运营高速铁路监测数据评估管理与可视化研究
发布时间:2021-08-30 20:44
高速铁路安全运行要求轨道具有高平顺性、稳定性,因此对运营期高速铁路进行长期的变形监测是一项必要工作。运营期高速铁路监测项目与建设期相比有明显的特点,例如项目规模庞大、数据复杂海量、多单位协作、实时要求高等,目前运营期高速铁路监测实际项目的集成管理效果不佳。同时测绘成果三维可视化领域正不断发展,但展示方式大多受限于软件平台,不能满足运营铁路跨平台、多用户的使用需求。本文以运营期高速铁路监测评估项目质量控制体系、基于云计算的B/S架构实时共享型数据管理平台设计、Web端高速铁路变形监测可视化分析为切入点,提出一套针对大规模运营高铁监测评估项目的数据集成管理及可视化分析方案。主要工作如下:1.研究了运营高速铁路基础变形监测及评估项目中沉降监测、CPⅢ不定期测量、横向监测、轨道三维检测等工作的质量控制要求,从铁路局工务处、测量单位、评估单位共同协作的角度分析了核心业务流程与基本评估体系。2.研究了运营期高速铁路中横纵向变形分析、监测预警体系及信息化海量数据集成管理等变形监测核心问题,并研究多源数据协同分析方法、监测预警体系改进、大型B/S架构管理系统需求。3.基于云计算服务设计了B/S架构运营...
【文章来源】:西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:92 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
沉降监测断面布设示意图
图 2-2 无砟轨道段沉降监测点(断面)布设示意图点监测地段平面监测断面布设在CPⅢ点所在的断面,平面监测点均为CP测断面为每 10m 布设一个断面,以下行 CPⅢ为基准选定基础断面,下行程每进行 10m 选取一个加密断面。
图 2-3 线上建(构)筑物沉降监测水准路线示意图高程起算点稳定性分析:监测前需对基准点间按二等附合水准线路进行观测点间观测高差与工务处颁布的两点间高差之差应规范要求[24],否则应延伸联测端的 CPⅢ点重新确立新基准点。
【参考文献】:
期刊论文
[1]三维激光扫描和BIM集成技术在古建筑迁建中的应用[J]. 李涛会,侯宽信,张茂刚. 价值工程. 2019(06)
[2]遗传算法的灰色神经网络在基坑变形中的应用[J]. 胡圣武. 测绘科学. 2019(03)
[3]灰色GM(1,1)模型在变形监测中的应用与探讨[J]. 尹柯柯. 矿山测量. 2018(05)
[4]Web页面三维动态展示技术研究与应用[J]. 陈燕红,古丽米拉·克孜尔别克,谢卫国,吕永杰. 现代电子技术. 2018(20)
[5]基于Cesium的三维GIS可视化平台的设计及实现[J]. 谭红伟,陆振杰,张翼. 测绘. 2018(04)
[6]基于Cesium的WebGIS流域虚拟场景搭建[J]. 乐世华,张煦,张尚弘,肖晓春,张卫君,王翔. 水利水电技术. 2018(05)
[7]多源数据古塔变形监测研究[J]. 王国利,吴桂凯,王晏民,郭明,赵江洪,高超. 地球信息科学学报. 2018(04)
[8]多源数据协同在南四湖生态应急调水中的应用分析[J]. 李凤生,马泽生,郏建. 治淮. 2018(04)
[9]小波与时间序列组合模型分析和预测建筑物沉降变形[J]. 袁红磊,花向红,龚国栋,丁凌航. 测绘地理信息. 2018(02)
[10]IN2CLOUD: A novel concept for collaborative management of big railway data[J]. Jing LIN,Uday KUMAR. Frontiers of Engineering Management. 2017(04)
硕士论文
[1]基于B/S架构的资产数据管理系统的设计与实现[D]. 姜博文.北京交通大学 2018
[2]Web三维专题地图可视化框架研究与设计[D]. 刘欣.西安电子科技大学 2018
[3]小波神经网络在高铁路基沉降监测中的应用研究[D]. 刘攀.兰州大学 2017
[4]基于BIM技术的高速铁路变形监测信息可视化表达方法[D]. 邱颖新.西南交通大学 2017
[5]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
