地下新建煙囪的測量理論方法的發(fā)展?fàn)顩r
點(diǎn)擊數(shù):1912發(fā)布:2017-01-13 來源: 煙囪新建_鋼煙囪新建_磚煙囪新建_水泥煙囪新建_混泥土煙囪新建==江蘇申正建設(shè)工程有限公司
新建煙囪的控制網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計方法有解析法和模擬法兩種。解析法是基于優(yōu)化設(shè)計理論構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)和約束條件,解求目標(biāo)函數(shù)的極大值或極小值。一般將網(wǎng)的質(zhì)量指標(biāo)作為目標(biāo)函數(shù)或約束條件。網(wǎng)的質(zhì)量指標(biāo)主要有精度、可靠性和建網(wǎng)費(fèi)用,對于變形監(jiān)測網(wǎng)還包括網(wǎng)的靈敏度或可區(qū)分性。對于網(wǎng)的平差模型而言,按固定參數(shù)和待定參數(shù)的不同,網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計又分為零類、一類、二類和三類優(yōu)化設(shè)計,涉及到網(wǎng)的基準(zhǔn)設(shè)計,網(wǎng)形、觀測值精度以及觀測方案的設(shè)計。在新建煙囪測量中,施工控制網(wǎng)、安裝控制網(wǎng)和變形監(jiān)測網(wǎng)都需要作優(yōu)化設(shè)計。
由于采用GPS定位技術(shù)和電磁波測距,網(wǎng)的幾何圖形概念與傳統(tǒng)的測角網(wǎng)有很大的區(qū)別。除特別的精密控制網(wǎng)可考慮用專門編寫的解析法優(yōu)化設(shè)計程序作網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計外,其他的網(wǎng)都可用模擬法進(jìn)行設(shè)計。模擬法優(yōu)化設(shè)計的軟件功能和進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計的步驟主要是:根據(jù)設(shè)計資料和地圖資料在圖上選點(diǎn)布網(wǎng),獲取網(wǎng)點(diǎn)近似坐標(biāo)(最好將資料作數(shù)字化掃描并在微機(jī)上進(jìn)行)。模擬觀測方案,根據(jù)儀器確定觀測值精度,可進(jìn)一步模擬觀測值。計算網(wǎng)的各種質(zhì)量指標(biāo)如精度、可靠性、靈敏度。精度應(yīng)包括點(diǎn)位精度、相鄰點(diǎn)位精度、任意兩點(diǎn)間的相對精度、最弱點(diǎn)和最弱邊精度、邊長和方位角精度。進(jìn)一步可計算坐標(biāo)未知數(shù)的協(xié)方差陣或部分點(diǎn)坐標(biāo)的協(xié)方差陣,協(xié)方差陣的主成份計算,特征值計算,點(diǎn)位誤差橢圓、置信橢圓的計算等??煽啃园總€觀測值的多余觀測分量(內(nèi)部可靠性)和某一觀測值的粗差界限值對平差坐標(biāo)的影響(外部可靠性)。
靈敏度包括靈敏度橢圓、在給定變形向量下的靈敏度指標(biāo)以及觀測值的靈敏度影響系數(shù)。將計算出的各質(zhì)量指標(biāo)與設(shè)計要求的指標(biāo)比較,使之既滿足設(shè)計要求,又不致于有太大的富余。通過改變觀測值的精度或改變觀測方案(增加或減少觀測值)或局部改變網(wǎng)形(增加或減少網(wǎng)點(diǎn))等方法重新作上述設(shè)計計算,直到獲取一個較好的結(jié)果。公司網(wǎng)址:www.hsgkgs.cn
繪制變形過程曲線是一種最簡單而有效的數(shù)據(jù)處理方法,由過程曲線可作趨勢分析。如果將變形觀測數(shù)據(jù)與影響因子進(jìn)行多元回歸分析和逐步回歸計算,可得到變形與顯著性因子間的函數(shù)關(guān)系,除作物理解釋外,也可用于變形預(yù)報。多元回歸分析需要較長的一致性好的多組時間序列數(shù)據(jù)。
