1第一章变形监测理论与技术进展.docVIP

第一章 变形监测理论与技术进展 工程建筑物从施工开始到竣工运行，大都需要监测其变形。通常，对工程施工状况或运行性状进行实时监视测量的过程，一般需要持续一段时间，以获得数据或参数的历时变化过程。 由于受各种因素影响，工程建筑物及其设备在其建设及运行过程中都会产生变形。变形在一定限度之内，可以认为是正常现象，如果变形超过规定限度，就会影响工程建筑物的建设与使用，严重时还会危及安全，造成生命、财产巨大损失。可能产生变形的各种自然或人工建（构）筑物，统称为变形体。对变形体在运动的空间和时间域内进行周期性的重复观测，称为变形观测，如对基坑工程边坡工程桥梁大坝建筑物隧道Peck研究隧道实测资料，系统地提出了地层损失概念，即地层损失是指隧道施工中实际开挖的土体体积与竣工隧道体积之差，竣工隧道体积还包括隧道周边包裹的压入浆体体积。Peck假定隧道地层损失均匀分布，施工引起的地表沉降横向曲线近似正态分布，在不排水情况下，形成的地表沉降槽体积理论上等于地层损失体积，地表沉降分布的预计公式（1-1）、（1-2）： （exp就是自然数e的多少次幂）　　　　　　 　　(1-1) 　　　　　　　　　　　(1-2) 式中——隧道中心轴线距离x处地表沉降量； ——隧道单位长度地层损失； ——沉降槽宽度系数。 ——隧道中心轴线地表最大沉降值； 此外，还有随机介质理论预计边坡工程、基坑工程、隧道工程、矿山工程等地表移动与变形，地层变形时空统一预计理论，以及基于神经网络的地表移动参数反分析等方法。 1.1.2基于实测数据的预计理论 根据实测数据建模，预测变形发展趋势，预计方法有统计分析法、时间序列分析法、灰色系统理论预测法、模糊数据预测预报分析法、人工智能遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法及不断发展的预计模型组合分析法，如小波-神经网络预测分析法、灰色-神经网络预计法等。 1.1.3数值分析软件模拟 预计理论及基于实测数据的模型理论方法均未全面反馈移动与变形状况，且变形体高度非线性、复杂性，难以定量求解。有限元法、离散元法、边界元法及各种耦合算法等软件程序促进了工程的发展。目前主要商业软件有：FLAC，ANSYS，同济曙光，ADINA，ABAQUS，MARL，3D-SIGMA，2D-SIGMA，GIS等。 1.2 工程变形监测技术 1.2.1 边坡工程监测 对于设计边坡而言，在于给出与临界位移、应变值相对应的边坡角值；对于生产边坡而言，在于给定移动与变形区间，以便采取对策。 矿山边坡是一种临时性或半永久性边坡，矿山边坡允许的变形，通常要比其他工程边坡要大。而公路、铁路、水利水电等工程边坡则是一种永久性边坡，边坡失稳将产生严重经济和社会后果。 由于难以按变形准则设计边坡，于是就产生了这样的矛盾：人们并不能在使用过程中观测下滑力和抗滑力的真实值是否与预测结果一致，反之在生产上却只能以位移的实际发展对边坡实行管理。 既然边坡位移和变形难以利用现有的力学计算加以预测，而管理边坡又必须考虑实际发生的位移，对实际边坡发生的位移和变形进行监测，用测得的结果来说明边坡的现状，并推断边坡变形发展趋势就显得十分重要。 露天矿边坡监测的任务是提供全矿区边坡恶性发展的报警，以保证作业人员及设备的安全，反之在变形趋稳时解除警报，以便组织生产。提供可靠的监测资料以识别不稳定边坡变形和潜在破坏机制及其影响范围，制定防灾、减灾措施；提供信息以便矿山调整采、掘计划，甚至修改设计；参与提出处理潜在滑体方案，为方案的实施提供安全监测，并对处理效果提出评价。对可能发生滑坡的危险边坡进行观测，查明滑动性质、滑体规模、准确预报滑坡等，以确保生产安全，避免灾难性事故的发生。 边坡监测的内容包括：边坡面上移动值的大小和分布，移动的过程、规律；滑动面位置、形状、滑体的大小、滑动方向；边坡移动对坡顶及其附近各种建筑物的危害程度；加固措施的效果。 对边坡的变形监测，是科学管理边坡和正确处理潜在问题重要的依据。而监测系统的布置则取决于边坡岩体的性质以及对边坡的认识程度。例如，对重要边坡，在移动范围外埋设控制点，在开挖边界附近埋设若干监测点组成监测网（有的还在测点上安置固定反射觇标），使用全站仪，采用常规大地测量的方法，可达到变形监测目的。 随着技术的发展，边坡高度及坡度越来越大，边坡稳定性分析要求实时进行，利用测量机器人本身所具有的伺服马达和自动照准功能，通过蓝牙通讯，由计算机程序控制仪器完成自动测量、自动数据处理、自动发送数据、数据预警等操作，实现自动化与智能化的完美结合。测量机器人是高精度、高智能型全站仪，能自动有哪些信誉好的足球投注网站、识别、精确照准和跟踪目标，获取目标的角度、距离、坐标等数据，并自动将测量数据记录。测量机器人还支持计算机远程控制，相当于一个传感器，其基本原理是由计算机上的控制软件通过串口或者蓝牙通讯的方式