CN117744315B - 基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法及***,涉及智能控制技术领域,包括:按照沉井与气压沉箱施工规范,在沉井中布设监测设备,设置监测报警值,在沉井下沉过程,同步采集实时倾斜角度数据,根据沉井下沉施工时间,获取实时阻尼振荡特征,连接***的数据库,获取沉井分阶段信息集,采用初始高程数值、单位时间段内的高程差数值,结合沉井下沉施工时间,确定下降速率特征,进行映射生成沉井施工过程中的倾角特征分析曲线,最后进行沉井下沉优化调控,得到下沉优化调控结果。本发明解决了现有技术中控制精度低、稳定性差等技术问题,通过对沉井下沉过程的智能调控,达到提高沉井下沉稳定性、安全性以及高精度的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及智能控制技术领域,具体涉及基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法及***。
背景技术
随着城市化进程的加快和基础设施建设的不断深入,沉井下沉技术作为一种重要的工程技术手段,在城市建设、水利工程、交通运输等领域得到了广泛应用。然而,沉井下沉过程中涉及众多复杂的因素,如地质条件、地下水情况、下沉深度等,这些因素都会对沉井下沉的过程产生影响,导致下沉过程的不稳定,甚至可能引发安全事故。在现有的沉井下沉控制方法中,大多数采用传统的工程控制方法,如经验控制、定时控制等,这些方法存在着控制精度低、稳定性差等问题。
发明内容
本申请提供了基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法及***,用于针对解决现有技术中控制精度低、稳定性差的技术问题。
鉴于上述问题,本申请提供了基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法及***。
本申请的第一个方面,提供了基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法,所述方法包括:
按照沉井与气压沉箱施工规范,在沉井中布设监测设备,所述监测设备的默认监测频率为1次/d;设置监测报警值,所述监测报警值包括位移数据阈值、倾斜角度阈值,所述监测报警值对应的报警监测频率为2次/d;在沉井下沉过程,同步采集实时倾斜角度数据,根据沉井下沉施工时间,提取实时阻尼振荡数据,所述实时阻尼振荡数据包括振幅数据、频率数据与相位数据;连接沉井下沉智能调控***的数据库,获取沉井分阶段信息集,所述沉井分阶段信息集包括第一阶段信息集、第二阶段信息集、第三阶段信息集、第四阶段信息集,所述第一阶段信息集对应的初始定位和定向阶段,所述第二阶段信息集对应的下沉阶段、所述第三阶段信息集对应的稳定阶段、所述第四阶段信息集对应的出水面后阶段;采用初始高程数值、单位时间段内的高程差数值,结合对应的时间戳,确定下降速率特征,所述下降速率特征包括沉井自重、侧摩阻力、端阻力;将所述下降速率特征关联映射至所述沉井分阶段信息集后,分别从横向、纵向分析所述沉井分阶段信息集对应的倾斜度衰减演变特征,以时间轴为横坐标,以倾斜角度为纵坐标,生成沉井施工过程中的倾角特征分析曲线;通过所述实时阻尼振荡数据以及所述倾角特征分析曲线,进行沉井下沉优化调控,得到下沉优化调控结果。
本申请的第二个方面,提供了基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控***,所述***包括:
监测模块,按照沉井与气压沉箱施工规范,在沉井中布设监测设备,所述监测设备的默认监测频率为1次/d;报警模块,设置监测报警值,所述监测报警值包括位移数据阈值、倾斜角度阈值,所述监测报警值对应的报警监测频率为2次/d;数据采集模块,在沉井下沉过程,同步进行数据采集,采集实时倾斜角度数据,根据沉井下沉施工时间,提取实时阻尼振荡数据,所述实时阻尼振荡数据包括振幅数据、频率数据与相位数据;信息集获取模块,连接沉井下沉智能调控***的数据库,获取沉井分阶段信息集,所述沉井分阶段信息集包括第一阶段信息集、第二阶段信息集、第三阶段信息集、第四阶段信息集,所述第一阶段信息集对应的初始定位和定向阶段,所述第二阶段信息集对应的下沉阶段、所述第三阶段信息集对应的稳定阶段、所述第四阶段信息集对应的出水面后阶段;速率特征确定模块,采用初始高程数值、单位时间段内的高程差数值,结合对应的时间戳,确定下降速率特征,所述下降速率特征包括沉井自重、侧摩阻力、端阻力;曲线生成模块,将所述下降速率特征关联映射至所述沉井分阶段信息集后,分别从横向、纵向分析所述沉井分阶段信息集对应的倾斜度衰减演变特征,以时间轴为横坐标,以倾斜角度为纵坐标,生成沉井施工过程中的倾角特征分析曲线;优化调控模块,通过所述实时阻尼振荡数据以及所述倾角特征分析曲线,进行沉井下沉优化调控,得到下沉优化调控结果。