若僅對變形觀測數(shù)據(jù),可采用灰色系統(tǒng)理論或時間序列分析理論建模,前者可針對小數(shù)據(jù)量的時間序列,對原始數(shù)列采用累加生成法變?yōu)樯蓴?shù)列,因此有減弱隨機(jī)性、增加規(guī)律性的作用。如果對一個變形觀測量(如位移)的時間序列,通過建立一階或二階灰微分方程提取變形的趨勢項,然后再采用時序分析中的自回歸滑動平均模型ARMA,這種組合建模的方法,可分性好且具有以下顯著優(yōu)點(diǎn):將非平穩(wěn)相關(guān)時序轉(zhuǎn)化為獨(dú)立的平衡時序;具有同時進(jìn)行平滑、濾波和推估的作用;模型參數(shù)聚集了系統(tǒng)輸出的特征和狀態(tài);這種組合模型是基于輸出的等價系統(tǒng)的理想動態(tài)模型。
把變形體視為一個動態(tài)系統(tǒng),將一組觀測值作為系統(tǒng)的輸出,可以用卡爾曼濾波模型來描述系統(tǒng)的狀態(tài)。動態(tài)系統(tǒng)由狀態(tài)方程和觀測方程描述,以監(jiān)測點(diǎn)的位置、速率和加速率參數(shù)為狀態(tài)向量,可構(gòu)造一個典型的運(yùn)動模型。狀態(tài)方程中要加進(jìn)系統(tǒng)的動態(tài)噪聲。
卡爾曼濾波的優(yōu)點(diǎn)是勿需保留用過的觀測值序列,按照一套遞推算法,把參數(shù)估計和預(yù)報有機(jī)地結(jié)合起來。除觀測值的隨機(jī)模型外,動態(tài)噪聲向量的協(xié)方差陣估計和初始周期狀態(tài)向量及其協(xié)方差陣的確定值得注意。采用自適應(yīng)卡爾曼濾波可較好地解決動態(tài)噪聲協(xié)方差的實(shí)時估計問題??柭鼮V波特別適合滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)的動態(tài)處理;也可用于靜態(tài)點(diǎn)場、似靜態(tài)點(diǎn)場在周期的觀測中顯著性變化點(diǎn)的檢驗(yàn)識別。 對于具有周期性變化的變形觀測時間序列,通過Fourier變換,可將時域內(nèi)的信息轉(zhuǎn)變到頻域內(nèi)分析。
在某一觀測時刻的觀測值數(shù)字信號可表示為許多個不同頻率的諧波分量之和,通過計算各諧波頻率的振幅,最大振幅以及所對應(yīng)的主頻率等,可揭示變形的周期變化規(guī)律。若將變形體視為動態(tài)系統(tǒng),變形視為輸出,各種影響因子視為輸入,并假設(shè)系統(tǒng)是線性的,輸入輸出信號是平穩(wěn)的,則通過頻譜分析中的相干函數(shù)、頻響函數(shù)和響應(yīng)譜函數(shù)估計,可以分析輸入輸出信號之間的相干性,輸入對系統(tǒng)的貢獻(xiàn)(即影響變形的主要因素及其頻譜特性)。
由于采用GPS定位技術(shù)和電磁波測距,網(wǎng)的幾何圖形概念與傳統(tǒng)的測角網(wǎng)有很大的區(qū)別。除特別的精密控制網(wǎng)可考慮用專門編寫的解析法優(yōu)化設(shè)計程序作網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計外,其他的網(wǎng)都可用模擬法進(jìn)行設(shè)計。模擬法優(yōu)化設(shè)計的軟件功能和進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計的步驟主要是:根據(jù)設(shè)計資料和地圖資料在圖上選點(diǎn)布網(wǎng),獲取網(wǎng)點(diǎn)近似坐標(biāo)(最好將資料作數(shù)字化掃描并在微機(jī)上進(jìn)行)。模擬觀測方案,根據(jù)儀器確定觀測值精度,可進(jìn)一步模擬觀測值。計算網(wǎng)的各種質(zhì)量指標(biāo)如精度、可靠性、靈敏度。精度應(yīng)包括點(diǎn)位精度、相鄰點(diǎn)位精度、任意兩點(diǎn)間的相對精度、最弱點(diǎn)和最弱邊精度、邊長和方位角精度。進(jìn)一步可計算坐標(biāo)未知數(shù)的協(xié)方差陣或部分點(diǎn)坐標(biāo)的協(xié)方差陣,協(xié)方差陣的主成份計算,特征值計算,點(diǎn)位誤差橢圓、置信橢圓的計算等??煽啃园總€觀測值的多余觀測分量(內(nèi)部可靠性)和某一觀測值的粗差界限值對平差坐標(biāo)的影響(外部可靠性)。
