详情

原文传递某运行地铁抢险工程自动化监测

论文题名：	某运行地铁抢险工程自动化监测
关键词：	运行地铁;抢险工程;自动化监测;测量机器人;BP神经网络
摘要：	测量机器人在运行地铁变形监测中的应用日趋广泛，某地铁段南北两线临近，南线因发生险情而停运，北线需正常运行。本文利用测量机器人的优越性能，通过对其二次开发平台的学习，对受抢险施工影响的北线运行地铁段实施自动化监测工作，以保障北线地铁的运行安全和南线抢险施工的顺利进行。　　论文的研究工作主要包括以下几个方面: 　　(1)分析了某地铁段南线渗水的原因及抢险施工对北线的影响。参照相关规程、规范，制定北线运行地铁自动化监测方案，确定其监测内容、监测范围、监测预警值等。根据北线运行区断面形状的特点，设计断面布点方式。　　(2)使用TCA2003测量机器人结合GeoCOM二次开发技术，自动化的采集监测数据，所采集的数据通过GPRS DTU传输。在VB环境下通过调用GeoCOM接口技术，实现测量机器人的在线控制。利用通讯电缆连接测量机器人与GPRS DTU，实现两者之间的串口连接。　　(3)测量机器人采用极坐标法观测得到的数据，使用多重差分技术进行数据处理。针对BP神经网络模型展开介绍，并设计了适用于北线地铁隧道的网络结构，编写相应程序实现了变形量的预测。　　通过分析运行地铁隧道监测断面的拱顶沉降、轨道沉降差和隧道收敛的监测数据，获取南线抢险施工过程中北线运行地铁隧道结构的变形规律。研究得出，北线地铁隧道的监测项目均未超过预警值，变形较小。在南线地铁隧道抢险施工过程中，保证了北线运行地铁隧道结构安全，实现了信息化施工。运用BP神经网络模型进行监测数据预测，预测精度较高。
作者：	邵磊森
专业：	测绘科学与技术
导师：	贺跃光
授予学位：	硕士
授予学位单位：	长沙理工大学
学位年度：	2016
正文语种：	中文