煤矿采空塌陷区工程建筑物变形监测与分析

本文结合煤矿塌陷区建筑物沉降监测工程实例,从网点布设、观测周期确定、精度估计、沉降观测成果分析等方面对建筑物沉降监测方案进行介绍,对建筑物7~11号楼进行了系列的周期性变形观测,并通过数据分析,推断建筑物的沉降趋势.     

工程建筑物沉降监测与分析

工程建筑物无论在施工期,还是在竣工后的居住初期,都需要对其进行沉降监测与分析。沉降监测方法是通过布设基准点和沉降观测点,采用周期观测来获取建筑物沉降数据,采用沉降分析理论实现沉降监测。这对及时发现建筑物沉降情况,以便采取科学措施,保证人与建筑物安全,防止工程破坏事故。为今后建筑物设计提供数据都具有重要意义。     

广隆安置区工程建筑物沉降变形分析

文章应用二等水准测量方法定期对某高层建筑进行沉降监测,对监测结果进行了细致分析,并用回归分析理论对沉降趋势进行了预测。监测和预测结果表明,所建高层建筑沉降规律正常、稳定性良好,从而为类似条件下的高层建筑的安全施工与管理提供了重要参考依据。     

建筑物变形观测的数据处理与分析

传统的变形分析方法会受到观测条件等客观因素所产生的噪声影响，且要求观测数据为大样本，具有一定的特征分布，这在实际的工程中常常难以满足。该文详细介绍了两种目前实际工程中常用的变形分析方法，分别是小波变换和灰色预测理论，它们克服了传统方法的不足，具有很好的适用性。     

建筑物变形观测的数据处理与分析

传统的变形分析方法会受到观测条件等客观因素所产生的噪声影响，且要求观测数据为大样本，具有一定的特征分布，这在实际的工程中常常难以满足。该文详细介绍了两种目前实际工程中常用的变形分析方法，分别是小波变换和灰色预测理论，它们克服了传统方法的不足，具有很好的适用性。     

人工神经网络在隧道变形预测中的应用

将人工神经网络应用于隧道施工中的变形预测,预测结果表明,该模型具有较高的预测精度,为隧道变形预测提供了一种新的方法.     

建筑物能量管理控制系统中室外温度的预测

目前建筑物能量管理控制系统在预测控制、优化控制及舒适性方面存在着不足,本文提出了一种能源管理控制系统中室外温度预测的算法。并在此基础上对该算法进行了实验验证,结果表明该算法能够满足相应的要求。     

基坑开挖对临近建筑物地基变形的影响

根据工程实例,利用基于有限差分理论的计算程序建立数值分析模型,对深基坑开挖与支护过程中临近基坑的建筑物地基沉降进行数值分析计算,得到了临近建筑物地基沉降的变化规律及沉降量具体数值,将数值分析结果与实测值进行对比,结果基本一致.研究表明,数值分析可以用于基坑开挖和支护过程中相邻建筑物地基变形的预测分析,为实际工程的设计和施工提供依据.     

人工神经网络在隧道变形预测中的应用

将人工神经网络应用于隧道施工中的变形预测，预测结果表明，该模型具有较高的预测精度，为隧道变形预测提供了一种新的方法。     

基于ArcSDE与SQLServer的建筑物变形监测空间数据库构建

针对建筑物变形监测数据库的数据管理问题,利用ArcSDE for SQLserver搭建建筑物变形监测空间数据库,并采用Visual2010+C#编程语言+Arcengine开发环境对ArcSDE数据库连接及空间数据加载进行了实例分析。研究结果表明, ArcSDE空间数据引擎技术能够较好地进行建筑物变形监测空间数据库构建,且能够实现空间数据和属性数据的统一管理。     

基坑周边建筑物沉降观测及数据分析

在周边已有高层建筑的情况下,开挖基坑和降水可能会对周边高层建筑产生影响,施工过程中加强对周边高层建筑的沉降观测尤为重要。通过对沉降观测数据的稳定性和差异性进行分析,能及时发现建筑物不均匀或过大沉降等异常情况,为采取相应措施奠定基础。     

