变形监测数据处理 复习资料Word格式.docx
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1)变形信息获取方法的选择决定因素
变形体的特征、变形监测的目的、变形大小和变形速度等因素。
2)地表变形监测方法
常规地面测量方法(测量机器人)、地面摄影测量技术、光机电的组合(光纤传感器测量系统),GNSS
3)Gps周期性变形监测和连续性变形监测
GPS用于变形监测的作业方式可划分为周期性和连续性两种模式
周期性变形监测与传统的变形监测网没多大区别,以静态相对定位为主,一般采用事后处理模式
连续性变形监测指的是采用固定监测仪器进行长时间的数据采集,获得变形数据序列。
可采用静态相对定位和动态相对定位
3.变形分析的内涵及其研究进展
1)变性分析的内涵:
从错综复杂的变形现象中找出其内在规律性。
2)变形的几何分析与物理解释
变形的几何分析是对变形体的形状和大小的变形作几何描述,其任务在于描述变形体变形的空间状态和时间特性。
变形物理解释的任务是确定变形体的变形和变形原因之间的关系,解释变形的原因
变形几何分析:
参考点的稳定性分析,观测值的平差处理和质量评定,变形模型参数估计
变形模型参数估计:
直接法是直接用原始的重复观测值之差计算应变分量或它们的变化率;
位移法是用各测点坐标的平差值之差计算应变分量。
3)变形的统计分析法、确定函数法与混合模型法
统计分析法:
以回归分析模型为主,是通过分析所观测的变形(效用量)和外因(原因量)之间的相关性,来建立荷载-变形之间的关系的数学模型,它具有后验的性质,是目前应用比较广泛的变形成因分析法。
确定函数法:
以有限元法为主,它是在一定的假设条件下,利用变形体的力学性质和无力相知,通过应力与应变关系建立荷载与变形的函数模型,然后利用确定函数模型预报在荷载作用下变形体可能的变形。
具有先验的性质,比统计模型物理意义明确,但计算工作量较大,并对用作计算的基本资料有一定的要求。
混合模型法:
对于那些与效用量关系比较明确的原因量(如水质分量)用有限元法德计算值,而对于另一些与效用量关系不是很明确或采用相应的物理理论计算成果难以确定他们之间函数关系的原因量则仍采用统计模型,然后与实际值进行拟合而建立的模型
4)变形分析的发展
1.数据处理与分析将向自动化、智能化、系统化、网络化方向发展,更注重时空模型和时频分析(尤其是动态分析)的研究,数字信号处理计算将会得到更更好的应用
2.会加强对各种方法和模型的实用性研究,变形监测软件的开发不会局限于某一固定模式,随着变形监测技术的发展,变形分析新方法研究将会不断涌现。
3.由系统论、控制论、信息论、耗散结构论、相同论、突变论、分形与混沌动力学所构成的系统科学与非线性科学的应用将得到加强
4.几何变形分析和无力解释的综合研究将深入发展,以知识库、方法库、数据库和多媒体库为主体的安全监测专家系统的建立时未来发展的方向,
第二章数理统计的有关理论
随机过程:
通常把自变量为时间t的随机函数叫做随机过程
随机函数:
对于自变量的每一个给定值,它是一个随机变量,这种函数就叫做随机函数
随机过程的作用:
可以对几何量和物理量进行动态实时检测,能够进一步分析动态监测中的特殊现象(运动速度,频率响应。
幅值)。
随机过程的特征量:
概率密度函数;
均值、方差和均方值;
自相关函数;
谱密度函数
自相关函数:
除均值和方差外,用另一特征量反映随机过程内不同时刻之间的相关程度,这种特征量就叫做自相关函数
平稳随机过程:
若随机过程x(t),的所有特征量与t无关,即其特征量不随t的推移而变化,则称x(t)为平稳随机过程
各态历经随机过程:
从单个观测得到的时间经历来求特征量的平稳过程称为各态历经随机过程
第三章变形监测技术
1.变形监测技术
变形监测技术:
地面监测方法与测量机器人;
地面摄影测量方法;
GPS变形监测及自动化系统;
特殊测量手段
地面监测方法的基本特点:
能够直接提供测点的变形状态,监控面积较大;
布网式的观测量可以相互校核和精度评定;
灵活、简便,可适应于不同的精度要求。
测量机器人是一种能代替人进行自动搜索、跟踪、辨识和精确照准目标并获取角度、距离、三维坐标以及影像等信息的智能型电子全站仪
地面摄影测量方法及其特点:
可以同时测定变形体上任意点的变形;
提供完全和瞬时的三维空间信息;
