CN111859725A - 一种用于钢结构整体提升过程的监测及预警*** - Google Patents
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Abstract
本发明具体是一种用于钢结构整体提升过程的监测及预警***；其特征是：包括判断得出危险源分布点位；建立有限元分析模型；将危险源对应杆件分别加载到对应的区组；对整个体系在拼装成形状态、提升过程状态、提升到位状态与卸载就位状态进行分析并保存为原始数据；通过数据中转子***提取原始数据并导入云平台；设置反光贴、应变片、报警器；将本***调试好，进行正式监测工作，一直持续至施工结束。本发明节省了人工和时间成本，降低了人工操作出错的概率，同时保证了整个提升过程的连续性作业。
Description
技术领域
本发明涉及钢结构施工领域，具体是一种用于钢结构整体提升过程的监测及预警***。
背景技术
随着大跨度结构及超高层结构的不断增多，传统施工技术在高、大、新、特等复杂结构的施工中慢慢淡出，一些创新的施工技术应运而生，其中，屋盖结构整体提升技术以其使用设备简单、地面拼装高效、安全性能好等优点，近年来成为许多大跨度钢结构屋盖体系的主要安装方法。
采用液压同步提升施工方案，根据被提升结构受力状态的不同，将其分为拼装成形状态、提升过程状态、提升到位状态与卸载就位状态，其中，卸载就位状态即为被提升结构的设计状态，其他三种受力状态，均为施工过程产生的时变状态。结构在设计状态下的安全性，是经过设计单位计算分析后予以确定的。而其他三种时变状态下结构的安全性，存在一定的未知性，因此，在施工方案制定过程中，需要对上述三种时变状态下的体系受力状态进行分析，确定方案的合理性和安全性。目前，工程界常用的方法是借助大型有限元软件对不同状态下的体系进行受力状态分析，依据分析的结果，对方案中不合理的部分进行调整。上述分析方法基于现有的线性或非线性有限元分析理论，对处于时变状态的结构体系某一时刻确定空间位置的结构形态进行分析，相对于整个施工过程，分析结果具有空间间断性和时间的不连续性特点。对于结构体系简单、施工环境不复杂的项目，上述分析方法得出的结果，基本能够指导工程施工。
但伴随着经济社会的发展，结构形式尤其钢结构的结构形式趋于大跨度、不规则、空间化。对这类结构体系，在采用现有的有限元软件和理论进行分析时，模型的处理阶段都会进行部分的简化，单元形式的选取需要经过反复的试算和对比，才能得出相对科学的计算结果。且有限元分析的结构体系是相对静态的，而整个提升过程是是动态的，用静态的分析结果指导动态的提升过程，并不能完全保证整个提升过程的安全性。
因此，要实现更加合理的评估整个钢结构体系在提升过程中的安全性，必须对整个提升过程进行动态跟踪，根据被提升结构的状态对其安全性进行评估。当前工程领域，应用较多的方法是通过应变及位形监测***，对提升过程中结构的安全性进行监测和判断。
在工程领域，无论是有限元分析技术，还是应变及位形监测技术，都有较为普遍的应用；由于有限元分析子***与应力及位形监测子***的相互独立性，传统的施工方案中并未能实现将两大***数据实现实时共享，导致在按上述流程进行施工的过程中，存在大量数据处理的重复性工作，需要人工手动完成，消耗较多的人力和时间成本。当被提升结构体系体量庞大，监测点位数量多且分布无规律时，人工处理数据的时长跟不上被提升结构提升过程中状态变化的速率，这种情况下必须暂停提升作业，待前一状态的数据处理完毕且评估安全后，方可重新启动提升作业。
发明内容
本发明的目的在于克服上述缺陷，提出一种实现对复杂钢结构体系的整个提升过程进行简洁高效智能的监测与风险识别预警的***。
为了达到上述目的，本发明是这样实现的：
一种用于钢结构整体提升过程的监测及预警***；包括
步骤1、针对钢结构体系的提升方案进行概念阶段的可行性分析，判断得出危险源分布点位；
步骤2、建立有限元分析模型，根据危险源点位分布位置，按其对应的杆件进行分区分组，并定义名称，分区分组名称定义格式符合有限元分析***的命名格式同时，尽量简洁且人工可读性强；
步骤3、待分区分组名称定义完成后，将危险源对应杆件分别加载到对应的区组，确保在有限元分析子***里能够快速选择某个区组的危险源点位；