软土地基路堤的变形监测与分析

高速公路软土地基路段采用预压等措施处理并通车运行后,通过对纵横断面的变形监测和测量数据分析,该路段在设计年限路面最大沉降量符合规范要求,横断面路拱的横坡变化与车荷载及地基处理措施等因素有关。     

金属塑性变形过程的硬度预测

依据真实应力应变与工程应力应变的关系,建立了基于真实应力应变的硬度预测模型。进入塑性变形阶段后,将真实应力看作是材料在相应变形程度下的屈服点,并由此获得塑性变形的真实应变∈与相对真实屈服应变∈sp的关系,用于塑性变形阶段的硬度值计算。以45钢塑性变形为例,计算不同应变下的布氏硬度。结果表明,此模型预测的硬度值与试验结果较为吻合,可以较好地预测45钢在塑性变形过程中的各个硬度值。     

城市地铁变形预测的三次指数平滑法

详细介绍了指数平滑法及三次指数平滑法的预测过程,应用此方法对实测资料进行了预计和比较.结果表明,其平均相对误差都小于1%.由此可见,该方法对城市地铁变形预测具有一定的应用价值.同时,文中指出了应用指数平滑法的一些优点及应注意的一些问题.     

Prediction Model of Data Envelopment Analysis with Undesirable Outputs

Data envelopment analysis (DEA) has become a standard non-parametric approach to productivity analysis, especially to relative efficiency analysis of decision making units (DMUs). Extended to the prediction field, it can solve the prediction problem with multiple inputs and outputs which can not be solved easily by the regression analysis method. But the traditional DEA models can not solve the problem with undesirable outputs,so in this paper the inherent relationship between goal programming and the DEA method based on the relationship between multiple goal programming and goal programming is explored, and a mixed DEA model which can make all factors of inputs and undesirable outputs decrease in different proportions is built. And at the same time,all the factors of desirable outputs increase in different proportions.     

隧道管棚超前支护的变形监测与受力机制分析

在隧道工程中,管棚支护是控制地面沉降和限制隧道变形的有效措施。以晋祠隧道穿越大运高速公路段为例,采用水平测斜管对管棚支护的变形进行监测,通过内设的钢筋计获得管棚支护的受力信息。结果表明：管棚的垂向位移沿隧道开挖线呈凹槽形分布,且沉降量随开挖面的推进不断向前和向下运动,隧道开挖一部和三部时引起的沉降量最大;管棚的内力也具有类似的变化规律,且内力值在开挖面通过后产生明显的回弹,表明管棚超前支护作用显现,调整了围岩的压力。研究结果为类似工程的管棚超前支护设计和监测提供了依据。     

一种基于数据平滑技术的回归预测算法

在基于固定窗口宽度滑动窗口模型的基础上。提出了一种基于回归参数存储的预测模型,该模型设置了计算区、数据区和参数区。计算区用于获得最近一个滑动窗口中的数据。数据区用于接收新数据,参数区存储最近若干组滑动窗口数据所计算得到的线性回归参数值,作为计算预测结果的原始数据集。按照这种模型的处理思路。提出了一种基于数据平滑技术的回归预测算法,随着窗口的滑动。对数据区中的数据进行回归分析,获得前面若干组滑动窗口数据的回归函数并存入参数区中,检验当前窗口中数据获得的回归函数预测效果。实验分析表明。通过修正当前回归函数的参数。可以使预测函数的预测精度得到很大程度的提高。     

多媒体技术在地铁隧道变形监测中的应用

简述了通过摄像机、照相机、测量机器人、三维激光扫描仪和其他图形图像采集设备采集隧道变形数据的方法,提出了多媒体变形监测数据的数学处理流程,讨论了多媒体变形监测数据的存储、查询调用、分析和管理方法.研究表明,采用现代多媒体数据采集技术和数据库技术建立隧道变形监测系统,能以数字、曲线、图形和图像等方式来反映隧道的实时变形情况并随时提供预报报警信息,确保了隧道安全.