大量减少野外的测量工作量;
可以不需要接触被测物体;
通过摄影底片,可以观测到变形体以前的状态。
GPS变形监测的特点:
测站间无需通视;
同时提供监测点的三维位移信息;
全天候监测;
监测精度高;
操纵简便,易于实现监测自动化;
GPS大地高可直接用于垂直位移测量
变形监测中特殊测量手段:
应变测量、准直测量、倾斜测量。
特点:
测量过程简单;
容易实现自动化观测和连续监测;
提供的是局部的变形信息
2.变形监测方案
变形监测方案的制定:
变形监测内容的确定;
监测方法、仪器和监测精度的确定;
监测部位和测点布置的确定;
变形监测频率的确定
3.变形监测网优化设计
测量控制网包括:
测图控制网、施工控制网、变形监测网
测量控制网的优化设计有两个方面的含义:
1)在人、财、物的条件下,控制网具有最好的精度、灵敏度和可靠性;
2)在满足精度、灵敏度和可靠性的条件下,控制网的成本最低。
控制网优化设计问题的分类:
零类设计(基准设计),一类设计(结构图形设计),二类设计(观测值权的分配),三类设计(网的改造或加密方案设计)
控制网优化设计方法:
解析设计法,机助设计法。
解析法:
通过建立优化设计的问题的数学模型,包括目标函数和约束条件,选择一种恰当的寻优解法,求出问题的严格最优解;
机助法:
将电子计算机的计算能子和判别能力同设计者的知识和经验结合起来,通过对一个凭经验拟定的初始设计方案,进行分析、计算,求出各项质量指标,并对设计方案进行不断的修改,直到设计者满意的一种设计方案。
控制网优化设计的质量标准:
精度、可靠性、灵敏度、经济
机助法优化设计的基本原理:
1)初步方案2)数学模型3)显示、人机对话4)调整方案5)成果输出
第四章变形监测资料的预处理
1.监测资料检核的意义与方法
1)意义:
确保观测值的质量(精度、可靠性),为变形分析做准备,这里所指的观测值既可以是原始实测值,也可以是经一定处理后的观测值
2)方法:
野外检核(限差要求),室内检核(校核、统计分析、逻辑分析)
室内检核工作,具体有:
1)原始记录的校核;
)原始资料的统计分析,如粗差检验法;
3)原始资料的逻辑分析:
根据监测点的内在物理意义来分析原始实测值的可靠性,包括:
一致性分析:
时间-效应量、原因-效应量相关性分析:
空间点位的相关性
3)大偏差问题误差与突变:
误差引起(大误差或粗差)、真实变形(突变)
2.一元线性回归分析法进行资料的检核
应用一元线性回归分析方法进行变形监测资料空间相关性检核的基本思路和过程
处理两个变量之间关系的回归分析。
两个变量之间的关系为线性时,则称一元线性回归分析
3.监测网观测资料的数据筛选
1)数据筛选的基本原理与检验步骤
1.超限误差的整体检验
2.超限误差的局部检验;
F检验法;
B检验法(u检验法)τ检验法;
t检验法
3.超限误差的检验步骤:
a组成误差方程与法方程式,b解法方程式,求V和Qvv,c计算局部检验统计量与假设检验。
2)超限误差局部检验中,u检验法,t检验法,T检验法的本质区别
4.监测资料的奇异值检验与插补
1)自动化检测系统中数据的奇异值检验方法
方法一:
方法二:
2)监测资料的插补原因和方法
实测资料出现断链,数据处理要求等时间间隔
监测资料插补的方法:
按内在物理联系进行插补;
按数学方法进行插补(线性内插法拉格朗日内插计算多项式曲线拟合周期函数的曲线拟合多面函数拟合)
5.小波变换用于信噪分离
1)变形分析中应用小波变换的原因
2)小波变换概念
小波:
小波就是小的波形,所谓“小”是指它具有衰减性,比如是局部非零的;
所谓“波”是指它的波动性,即其振幅呈现正负相间的震荡形式。
小波变换:
用一族函数去表示或逼近一信号或函数
小波变换在变形分析的作用:
观测数据滤波,变形特征提取,不同变形频率的分离,观测精度估计
小波变换对观测数据序列进行消噪的基本步骤:
小波分解:
小波分解高频系数的阈值量化处理;
小波重构:
对于复杂变形信息的分离,采用小波包进行分解和重构,可以得到各个相应频段的变形信息
6.变形监测成果的整理
1)以“工作基点位移对变形值的影响”为例,说明变形监测成果整理的重要性
2)观测资料的整编(变形过程线的定义与绘制、建筑物变形分析分布图、*值的统计规律及其成因分析)
观测点变形过程线:
以时间为横坐标,以积累变形值为纵坐标绘制成的曲线。
