地铁施工沉降监测和预报系统设计和实现

地铁施工沉降监测和预报系统设计和实现

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时间:2017-12-06

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1、地铁施工沉降监测和预报系统设计和实现  摘要:通过对目前地铁施工阶段沉降数据的管理与预测方法的分析和了解,通过计算机编程语言,实现对数据的专业化、智能化的管理,并且应用合理的预测方法对沉降数据进行后期的预测,通过严谨的程序设计,实现相关功能,具有较好的实用价值及应用前景。关键词:地铁;沉降监测;系统设计中图分类号:U231+.3文献标识码:A1前言在地铁施工过程中,变形监测为工程质量、施工进度和人身安全提供了重要的保证,就现阶段而言,在地铁施工过程中,由于监测项目多,数据格式多,监测数据接触人员多,存在诸多对监

2、测数据管理的混乱问题;同时,在监测数据也存在数据共享不及时,监测数据预报不及时等问题,尤其是监测数据的短期预测精度有限,对未来形变趋势无法做出准确判断,很大程度上影响施工安全。因此,设计一个集数据处理,管理和预测分析于一体的系统显得十分重要。2系统需求2.1系统功能需求8系统的主要功能就是对数据的进行短期、准确的预测,这是系统的核心功能;系统还应实现对数据的录入(包括手动录入和导入已有文件)、数据存储(建立专门的数据文件)、数据处理(包括对数据进行粗差检验、危险值预警、平差等)、生成监测报表(建立数据的日报、周

3、报等并附有工程信息)、生成沉降曲线图(包括沉降速率图和累积沉降图)、实现简易的监测点位图(相对点位图)等功能。2.2系统性能需求(1)系统稳定性高,应能在正常情况下,保证系统所有功能都能正常使用;在非正常情况下,尽可能保证部分功能正常使用;(2)系统对电脑硬件要求低,在施工现场上任何硬件水平的电脑上都能运行,使系统具有广泛的硬件适用性;(3)系统对计算机系统软件要求低,在施工现场并不能所有电脑都安装了VC2008++等基础支持性软件,因此,系统必须具有良好的兼容性。(4)系统应具有一定安全性,由于系统内部可能载

4、有国家保密级数据,因此应能避免操作系统漏洞给本系统造成影响。3系统总体设计8按照上文所说的需求分析和总体设计,“地铁施工阶段沉降监测与预报系统”将是一个界面友好、简单易操作、能够生成图形化,同时又能够显示相对点位,基于这些需求,本文在综合考虑了所有的编程语言后,相对比而言,C#语言和Matlab语言以及使用ArcGISEngine的相关模块能够符合系统需求。“地铁施工阶段沉降监测与预报系统”是一个全方位、流程化的数据处理系统,为满足设计要求,系统将主要包括:数据管理、数据分析与计算、数据预测三大部分,从原始数据

5、导入(录入)为开始,数据分析与预测为过程,生成监测数据报表为终止,其中包含数据建档、粗差剔除、简易平差、危险值警示、各种沉降数据示意图、累积沉降曲线图等功能。系统总设计图如图3.1。图3.1系统总体设计图Fig.3.1OverallSystemDesignDrawing4系统主要模块设计系统主要分为三个模块:数据管理、数据分析与计算、数据预测。4.1数据管理模块设计数据管理做为数据的载体,贯穿于整个系统之中,通过施工测量员提供的资料和意见,针对数据管理模块具体化如下图4.1,其流程包括数据录入、建立数据档案、数

6、据分析以及生成最后的监测报表。图4.1数据管理模块设计图Fig.4.1DataManagementModuleDesignDrawing4.2数据分析与计算模块设计8数据分析与计算是“地铁施工沉降监测与预报系统”的重要组成部分,数据分析能力的强弱决定系统的实际应用等级水平,这个模块包含计算和分析,沉降监测数据的计算可以通过简单的计算机语言编写,其目的是根据相应的规范求出精度评定的相关参数;而分析则主要体现在粗差剔除的方法上,根据一期的沉降数据的数据量,对粗差剔除的理论方法宜采用格拉布斯准则进行判别,并警示显示。

7、具体模块设计见下图4.2图4.2数据处理模块设计图Fig.4.2TheDataProcessingModuleDesignDrawing4.3数据预测模块设计数据预测模块是“地铁施工沉降监测与预报系统”的核心部分,数据预测精度的高低决定着下一步的施工,在很大程度上左右工程进度,因此,数据预测模块要求主要有两个:首先,算法预测精度高,能够保障施工技术要求;其次,程序对数据质量要求要低,任何数据类型、数据量大小,都能准确预测。由于地铁施工阶段,工期紧张,因此,短期对数据预测能力要求较高,对长期数据预测能够保障总体趋

8、势即可。8在导入的原始数据通过数据分析计算后,首先利用时间序列分析模型分析,使数据的特性能够识别在时间序列当中,通过自相关函数和偏相关函数,确定时间序列分析模型的参数,通过对残差的对比分析,选择适当的小波基,利用分层阈值小波去噪,消去噪声,最后使用指数平滑法对数据实现预测,并生成预测曲线和计算出预测值。具体设计运行流程,见下图4.3。图4.3数据预测模块设计图Fig.4.3DataPr

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