建筑物沉降变形监测系统的建立与变形分析

随着当前社会经济发展速度不断的加快,城市的建筑物不断增多,建筑物的质量也被更加全面的重视,尤其是建筑物沉降变形会严重的干扰建筑物的使用质量和使用寿命,所以对建筑物沉降监测方法、观测精度及变形分析进行了较详细的探讨,同时对建筑物沉降特性判别方法进行了阐述。     

灰色系统理论在变形观测中的应用

建筑施工中,沉阵监测是监测建筑物是否安全的重要环节,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形的数据分析,结合沉降观测实例,可进行沉降预测结果的分析和检验,进而证实建筑物沉降变形分析中采用灰色GM（1,1）预测方法的可行性,关键词：灰色预测;GM（1,1）模型;基坑变形。     

高层建筑物沉降变形监测实践

结合高层建筑沉降变形的监测实践，论述了沉降观测的应用技术、施工过程与方法，为确保建筑物的正常施工及安全运营提供了可靠的依据，沉降变形监测方法可供实际工程变形监测时参考。     

浅析建筑物沉降观测

建筑物的沉降观测是建筑物在施工和使用阶段经常进行的一项观测内容,其主要目的在于监测建筑物是否有不均匀沉降,其不均匀沉降的速度是多少,是否影响到建筑物的安全,国家水准测量规范明确规定,建筑物的沉降观测宜采用精密水准仪,沉降观测宜采用国家二等水准的观测方法,精度要求为fh容=±n 0.1nmm,h为测站数。一、沉降观测点的实施过程1、水准基点的布设：水准基点应布设在沉降范围之外,且不受施工影响的地方。为保证水准点的稳定,埋没深度应低于0.4m以下,水准基点最少应布设三个,实践证明沉降点布设至少为三个才可有效对测量成果进行检核,同时由于沉降观测周期较长（一般为一年以上）,     

高层建筑沉降观测水准基点稳定性分析

随着社会的不断进步,物质文明的提高以及建筑设计施工技术水平的逐步成熟完善,高层建筑也越来越多.高层建筑的变形监测对其安全性非常重要,工作的重点是对建筑物的沉降进行观测,进行沉降观测的时候要保证水准基点的稳定,在所有分析变形监测点稳定性的方法中,平均间隙法比较常见,尤其是分析垂直位移监测中,具有广泛的应用.以某高层建筑物沉降观测基准点稳定性分析为实例进行探讨,利用平均间隙法及F分布整体检验法进行基点点位稳定性检验,结果达到了设计要求,验证了该方法可行性.     

路基沉降变形观测方法及数据处理

在公路的建设过程中,经常会提到有关路基沉降变形的问题,本文主要是介绍了公路建设过程中路基沉降变形观测的主要内容,沉降与稳定观测点的布设,沉降观测的要求和精度指标以及沉降观测资料的整理及沉降预测,并对所得到的数据进行相应的处理。     

某大楼变形监测数据综合分析及沉降规律研究

以恩施州电力总调度中心大楼为例,详细介绍了沉降观测技术方案,在此基础上,分别从最弱点精度估算及观测精度的确定两方面论述了该监测方案的可行性,并依据监测数据,分别对其进行了几何分析、回归分析和物理分析,同时利用多项式线性拟合回归分析法对大楼的沉降情况进行了预报.     

大型建筑物沉降变形监测与数据处理

本文结合某重点大型建筑物沉降变形监测项目,讨论了该类大型建筑物沉降变形监测的技术与方法,同时应用Visual Basic6.0编程语言开发出可以高精度处理沉降观测数据的程序,得到很好的效果。     

城市地质灾害多发区域的沉降监测方案

从唐山市大南湖景区的实际情况出发,分析了地表变形的特征,提出了沉降监测体系的建立方案,论述了基准点的布设与基准网的观测、监测点的布设与观测、监测周期的设置、监测数据的处理等方案.为地质灾害多发地区变形监测体系的建立提供借鉴和参考.     

秩亏自由网平差在轨道监测中的应用

针对某电厂#1斗轮机轨道可能存在的沉降现象,按Ⅱ等精密水准测量进行变形观测,采用抗差秩亏自由网平差方法进行平差和精度分析,通过基准稳定性检验及监测点的整体沉降显著性检验,得到了合理可靠的监测成果。     

广西北部湾海雾天气形成预测研究

本研究利用北部湾地区6个气象站的大雾记录及降水量、气温、相对湿度、风速、气压、露点等逐小时气象资料,采用相关分析和主成分分析法确定大雾形成的关键影响因子并分析其特征规律,利用逻辑回归分析法建立北部湾地区海雾预测模型,结果表明,相对湿度和风速是北部湾海域大雾天气的关键的影响因子。在相对湿度越大,风速越小时大雾天气出现的可能性越大,且大雾天气在相对湿度为95%~100%、风速为0~3 m/s时出现的频率最高。利用相对湿度和风速所建立的大雾预测模型对无雾天气预测准确率为75.2%,大雾天气预测准确率为77.9%,总预测准确率为76.6%,总体预测效果较理想。     