绘制过程:
(1)根据观测记录填写变形数值表
(2)绘制观测点实测变形过程线(3)实测变形过程线的修匀。
建筑物变形分布图:
作用:
能够全面的反映建筑物的变形状况。
变形值剖面分布图平剖和建筑物沉陷等值线图
以大坝为例引起变形的原因:
静水压力,坝体的温度变化,时效变化:
建筑材料的变形以及基础岩层在荷载的作用下英气的变形所产生的
变形监测资料管理的分类:
人工管理处理;
计算机辅助人工处理;
数据库管理系统(监测资料的管理、监测资料的处理、监测资料的解释)
第五章监测网的参考系及其稳定性分析
2.监测网的参考系
绝对网:
绝对网中,固定基准位于变形体之外,在各观测周期中认为是不变的,以作为测定变形点绝对位移的参考点,这种监测网平差采用经典平差方法便可实现。
相对网:
相对网中,由于全部网点均位于变形体上,没有必要的起算基准,是一种自由网
变形参考系是运动的参照物,是用来描述物体的运动和相对运动关系的。
1)监测网平差的基准(固定基准—经典平差,重心基准—自由网平差,局部重心基准—拟稳平差)
2)基准方程(公式)
3)相似变换(公式)
3.平均间隙法
平均间隙法的基本思想(间隙的方差估值,观测值的综合方差)
首先应用统计检验的方法对变形监测网作几何图形一致性检验,以判明该网在两期观测之间是否发生了显著性变化。
如果检验通过,则认为所有参考点是稳定的。
否则,就采用尝试法,依次寻找动点,直到图形一致性通过检验为止。
整体检验——……定点搜索……
4.Gps变形监测网的数据处理
1)gps监测网的经典自由网平差
2)gps监测网的秩亏自由网平差
3)gps监测网的拟稳平差
4)gps监测网变形分析基准的统一(七转换参数:
位置、方位、尺度等基准)
GPS变形监测网平差方法可以分为静态平差和动态平差两种。
静态平差是把各期的观测数据分别进行平差处理,而不考虑两期之间的动态参数,通过统一的基准进行变形分析;
动态平差是将检测网作为动态系统,纳入监测点的变形参数,将各期观测数据联合进行平差处理。
第六章变形分析与建模的基本理论与方法
1.回归模型
逐步回归计算过程:
1.选第一个因子。
由分析结果,对每一影响因子x与因变量y建立一元线性回归方程。
由显著性检验来接纳因子进入回归方程。
2.选第二个因子。
对一元回归方程中已选入的因子,加入另外一个因子,建立二元线性回归方程进行检验。
3.选第三个因子。
根据已选入的二个因子,依次与未选入每一因子,用多元回归模型建立三元线性回归方程,进行检验来接纳因子。
在选入第三个因子后,应对原先已选入回归方程的因子重新进行显著性检验。
4.继续选因子。
2.时间序列模型
时间序列分析的特点:
逐次的观测值通常是不独立的,且分析必须考虑到观测资料的时间顺序,当逐次观测值相关时,未来数值可以有过去观测资料来预测,可以利用观测数据之间的自相关性建立相应的数学模型来描述客观现象的动态特征。
时间序列的基本思想:
对于平稳、正态、零均值的时间序列{Xt},若Xt的取值不仅与前n步的各个取值X(t-1),X(t-2),·
·
,X(t-n)有关,而且还与前m步的各个干扰a(t-1),a(t-2),·
,a(t-m)有关(n、m=1,2,·
)则按多元线性回归的思想,可得最一般的ARMA模型
3.灰色系统分析模型
灰色系统:
部分信息已知、部分信息未知的系统。
灰数:
信息不完全的数,即只知大概范围而不知道确切值的的数,灰数是一个数集。
灰元:
指信息不完全的元素。
灰关系:
指信息不完全的关系。
灰色系统的生成函数:
累加生成:
对原始数据序列中各时刻的数据依次累加,从而形成新的序列。
累减生成:
为累加生成的逆运算,即对序列中前后两数据进行差值运算。
灰色建模的基本思路:
对离散的带有随机性的变形监测数据进行生成处理,达到弱化随机性、增强规律性的作用;
然后由微分方程建立数学模型;
建模后经过“逆生成”还原后得到结果数据。
关联度:
对于两个系统或系统中两个因素之间随时间变化的关联性大小的量度。
GM(1,N)建立:
将关联度分析所确定的变形影响原因量(N-1)个序列和效应量序列一起构成N个序列,每个序列有n个数值,作一次累加生成,建立白化形式的微分方程,就是1阶N个变量的微分方程模型,记为GM(1,N)
GM(1,1):
一次累加,建立一阶微分方程,最小二乘求系数,代入解得微分方程,累减