靈敏度包括靈敏度橢圓、在給定變形向量下的靈敏度指標(biāo)以及觀測值的靈敏度影響系數(shù)。將計算出的各質(zhì)量指標(biāo)與設(shè)計要求的指標(biāo)比較,使之既滿足設(shè)計要求,又不致于有太大的富余。通過改變觀測值的精度或改變觀測方案(增加或減少觀測值)或局部改變網(wǎng)形(增加或減少網(wǎng)點(diǎn))等方法重新作上述設(shè)計計算,直到獲取一個較好的結(jié)果。公司網(wǎng)址:www.hsgkgs.cn
繪制變形過程曲線是一種最簡單而有效的數(shù)據(jù)處理方法,由過程曲線可作趨勢分析。如果將變形觀測數(shù)據(jù)與影響因子進(jìn)行多元回歸分析和逐步回歸計算,可得到變形與顯著性因子間的函數(shù)關(guān)系,除作物理解釋外,也可用于變形預(yù)報。多元回歸分析需要較長的一致性好的多組時間序列數(shù)據(jù)。
若僅對變形觀測數(shù)據(jù),可采用灰色系統(tǒng)理論或時間序列分析理論建模,前者可針對小數(shù)據(jù)量的時間序列,對原始數(shù)列采用累加生成法變?yōu)樯蓴?shù)列,因此有減弱隨機(jī)性、增加規(guī)律性的作用。如果對一個變形觀測量(如位移)的時間序列,通過建立一階或二階灰微分方程提取變形的趨勢項,然后再采用時序分析中的自回歸滑動平均模型ARMA,這種組合建模的方法,可分性好且具有以下顯著優(yōu)點(diǎn):將非平穩(wěn)相關(guān)時序轉(zhuǎn)化為獨(dú)立的平衡時序;具有同時進(jìn)行平滑、濾波和推估的作用;模型參數(shù)聚集了系統(tǒng)輸出的特征和狀態(tài);這種組合模型是基于輸出的等價系統(tǒng)的理想動態(tài)模型。
把變形體視為一個動態(tài)系統(tǒng),將一組觀測值作為系統(tǒng)的輸出,可以用卡爾曼濾波模型來描述系統(tǒng)的狀態(tài)。動態(tài)系統(tǒng)由狀態(tài)方程和觀測方程描述,以監(jiān)測點(diǎn)的位置、速率和加速率參數(shù)為狀態(tài)向量,可構(gòu)造一個典型的運(yùn)動模型。狀態(tài)方程中要加進(jìn)系統(tǒng)的動態(tài)噪聲。
卡爾曼濾波的優(yōu)點(diǎn)是勿需保留用過的觀測值序列,按照一套遞推算法,把參數(shù)估計和預(yù)報有機(jī)地結(jié)合起來。除觀測值的隨機(jī)模型外,動態(tài)噪聲向量的協(xié)方差陣估計和初始周期狀態(tài)向量及其協(xié)方差陣的確定值得注意。采用自適應(yīng)卡爾曼濾波可較好地解決動態(tài)噪聲協(xié)方差的實(shí)時估計問題??柭鼮V波特別適合滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)的動態(tài)處理;也可用于靜態(tài)點(diǎn)場、似靜態(tài)點(diǎn)場在周期的觀測中顯著性變化點(diǎn)的檢驗(yàn)識別。 對于具有周期性變化的變形觀測時間序列,通過Fourier變換,可將時域內(nèi)的信息轉(zhuǎn)變到頻域內(nèi)分析。
在某一觀測時刻的觀測值數(shù)字信號可表示為許多個不同頻率的諧波分量之和,通過計算各諧波頻率的振幅,最大振幅以及所對應(yīng)的主頻率等,可揭示變形的周期變化規(guī)律。若將變形體視為動態(tài)系統(tǒng),變形視為輸出,各種影響因子視為輸入,并假設(shè)系統(tǒng)是線性的,輸入輸出信號是平穩(wěn)的,則通過頻譜分析中的相干函數(shù)、頻響函數(shù)和響應(yīng)譜函數(shù)估計,可以分析輸入輸出信號之間的相干性,輸入對系統(tǒng)的貢獻(xiàn)(即影響變形的主要因素及其頻譜特性)。
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