建筑物结构沉降与滑动在线监测技术研究

发布时间：2017-09-25 23:19

  本文关键词：建筑物结构沉降与滑动在线监测技术研究

  更多相关文章： 结构沉降与滑动 图像分析 连通管压力法 BP神经网络

【摘要】：建筑物是国家机关及企事业单位正常生产、经营的保障,是广大人民群众生活和工作的重要场地。由于时间的推移,一些建筑物的结构发生了形变、位移、沉降、滑动等问题,严重威胁居民的人生财产安全,因此对建筑物结构监测技术的研究被广大学者提了出来,现有的建筑结构监测方法有很多,但是大多通过传统的仪器设备进行测量,本文在结合土木工程与信息技术基础上提出对建筑物结构的沉降与滑动在线监测技术的研究。本文研究内容共分为三个部分,第一部分提出了基于图像分析的建筑物结构滑动监测方法;第二部分提出基于连通管压力法的建筑结构沉降在线监测系统;第三部分是对现场数据进行图形化分析并建立沉降预测模型。论文的主要研究内容如下:(1)提出一种基于图像分析的建筑结构水平二维滑动位移的监测方法,阐明了系统测量原理。(2)提出基于连通管压力法的建筑结构沉降监测技术,对沉降监测系统进行方案设计,对监测系统进行特性分析,并对测量系统进行原理性说明。(3)对设计的沉降监测系统进行硬件设备的选型,完成了相应的数据采集、存储、分析等软件模块的开发,并对软硬件系统进行原理性实验验证,以确保系统的可行性与稳定性。(4)通过现场实地调研,对建筑结构进行传感器布置,经过数字压力传感器与倾角传感器数据对比,获得建筑物可能的沉降情况,并建立基于L-M算法的BP神经网络沉降预测模型。本文第一部分滑动位移测量原理中对滤波方法、颜色分割模型及圆心点定位算法等做出了研究,第二部分中沉降监测系统软件开发采用C#语言开发设计,并通过软硬件实现数据的采集与存储,第三部分在沉降监测系统的实际应用中,对采集的压力传感器数据进行分析,得出在13号、16号、17号监测点附近发生了缓慢的沉降,通过与倾角传感器数据相互验证,获得了建筑物东南方向的沉降信息,并对可能的沉降点建立了BP神经网络沉降预测模型。
【关键词】：结构沉降与滑动 图像分析 连通管压力法 BP神经网络
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU433;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.1.1 建筑物结构在线监测技术的重要性10-11
• 1.1.2 建筑物结构监测技术的意义11
• 1.2 建筑物在线监测技术研究现状11-14
• 1.2.1 传统监测技术11-12
• 1.2.2 GPS定位技术12
• 1.2.3 嵌入式监测技术12-13
• 1.2.4 连通管监测技术13
• 1.2.5 基于各类传感器的动态测量技术13-14
• 1.3 发展动态14-16
• 1.3.1 具备高性价比15
• 1.3.2 快速方便的安装和使用15
• 1.3.3 利用网络资源进行网络连接与资源共享15-16
• 1.4 本文创新点及研究工作16
• 1.5 本文组织结构16-17
• 1.6 本章小结17-18
• 第二章 基于图像分析的建筑结构滑动监测方法18-26
• 2.1 基本方案18
• 2.2 改进方案18-19
• 2.3 滑动监测算法19-21
• 2.3.1 基准点位置不变时滑动监测算法19-20
• 2.3.2 基准点发生相对位移时修正算法20-21
• 2.4 图像滤波方法21-22
• 2.5 图像颜色分割22-23
• 2.6 基准点与靶标中心点圆心计算23-24
• 2.7 本章小结24-26
• 第三章 基于连通管压力法的建筑物结构沉降监测系统26-34
• 3.1 系统方案26-30
• 3.1.1 基本方案26-28
• 3.1.2 方案改进28-30
• 3.2 测量原理30-31
• 3.3 系统特性分析31-33
• 3.3.1 供水系统特性分析31-32
• 3.3.2 压力传感器频率响应分析32-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 沉降监测系统软硬件实现及实验验证34-52
• 4.1 软件系统实现34-39
• 4.1.1 C#开发环境34
• 4.1.2 串口操作34-35
• 4.1.3 数据接收与显示模块35-36
• 4.1.4 数据处理模块36-37
• 4.1.5 日志查询模块37-38
• 4.1.6 手机远程监控模块38-39
• 4.2 硬件系统实现39-44
• 4.2.1 数字压力传感器39-40
• 4.2.2 倾角传感器40-42
• 4.2.3 DTU42-43
• 4.2.4 特制供水系统43-44
• 4.2.5 太阳能供电系统44
• 4.3 沉降监测系统实验验证44-51
• 4.3.1 倾角传感器实验验证44-46
• 4.3.2 压力传感器空载测试46-48
• 4.3.3 压力传感器标定测试48-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第五章 监测数据分析及沉降监测预测模型52-72
• 5.1 监测背景介绍52-54
• 5.1.1 待测房屋基本情况52-53
• 5.1.2 前期发现的问题53-54
• 5.1.3 房屋所在地的地质情况54
• 5.2 监测点方案设计54-58
• 5.2.1 传感器布置方案55
• 5.2.2 太阳能供电方案55-56
• 5.2.3 系统实施效果56-58
• 5.3 监测数据分析58-65
• 5.3.1 基准点压强变化分析59-60
• 5.3.2 八个监测点压力自变化情况分析60-61
• 5.3.3 各点基于基准点的位移变化情况61-63
• 5.3.4 倾角传感器数据分析63-65
• 5.4 BP神经网络预测模型65-70
• 5.4.1 BP神经网络原理65-67
• 5.4.2 基于L-M算法的BP神经网络沉降数据预测模型67-70
• 5.5 本章小结70-72
• 第六章 总结与展望72-74
• 致谢74-76
• 参考文献76-80
• 攻读学位期间取得的研究成果80

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本文编号：920166