基于江西省站点资料对智能网格实况分析产品的检验评估

利用江西省2019年3月～2020年2月气象站观测资料,在小时尺度上,对中国气象局下发的智能网格实况的2 m气温、湿度、风速、降水等多个气象要素产品进行检验评估.研究分析各类产品的数据误差及其时空变化规律,验证该产品在研究区的适用性.研究结果表明:2 m气温、相对湿度产品与站点观测较为一致,其相关系数均可达0.9以上,2 m气温均方根误差在1.0 ℃左右,准确率可达80%以上,相对湿度均方根误差小于10%,准确率可达90%以上.风速产品的数据精度较低,相比站点观测风速明显偏弱,70%站点的风向准确率小于50%,风向准确率仅为40%左右.降水产品能准确反映年内逐小时变化趋势,但存在一定程度低估,相关系数基本在0.8以上,平均误差为-0.1～0.1 mm·h^-1,平均绝对误差小于0.2 mm·h^-1.与站点观测相比,降水产品对强降水明显偏弱.地形对实况网格产品准确性有较大影响,产品误差在地形复杂山区中比在平原地区中明显偏大.总体上,2 m气温、相对湿度产品质量较高,基本可满足业务服务需求.风速产品及降水产品在大降水量级下的误差较大,与业务服务需求有一定差距.     

基于神经网络的风电场超短期风速数值预报的动态修订

 针对风电场风功率预测所需的离地70m、0~4h的超短期风速预报,本文利用中央气象台发布的MM5格点输出的数值预报风速及测风塔实时发回的气象资料,探讨了利用神经网络将前期误差观测值和测风塔湍流指标等因子对MM5数值预报风速进行动态修订的方法,建立动态修订超短期预报模型,为满足风电场超短期风功率预报的工程应用提供一定的参考。结果表明,修订后的预报风速平均绝对误差等指标大幅降低,有效地提高了预报精度。     

风电场风速和风电功率预报准确率评判方法

 对风电场风速和风电功率预报进行客观准确的评判,可以有效促进风电场风速和风电功率预报水平的提升,为减缓风电并网对电网的影响服务.本文在对风电场风速和风电功率预报准确率评判方法进行全面回顾的基础上,分析了常用数学预报准确率评判法、相对于风电场额定值的预报准确率评判法、等级预报准确率评判法和与风力发电特征紧密结合的风电场风速预报准确率评判法.同时还分析了这4类风电场风速和风电功率预报准确率评判方法的特质,及其与风力发电特征的结合程度和适用范围.     

浙江省近海QuickSCAT风场资料同化模拟风速效果垂直变化

为了提高风速模拟预报的准确性,利用中尺度区域模式(weather and research forecasting model,WRF),同化QuickSCAT风场资料,模拟浙江省近海风场。与实测值对比后发现同化后模拟效果得到提升,特别是在四、七月份得到了显著的提升。在300~2 000 m不同高度同化模拟与未同化模拟结果对比中发现,1、4、7月份大部分区域同化模拟风速小于未同化风速,有利于提高模拟效果;同化后对初始场的优化会被模式约束向上传递,优化更高高度的模拟结果,但这种传递有其极限,效果随高度增加逐渐稳定甚至减小。而10月份由于台风和南退副高的影响,同化模拟风速大于未同化模拟,大部区域两者间的差异会随高度增加而增加。     

Wind Speed Prediction by a Hybrid Model Based on Wavelet Transform Technique

It is difficult to predict wind speed series accurately due to the instability and randomness of the wind speed series. In order to predict wind speed, authors propose a hybrid model which combines the wavelet transform technique(WTT), the exponential smoothing(ES) method and the back propagation neural network(BPNN), and is termed as WTT-ES-BPNN. Firstly, WTT is applied to the raw wind speed series for removing the useless information. Secondly, the hybrid model integrating the ES method and the BPNN is used to forecast the de-noising data. Finally, the prediction of raw wind speed series is caught. Real data sets of daily mean wind speed in Hebei Province are used to evaluate the forecasting accuracy of the proposed model. Numerical results indicate that the WTT-ES-BPNN is an effective way to improve the accuracy of wind speed prediction.     

凤县山地不同海拔高度风场特征

目的分析凤县山地不同海拔高度风场特征,为开发利用秦岭山区的风能资源提供依据。方法通过在不同海拔高度建立风能加密观测站,进行连续平行观测获取数据,按照风能资源评价技术规定对数据进行统计,采用数据对比方法对不同海拔高度风场特征进行分析。结果与结论凤县境内的风速风向不仅受到大气环流、大尺度天气背景的影响,而且和大地形、中小地形密切相关,平均风速随海拔高度的升高而加大;季节变化中,冬春季风速较大,夏秋季风速较小;不同海拔高度平均风速日变化差异明显,高海拔站与中、低海拔站平均风速日变化呈现反相位,并且在中、高海拔站间风速出现负切变现象;风向受地形影响,不同测点差异明显。     

风电场风速时间序列的复杂动力学特性分析

利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的最大Lyapunov指数,由计算结果发现风电场风速时间序列具有混沌特性,为利用混沌预测方法进一步提高风速预测精度提供参考.     

基于相空间重构的神经网络短期风速预测

针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列动态特性,更能反映风速变化特性。在此基础上运用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明短期风速预测精度得到提高。     

基于改进最小二乘支持向量机方法的短期风速预测

为了进一步提高短期风速预测的精度,分析了一种改进的风速预测方法.该方法考虑风速发生变化的极值点对总体预测误差的影响,以及预测曲线较实际曲线产生的滞后,分别对预测数据进行了极值点修正和偏移量处理.在对未来1 h风速进行预测时,相比粒子群优化(PSO)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型、未经优化的LS-SVM模型及反向传播(BP)神经网络模型,所提出的模型具有较高的预测精度和运算速度.算例结果表明,改进的LS-SVM算法是进行短期风速预测的有效方法.