南宁华润中心施工过程结构变形监测研究

发布时间：2021-06-17 08:27

　　随着社会的进步和经济的迅猛发展,超高层建筑不断的刷新城市的天际线,结构体系也越来越复杂,给超高层建筑的建造带来了巨大的挑战。超高层建筑施工期的各类荷载、施工工艺以及外界因素对结构变形有较大的影响,因此有必要对超高层建筑施工过程进行实时的变形监测,对监测数据进行去噪与分析,并结合对超高层建筑变形状态的理论分析,为超高层建筑结构安全性评估与损伤识别提供技术指导。本文以在建的“广西第一高楼”—南宁华润中心为工程背景,研究了适合本项目的施工现场变形监测方案,建立南宁华润中心阶段施工有限元分析模型,对其进行了全过程施工模拟研究,并与现场实测数据进行对比分析;提出了小波-自适应卡尔曼滤波组合分析模型,并将其应用在本超高层项目中,取得了良好的效果,具体内容如下:（1）详细的叙述了南宁华润中心结构位移监测方案,建立三个级别的平面控制网对南宁华润中心进行结构位移监测。主体结构封顶之前,采用“全站仪直接测量法”相结合的方法对本项目进行阶段施工监测,结构封顶之后采用“全站仪+GPS组合监测法”对水平位移进行长期监测。（2）建立南宁华润中心有限元模型对其进行全过程施工模拟研究,分析了施工期间塔楼核心筒和外框柱... 

【文章来源】：广州大学广东省

【文章页数】：120 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

施工现场部分监测点示意图

DNA03电子水准仪

莱卡TM30型全站仪（3）GPS位移测试系统

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于优化支持向量机-混沌BP神经网络的基坑变形预测研究[J]. 王兴科,王娟.  隧道建设. 2017(09)
[2]基于自适应kalman滤波的高铁桥梁变形预测应用研究[J]. 李勇,栾元重,张善廷,李延旭.  测绘与空间地理信息. 2016(08)
[3]超高层框架核心筒结构混凝土长期收缩徐变效应分析[J]. 张文华,黄忠海,刘付钧,李盛勇.  结构工程师. 2016(01)
[4]方差分量估计卡尔曼滤波在地铁深基坑变形预测中的应用[J]. 范雷刚,田林亚,丁立,张松.  地理空间信息. 2015(05)
[5]卡尔曼滤波在建筑沉降监测数据处理中的应用[J]. 邓毅.  安徽地质. 2014(03)
[6]卡尔曼滤波在动态测量系统中的应用[J]. 曾凡祥,李勤英.  北京测绘. 2014(03)
[7]GPS技术在超高层建筑施工监测中的应用[J]. 于杰.  电子世界. 2014(07)
[8]上海中心大厦结构健康监测软件集成设计及应用[J]. 胡笳,李晗,杨晖柱,张其林.  同济大学学报(自然科学版). 2014(03)
[9]基于卡尔曼滤波的GM（1,1）模型在高铁隧道沉降变形分析中的应用[J]. 文鸿雁,周吕,韩亚坤,陈冠宇,胡纪元.  大地测量与地球动力学. 2014(01)
[10]深圳平安金融中心重力荷载作用下长期变形分析与控制[J]. 傅学怡,余卫江,孙璨,张玉.  建筑结构学报. 2014(01)

博士论文
[1]基于小波理论的变形分析模型研究[D]. 文鸿雁.武汉大学 2004

硕士论文
[1]某退台超高层建筑施工过程力学模拟分析[D]. 吴立友.广州大学 2018
[2]基于Kalman滤波的变形监测数据云分析系统研究[D]. 马龙.西南交通大学 2017
[3]基于小波优化的灰色BP神经网络在深基坑变形预测中的应用[D]. 付博.东华理工大学 2016
[4]基于卡尔曼滤波模型的开采沉陷地表移动变形分析与预报[D]. 陈小轶.安徽理工大学 2016
[5]超高层外框—核心筒混合结构健康监测与施工全过程模拟研究[D]. 周康.湖南大学 2016
[6]超高层建筑施工数值模拟与监测研究[D]. 汪辉.湖南大学 2015
[7]基于小波分析的自适应卡尔曼滤波在地铁变形监测中的应用[D]. 文小勇.长安大学 2015
[8]BP神经网络修正卡尔曼滤波在边坡监测中的应用[D]. 段伟超.郑州大学 2015
[9]基于小波去噪的BP神经网络在变形预测中的应用[D]. 严容.中国地质大学（北京） 2014
[10]卡尔曼滤波在滑坡变形预测中的应用研究[D]. 付杰.中国地质大学 2013



本文编号：3234846