表沉降动态预测模型,提出了时变参数灰色—时序动态预测模型,并建立了一种改进的时变灰色模型。为了充分利用有限的地表变形数据所蕴涵的内在规律性,提出了利用变形数据的正逆时间序列建立AR模型的方法,并与时变灰色模型组合,不但可反应出变形数据序列的趋势性,同时还可表现出其随机性,从而可进一步提高预测的精度和效果。模型应用于遂洞地表变形预测,验证了模型的有效性和准确性。 (5)探讨和研究了神经网络模型在盾构掘进时引起的地表沉降预测方法及安全性评价。针对BP算法存在的问题,将遗传算法应用于神经网络,并将改进的神经网络模型及模糊神经网络用于盾构推进时地表变形量和变形因素之间的非线性映射关系的建立,进而应用于地表沉降的变形预测和预报。实例表明此模型和方法的有效性和准确性。
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全文目录
第一章 绪论 12-27 1.1 引言 12-14 1.2 研究现状 14-25 1.3 本文研究的主要内容及方法 25-27 第二章 地下隧洞测控技术与精度控制 27-70 2.1 贯通误差及其来源 27-28 2.2 遂洞精密GPS测控网的研究 28-43 2.3 竖井联系测控 43-49 2.4 地下测控技术研究 49-58 2.5 地下导线测控过程的可靠性 58-64 2.6 贯通误差的优化配赋研究 64-68 2.7 本章小结 68-70 第三章 盾构姿态控制与导向系统的研究 70-87 3.1 盾构的基本构造和测量控制 70-74 3.2 自动全站仪激光导向系统的研究 74-82 3.3 盾构姿态控制措施 82 3.4 导向系统在盾构隧洞施工中的应用 82-86 3.5 本章小结 86-87 第四章 地面变形的动态模型及其数据处理理论 87-108 4.1 引言 87-88 4.2 平稳时序ARMA模型描述及物理解释 88-90 4.3 非平稳时序建模方法 90-91 4.4 时变参数灰色模型TGM 91-94 4.5 动态模型辨识及参数估计 94-100 4.6 动态时变参数灰色序列模型TGM-AR的建模及预测步骤 100-101 4.7 隧洞施工中地表沉降模型及动态预测 101-106 4.8 本章小结 106-108 第五章 盾构隧洞地表沉降安全测控的研究及应用 108-130 5.1 概述 108 5.2 神经网络BP算法 108-111 5.3 BP算法的若干改进 111-116 5.4 遗传-神经网络模型GA-NN 116-120 5.5 GA&NN混合算法在地表沉降预测模型中的应用 120-124 5.6 模糊神经网络FNN与地表沉降安全测控 124-129 5.7 本章小结 129-130 第六章 结束语 130-133 6.1 具体研究内容 130-131 6.2 创新点 131-132 6.3 展望 132-133 参考文献 133-141 致谢 141-142 附录 142
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中图分类: > 工业技术 > 水利工程 > 水利工程施工 > 各种工程、工种 > 隧洞与地下工程
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