[6]基于BIM的工程项目管理研究[D]. 崔宗举.中原工学院 2017
[7]基于无人机倾斜摄影测量技术的三维建模及其精度分析[D]. 曹琳.西安科技大学 2016
[8]基于HTML5和WebGL的三维地形可视化方法研究[D]. 王艺.中国石油大学(华东) 2016
[9]桥梁结构健康监测云平台的设计与实现[D]. 严冬.江苏大学 2016
[10]基于Web的地理信息数据三维可视化技术研究[D]. 易天洋.国防科学技术大学 2015
本文编号:3373474
【文章来源】:西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:92 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
沉降监测断面布设示意图
图 2-2 无砟轨道段沉降监测点(断面)布设示意图点监测地段平面监测断面布设在CPⅢ点所在的断面,平面监测点均为CP测断面为每 10m 布设一个断面,以下行 CPⅢ为基准选定基础断面,下行程每进行 10m 选取一个加密断面。
图 2-3 线上建(构)筑物沉降监测水准路线示意图高程起算点稳定性分析:监测前需对基准点间按二等附合水准线路进行观测点间观测高差与工务处颁布的两点间高差之差应规范要求[24],否则应延伸联测端的 CPⅢ点重新确立新基准点。
【参考文献】:
期刊论文
[1]三维激光扫描和BIM集成技术在古建筑迁建中的应用[J]. 李涛会,侯宽信,张茂刚. 价值工程. 2019(06)
[2]遗传算法的灰色神经网络在基坑变形中的应用[J]. 胡圣武. 测绘科学. 2019(03)
[3]灰色GM(1,1)模型在变形监测中的应用与探讨[J]. 尹柯柯. 矿山测量. 2018(05)
[4]Web页面三维动态展示技术研究与应用[J]. 陈燕红,古丽米拉·克孜尔别克,谢卫国,吕永杰. 现代电子技术. 2018(20)
[5]基于Cesium的三维GIS可视化平台的设计及实现[J]. 谭红伟,陆振杰,张翼. 测绘. 2018(04)
[6]基于Cesium的WebGIS流域虚拟场景搭建[J]. 乐世华,张煦,张尚弘,肖晓春,张卫君,王翔. 水利水电技术. 2018(05)
[7]多源数据古塔变形监测研究[J]. 王国利,吴桂凯,王晏民,郭明,赵江洪,高超. 地球信息科学学报. 2018(04)
[8]多源数据协同在南四湖生态应急调水中的应用分析[J]. 李凤生,马泽生,郏建. 治淮. 2018(04)
[9]小波与时间序列组合模型分析和预测建筑物沉降变形[J]. 袁红磊,花向红,龚国栋,丁凌航. 测绘地理信息. 2018(02)
[10]IN2CLOUD: A novel concept for collaborative management of big railway data[J]. Jing LIN,Uday KUMAR. Frontiers of Engineering Management. 2017(04)
硕士论文
[1]基于B/S架构的资产数据管理系统的设计与实现[D]. 姜博文.北京交通大学 2018
[2]Web三维专题地图可视化框架研究与设计[D]. 刘欣.西安电子科技大学 2018
[3]小波神经网络在高铁路基沉降监测中的应用研究[D]. 刘攀.兰州大学 2017
[4]基于BIM技术的高速铁路变形监测信息可视化表达方法[D]. 邱颖新.西南交通大学 2017
[5]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
[6]基于BIM的工程项目管理研究[D]. 崔宗举.中原工学院 2017
[7]基于无人机倾斜摄影测量技术的三维建模及其精度分析[D]. 曹琳.西安科技大学 2016
[8]基于HTML5和WebGL的三维地形可视化方法研究[D]. 王艺.中国石油大学(华东) 2016
[9]桥梁结构健康监测云平台的设计与实现[D]. 严冬.江苏大学 2016
[10]基于Web的地理信息数据三维可视化技术研究[D]. 易天洋.国防科学技术大学 2015
本文编号:3373474
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