步骤4、对整个体系在拼装成形状态、提升过程状态、提升到位状态与卸载就位状态进行分析，依据步骤2的分组，利用数据中转子***将目标分析结果从有限元分析子***的结果文件中提取至数据中转子***的数据库并保存为原始数据；
步骤5、通过数据中转子***，将存储的危险源分布点位原始数据导入至应变及位形监测子***的数据云平台，从而在应变及位形监测子***里就有了危险源点位命名及每个命名对应的计算分析初始数值包括应力、形变数据；
步骤6、根据危险源分布点位，在被提升钢结构杆件对应位置设置反光贴、应变片、报警器活其他辅助硬件；
步骤7、通过数据云平台，将存储的危险源点位名称及分组信息传输至全自动全站仪控制子***、应变数据处理子***里，保证全站仪和应变数据处理***对每个点位的测量数据能传输至云平台对应点位的数据存储组里；
步骤8、通过数据云平台设置数据采集的频率，施工过程中全自动全站仪控制子***、应变数据处理子***就会按设定好的频率监测被提升结构，危险源点位监测数据就会按固定时间步长传输至数据云平台；
步骤9、通过数据中转子***与数据云平台的对接，将固定时间步长测量数据读出至数据中转子***，在数据中转子***里，根据计算分析初始值，对每个点位设置合理的报警阈值，固定时间步长传来的测量数据自动与对应点位的报警阈值比对，超出报警阈值的点将会被激活，触动报警器开关，报警器发出信号；
步骤10、被提升结构地面拼装完成后至脱胎离地之前，将本***调试好，进行初次数据采集，评估初测数据是否存在畸变，若无畸变，清空初次测量数据，设定好数据采集频率，进行正式监测工作，一直持续至施工结束，实现整个施工过程的监测和安全风险预警。
本发明公开一种用于复杂钢结构体系整体提升过程中的监测和安全风险识别***，通过有限元分析子***、数据中转子***、智能监测子***的联合作用，实现了分析数据与监测数据的共享和实时比对，将人工提取数据、录入数据、比对数据的工作改为软件***自动读入和比对，提高了整个***的运转效率，节省了人工和时间成本，降低了人工操作出错的概率，同时保证了整个提升过程的连续性作业。
附图说明
图1为本***的工作流程图。
图2为本***的布局示意图。
具体实施方式
以下通过具体实施例进一步说明本发明。
如图1、图2所示，一种用于钢结构整体提升过程的监测及预警***；
其中，26代表被提升钢结构体系，25为被提升结构的提升点位，根据被提升结构体系26的结构形式，在有限元分析子***10中建立有限元分析模型，依次对被提升结构26在拼装成形状态、提升过程状态、提升到位状态、卸载就位状态四种受力状态下的受力及变形特性进行分析初步分析，根据初步分析的结果，结合对提升方案的概念层面的分析，确定风险源点位分布位置，并进行分区分组命名。本实施例中，危险源点位分为三个区域，命名分别为Ai(i=1、2)、Bi(i=1、2、3)、Ci(i=1、2、3)，A、B、C分别代表三个分区，i代表区域内的点位，例如A1代表A区1号点位。同时在有限元分析子***10中建立有限元分析模型分区分组信息，将危险源点位对应的杆件加载到其对应的分组里，待模型信息处理结束后，重新对被提升结构体系26在四种受力状态下的受力及变形特性进行详尽分析。
利用数据中转子***30提取有限元分析子***10中的分析结果，并存储至四个不同的数据子库（i=1、2、3、4）中，i取值1、2、3、4分别代表被提升结构26处在拼装成形状态、提升过程状态、提升到位状态、卸载就位状态的计算分析数据，依据此规律，数据库存储的数据为被提升结构26处在拼装成形状态下危险源点位计算分析数据。将中的数据文件导入智能监测子***的数据云平台20中，同时根据危险源点位分布位置，在被提升结构26对应点位处布置应变片23，反光贴24，报警器31，根据现场场地情况、反光贴的分布位置及数量，确定全自动全站仪22的布置位置及数量，待硬件组装完毕后，将全自动全站仪22控制子***、应变数据处理子***21
与数据云平台20进行关联，实现数据云平台20对全自动全站仪22、应变数据处理子***21直接控制，同时将各个危险源点位的分区分组信息数据传输至全自动全站仪22控制子***、应变数据处理子***21。
