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渝黔高速公路邊坡動態監測預警系統的開發

時間:2010-05-25 18:07來源: 作者:季惠英   點擊:
邊坡 監測 位移預測 應用軟件
  【摘要】: 我國自上世紀80年代中后期開始進行高等級公路建設,進入上世紀90年代以后,高等級公路建設迅猛發展,公路等級的提高,在路線設計中不可能再沿襲過去“選優避劣”的做法,不可避免地要出現高路堤和深路塹,從而形成越來越多的人工邊坡尤其是巖質邊坡。因此,對公路巖質邊坡的穩定性進行分析評價以及監測將會成為影響各基建工程建設及其后期安全運營的一個重要問題,而邊坡監測更是確保工程安全、進行邊坡失穩預報和了解坡體失穩機理最重要的手段之一。 論文中開發的渝黔高速公路高邊坡動態監測預警系統是專為渝黔高速公路設計的基于不等時距灰色GM(1,1)邊坡位移預測的集邊坡信息管理、監測和預警為一體的邊坡日常監測系統。用戶可以獲得兩大功用,其一作為一個數據庫管理系統,用戶可以用多種方式錄入新的監測信息,也可以查詢、檢索歷史監測信息,并對測點監測數據整理分析,結合邊坡地質信息共同為邊坡的綜合穩定性分析評價提供依據;其二是基于邊坡位移預測的預警功能,根據現有一些滑坡的統計結果,結合渝黔高速公路具體的水文地質狀況,設定了失穩臨界值,可以預測邊坡失穩。 邊坡的穩定狀況受多種因素的影響,因此為了盡可能多的得到影響邊坡穩定的參量信息和表征穩定狀況的參量信息,邊坡監測盡量做到多參數、多測點集成化監測,采集多個參數的信息,并在邊坡現場布設多臺監測儀器形成監測網絡。基于上述技術構想,對渝黔高速公路高邊坡動態監測網的布置進行了具體的說明,設計了工作方案,根據監測網的布置為邊坡建立了數據庫,設計了數據庫表格,用來存儲邊坡相關數據,并將之作為渝黔高速公路高邊坡動態監測預警系統后端數據庫。邊坡位移是判斷邊坡變形破壞時刻的重要信息,是多種預報判據所需的必要數據。利用灰色理論預測邊坡位移具有需要數據量少、計算簡便快速、易于軟件化等優點,適用于渝黔高速公路高邊坡這種剛剛展開監測,缺少歷史監測數據且需要計算大量測點數據的場合。論文改進了傳統的灰色GM(1,1),開發了相應的計算軟件,通過實例應用所開發軟件對邊坡位移進行了預測,實際結果表明其擬合精度較好,預測結果正確可靠,能夠反映邊坡位移的客觀存在與發展態勢。 【關鍵詞】:邊坡 監測 位移預測 應用軟件
【學位授予單位】:重慶大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2008
【分類號】:U416.14
【DOI】:CNKI:CDMD:2.2009.047686
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-10
  • 1 緒論10-16
  • 1.1 問題的提出及研究意義10-11
  • 1.2 邊坡監測預警研究現狀綜述11-14
  • 1.2.1 邊坡監測的研究現狀12-13
  • 1.2.2 邊坡位移預測的相關方法13-14
  • 1.2.3 邊坡穩定性的相關應用軟件14
  • 1.3 研究目的與研究內容14-16
  • 2 渝黔高速公路高邊坡基本信息調查16-26
  • 2.1 渝黔高速公路基本情況16
  • 2.2 渝黔高速公路高邊坡基本信息統計16
  • 2.3 渝黔高速公路高邊坡分布規律分析16-24
  • 2.4 渝黔高速公路典型高邊坡數據整理分析24-25
  • 2.4.1 地形地貌24
  • 2.4.2 地層巖性24
  • 2.4.3 地質構造24
  • 2.4.4 氣象及水文地質條件24-25
  • 2.4.5 公路工程概況25
  • 2.5 本章小結25-26
  • 3 渝黔高速公路高邊坡監測網的布置26-33
  • 3.1 監測設計方案的主要技術依據及指導原則26-27
  • 3.1.1 監測設計方案的主要技術依據26
  • 3.1.2 監測設計的指導原則26-27
  • 3.2 監測工作方案27-29
  • 3.2.1 監測數據采集27
  • 3.2.2 數據傳輸與信息處理27
  • 3.2.3 巡視檢查27-28
  • 3.2.4 主要監測儀器28
  • 3.2.5 監測工作實施步驟28-29
  • 3.3 組織結構29
  • 3.4 渝黔高速公路高邊坡監測工作方案29-32
  • 3.4.1 監測場地的確定29
  • 3.4.2 監測參量的選擇29
  • 3.4.3 自動化實時監測與數據采集系統29
  • 3.4.4 監測儀器選擇29-31
  • 3.4.5 監測期間與觀測周期31
  • 3.4.6 日常巡視檢查31
  • 3.4.7 組織結構31-32
  • 3.5 本章小結32-33
  • 4 邊坡動態監測分析算法研究33-49
  • 4.1 灰色系統理論33-36
  • 4.1.1 灰色系統的概念33-34
  • 4.1.2 灰色系統理論研究的主要內容34-35
  • 4.1.3 灰預測數據的內涵特點35-36
  • 4.2 傳統等時距GM(1,1)建模36-40
  • 4.2.1 準指數規律判斷36
  • 4.2.2 數據生成36-38
  • 4.2.3 GM(1,1)建模方法38-40
  • 4.3 基于等時距原理的不等時距GM(1,1)建模40-45
  • 4.3.1 不等時距序列與等時距序列的關系40
  • 4.3.2 不等時距GM(1,1)模型的建模原理40-42
  • 4.3.3 不等時距GM(1,1)模型灰參數求解42-44
  • 4.3.4 灰預測的檢驗44-45
  • 4.4 工程實例分析45-46
  • 4.5 本章小結46-49
  • 5 軟件的編制49-66
  • 5.1 開發環境VISUAL C++6.0 簡介49-51
  • 5.1.1 Visual C++6.0 概述49
  • 5.1.2 面向對象的程序設計49-50
  • 5.1.3 C++語言簡介50-51
  • 5.2 系統的總體設計51-53
  • 5.2.1 系統需求分析51
  • 5.2.2 系統流程51-52
  • 5.2.3 系統目標52
  • 5.2.4 系統的功能結構設計52
  • 5.2.5 數據庫系統的層次結構52-53
  • 5.3 數據庫的設計53-57
  • 5.3.1 數據庫邏輯結構設計53-56
  • 5.3.2 數據庫接口技術56-57
  • 5.4 用戶登錄和系統界面57-59
  • 5.5 邊坡信息管理59-61
  • 5.5.1 邊坡基本信息59-60
  • 5.5.2 邊坡養護信息60-61
  • 5.5.3 邊坡預警信息61
  • 5.6 邊坡監測數據管理61-63
  • 5.6.1 數據查詢62
  • 5.6.2 數據添加、修改及刪除62
  • 5.6.3 Excel 文件的導入與導出62-63
  • 5.7 位移預測及預警63-65
  • 5.7.1 參數設置和位移判據63-65
  • 5.7.2 預警功能65
  • 5.8 本章小結65-66
  • 6 結論66-67
  • 致謝67-68
  • 參考文獻68-71
  • 附錄71-73
  • A. 作者在學習期間發表的論文71
  • B. 作者在學習期間參加的科研項目71-73
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