4.Kalman滤波模型
递推式Kalman滤波的应用实例:
1)由变形系统的数学模型关系式(状态方程和观测方程),确定系统状态转移矩阵、动态噪声矩阵和观测矩阵;
2)利用组观测数据中的第一组观测数据,确定滤波的初值,包括:
状态向量的初值及其相应的协方差阵、观测噪声的协方差阵和动态噪声的协方差阵;
3)读取组观测数据,实施Kalman滤波;
4)存储滤波结果中最后一组的状态向量估计和相应的协方差阵;
5)等待当前观测时段的数据;
6)将上述组观测数据中的第一组观测数据去掉,把当前新的一组观测数据放在其最后位置,重新构成组观测数据,回到上述的第1)步,重新进行Kalman滤波。
如此递推下去,达到自动滤波的目的。
5.人工神经网络模型
人工神经网络的特点:
(1)以分布式方式存储知识。
知识不是存储在特定的存储单元中,而是分布在整个系统中;
(2)以并行方式进行处理,即神经网络的计算功能分布在多个处理单元中。
大大提高了信息处理和运算的速度;
(3)有很强的容错能力,它可以从不完善的数据和图形中学习做出判断;
(4)可以用来逼近任意复杂的非线性系统。
(5)有良好的自学习、自适应、联想等智能。
能适应形同复杂多变的动态特性。
BP网络的学习过程:
正向传播、误差反向传播、重复过程。
BP网络的一般学习步骤:
1)产生随机数作为节点间连接权的初值;
2)计算网络的实际输出Y;
3)由目标输出D与实际输出Y之差,计算输出节点的总能量E;
4)调整权值;
5)进行下一个训练样本,直至训练样本集合中的每一个训练样本都满足目标输出。
6.频谱分析及其应用
频谱分析是动态观测时间序列研究的一个途径。
该方法是将时域内的观测数据序列通过傅立叶级数转换到频域内进行分析,它有助于确定时间序列的准确周期并判别隐蔽性和复杂性的周期数据。
频谱分析算例
求解过程:
1.确定基频f=1/T。
将观测资料的整个时间作为看成一个周期振动,周期为T=19.36年。
2.确定N值。
将T分为N等份,可取N为观测值的个数,N=2363.由观测资料确定水平位移值i=1.2.3.4……4.计算A0,an,bnn=1,2,3,4,……,N/25.确定主频,计算Anφn
最小二乘响应分析是根据频谱分析法所确定的输入信号的主频率,利用最小二乘原理来模拟输入和输出信号,对系统的响应作分析。
第七章变形的确定性模型和混合模型
1.弹性力学的有关知识
应变:
弹性体受力后,任一点p将产生形变,也即存在微小线段PA=Δx,PB=Δy,PC=Δz的长度以及它们之间直角的改变。
正应变:
线段每单位长度的伸缩。
剪应变:
线段之间直角的改变。
应力:
弹性体受力以后,其内部将发生应力。
弹性体内某一点p的应力状态可用:
正应力,剪应力来描述,称为p点的应力分量。
可表示为坐标XYZ的函数。
位移:
弹性体内任一点的位移,用它在xyz坐标轴上的投影uvw表示,称为该点的位移分量,表示为坐标的函数。
确定性模型建立思路:
结合建筑物及其地基的实际工作状态,用有限元法计算荷载作用下的变形场,然后与实测值进行优化拟合,以求得调整参数,从而建立准确的变形确定模型。
混合模型建立思路:
就大坝而言,混合模型包含水压分量和其他分量,其中水压分量模型用有限元法的计算值确定,其他分量用统计模式。
然后与实测值进行拟合而建立模型。
2.有限单元法的概念
有限单元:
将连续体离散为有限多个再节点上互相连接的单元,这些单元称为有限单元
有限元法求解平面问题的基本思路:
首先对分析域进行剖分,对每个单元建立以单元节点位移为参数的位移插值函数,使得单元内任意一点处的位移可由单元节点位移内插求得。
根据几何方程和物理方程,可由位移插值函数求得单元内任意一点处的应变和应力。
大坝位移确定性模型的思路:
首先假设坝体和基岩的物理参数,用有限元法计算不同外荷载下的位移,通过对位移计算值的拟合,得到水位分量和温度分量的表达式,由于采用假设的物理参数,须对拟合的表达式施加调整参数,调整参数,调整参数与实际的物理参数的偏差多引起的模型系数的误差,利用位移和荷载的观测值对模型中的调整参数进行估计,最后得到位移确定性模型
统计模型:
是利用所观测的变形与变形原因之间的时空相关性来建立荷载与变形之间的关系式。
确定性模型:
是从工程设计角度出发,利用荷载、变形体的几何性质和物理性质以及应力与应变间的关系来建立数学模型