***调试正常后，软件***开机进行初次数据测量，数据云平台20发出测量指令，全自动全站仪22就会对所有点位反光贴24进行测量，同时应变数据处理***21对所有点位应边片23进行数据采集，测量的数据传输至数据云平台20并传输至数据中转***30的对应数据库中，自动实现与数据比对，若无异常数据，则清空初次测量数据，待机准备正式工作。若测量数据存在异常，查找数据异常原因并进行处理，重新进行初次测量，直至初始数据正常，清空初始数据。
正式工作前。在数据云平20中设置好测量频率f，正式工作后，整个***就会按照设定好的频率f进行量测和数据采集，同时，数据云平台20收集的数据同步传输至数据中转子***30，整个施工过程中，若有点位测量数值超出设定的预警阈值，数据中转子***30会立即锁定点位位置，并向报警器31发出信号，锁定点位报警器发出声音，现场操作人员能迅速找到具***置，暂停整个提升施工作业，待到危险因素排除，具备重新作业条件后，重新启动***，继续施工过程，如此往复进行，直至整个被提升结构安装完毕。
本***有以下优点：
(1)大幅度减少人工统计数据的反复性工作，降低人工操作出错的概率。
(2)可以设置数据监测和比对频率，从而实现对整个施工过程实时、动态的监测。
(3)对监测值超出预警阈值的点位，可实现实时的安全风险预警，及时锁定报警点在被提升结构体系的实际位置，便于现场指挥人员及时做出分析和判断。
(4)将有限元分析子***分析的结果数据与应变及位形监测子***监测的数据结合起来，解决了两大***之间数据不能互为识别造成的工作效率低的问题。
(5)大大缩短了监测数据与计算分析数据比对的时间差，对整个施工过程中出现的安全隐患能及时、高效进行预警和位置锁定，便于现场指挥作业人员及时作出风险评估。
(6)充分利用大数据和人工智能技术，符合低碳、环保、绿色施工的施工理念。
Claims (1)
1.一种用于钢结构整体提升过程的监测及预警***；其特征是：包括
步骤1、针对钢结构体系的提升方案进行概念阶段的可行性分析，判断得出危险源分布点位；
步骤2、建立有限元分析模型，根据危险源点位分布位置，按其对应的杆件进行分区分组，并定义名称，分区分组名称定义格式符合有限元分析***的命名格式同时，尽量简洁且人工可读性强；
步骤3、待分区分组名称定义完成后，将危险源对应杆件分别加载到对应的区组，确保在有限元分析子***里能够快速选择某个区组的危险源点位；
步骤4、对整个体系在拼装成形状态、提升过程状态、提升到位状态与卸载就位状态进行分析，依据步骤2的分组，利用数据中转子***将目标分析结果从有限元分析子***的结果文件中提取至数据中转子***的数据库并保存为原始数据；数据中转子***主要功能：（1）提取并存储有限元分析子***的结果数据；（2）提取并存储有限元分析子***分区分组名称文件；（3）将有限元分析子***分区分组名称数据导入应变及位形监测子***的数据云平台；（4）提取并存储应变及位形监测子***的数据云平台的监测及测量数据；
步骤5、通过数据中转子***，将存储的危险源分布点位原始数据导入至应变及位形监测子***的数据云平台，从而在应变及位形监测子***里就有了危险源点位命名及每个命名对应的计算分析初始数值包括应力、形变数据；
步骤6、根据危险源分布点位，在被提升钢结构杆件对应位置设置反光贴、应变片、报警器活其他辅助硬件；
步骤7、通过数据云平台，将存储的危险源点位名称及分组信息传输至全自动全站仪控制子***、应变数据处理子***里，保证全站仪和应变数据处理***对每个点位的测量数据能传输至云平台对应点位的数据存储组里；
步骤8、通过数据云平台设置数据采集的频率，施工过程中全自动全站仪控制子***、应变数据处理子***就会按设定好的频率监测被提升结构，危险源点位监测数据就会按固定时间步长传输至数据云平台；
步骤9、通过数据中转子***与数据云平台的对接，将固定时间步长测量数据读出至数据中转子***，在数据中转子***里，根据计算分析初始值，对每个点位设置合理的报警阈值，固定时间步长传来的测量数据自动与对应点位的报警阈值比对，超出报警阈值的点将会被激活，触动报警器开关，报警器发出信号；
步骤10、被提升结构地面拼装完成后至脱胎离地之前，将本***调试好，进行初次数据采集，评估初测数据是否存在畸变，若无畸变，清空初次测量数据，设定好数据采集频率，进行正式监测工作，一直持续至施工结束，实现整个施工过程的监测和安全风险预警。
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