本申请中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请通过按照沉井与气压沉箱施工规范,在沉井中布设监测设备,设置监测报警值,在沉井下沉过程,同步采集实时倾斜角度数据,根据沉井下沉施工时间,提取实时阻尼振荡数据,连接***的数据库,获取沉井分阶段信息集,采用初始高程数值、单位时间段内的高程差数值,结合对应的时间戳,确定下降速率特征,进行映射生成沉井施工过程中的倾角特征分析曲线,最后进行沉井下沉优化调控,得到下沉优化调控结果。解决了现有技术中控制精度低、稳定性差等技术问题,通过对沉井下沉过程的智能调控,达到提高沉井下沉稳定性、安全性以及高精度的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法流程示意图;
图2为本申请实施例提供的基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法中进行沉井下沉优化调控的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控***结构示意图。
附图标记说明:监测模块11,报警模块12,数据采集模块13,信息集获取模块14,速率特征确定模块15,曲线生成模块16,优化调控模块17。
具体实施方式
本申请通过提供了基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法及***,用于针对解决现有技术沉井下沉控制方法中,大多数采用传统的工程控制方法,如经验控制、定时控制等,这些方法存在着控制精度低、稳定性差等问题,达到了提高沉井下沉的稳定性、安全性以及高精度的技术效果。
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
实施例一
如图1所示,本申请提供了基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法,所述方法包括:
步骤S100:按照沉井与气压沉箱施工规范,在沉井中布设监测设备,所述监测设备的默认监测频率为1次/d;
在本申请实施例中,首先根据沉井的设计和施工要求,选择适合的监测设备,包括传感器、数据采集器等。这些设备需要具备高精度、可靠性、耐久性等特点,以确保能够准确监测沉井的状态。再确定监测设备的安装位置,通常需要根据沉井的结构和下沉过程中的关键点进行选择。例如,在沉井的四角或关键截面处安装传感器,以监测沉井的位移、倾斜等变化。之后将所选的监测设备按照确定的位置安装到沉井内部或周围,确保设备的稳定性和可靠性。安装过程中需要注意保护设备不受损坏或干扰,同时需要确保设备的线路畅通,以便能够实时传输数据。将监测设备与数据采集***连接,以便能够实时传输和处理监测数据。数据采集***可以是一个独立的***,也可以是沉井下沉智能调控***的一部分。最后根据规范要求,监测设备的默认监测频率为1次/d,即每天对沉井的状态进行一次监测。
步骤S200:设置监测报警值,所述监测报警值包括位移数据阈值、倾斜角度阈值,所述监测报警值对应的报警监测频率为2次/d;
在本申请实施例中,在沉井下沉过程中,为了确保安全性和稳定性,需要设置监测报警值。
其中,位移数据是指沉井在垂直方向上的移动距离。在沉井下沉过程中,如果位移数据超过设定的阈值,就可能意味着出现了问题,如异常沉降、土质变化等,设定位移数据阈值时,需要考虑沉井的设计要求、地质条件、下沉深度等因素。通常,位移数据阈值是根据沉井的设计位移限制来设定的,也可以根据实际施工过程中的经验数据进行调整。
倾斜角度是指沉井在水平方向上的偏离角度。在沉井下沉过程中,如果倾斜角度超过设定的阈值,就可能意味着出现了稳定性问题或危险情况。设定倾斜角度阈值时,需要考虑沉井的设计要求、地质条件、下沉深度等因素。通常,倾斜角度阈值是根据沉井的设计允许倾斜角度来设定的,也可以根据实际施工过程中的经验数据进行调整。
当监测数据超过设定的位移数据阈值或倾斜角度阈值时,监测设备的报警监测频率会提高到2次/d。这可以确保工作人员能够及时发现异常情况并采取相应措施。
步骤S300:在沉井下沉过程,同步进行数据采集,采集实时倾斜角度数据,根据沉井下沉施工时间,提取实时阻尼振荡数据,所述实时阻尼振荡数据包括振幅数据、频率数据与相位数据;
在本申请实施例中,在沉井下沉过程中,数据采集***会同步进行数据采集,采集获得实时倾斜角度数据。在采集实时倾斜角度时,同步记录沉井下沉施工时间,提取实时阻尼振荡数据。这些数据包括振幅数据、频率数据和相位数据。
其中,振幅是指物体振动时离开平衡位置的最大位移。在阻尼振荡中,振幅会随着时间的推移而逐渐减小。通过采集阻尼振荡的振幅数据,可以了解沉井下沉过程中的下沉速度和下沉状态。如果振幅逐渐减小,说明沉井在下沉过程中逐渐达到稳定状态;如果振幅突然增大或出现异常变化,则可能意味着出现了问题,如土质变化或下沉不稳定等。
频率是指物体振动的次数或周期。在阻尼振荡中,频率通常会随着时间的推移而逐渐降低。通过采集阻尼振荡的频率数据,可以了解沉井下沉过程中的周期和下沉速度的变化情况。如果频率逐渐降低,说明沉井在下沉过程中逐渐趋于稳定;如果频率突然增大或出现异常变化,则可能意味着出现了问题,如遇到障碍物或土质变化等。
相位是指物体在振动过程中相对于时间的位置或相角。通过采集阻尼振荡的相位数据,可以了解沉井下沉过程中的相位变化情况。相位的变化可以反映出土质条件、地下水位等因素对沉井下沉的影响。通过相位数据与其他监测数据的综合分析,可以更好地了解沉井下沉过程中的各种因素及其相互影响。
步骤S400:连接沉井下沉智能调控***的数据库,获取沉井分阶段信息集,所述沉井分阶段信息集包括第一阶段信息集、第二阶段信息集、第三阶段信息集、第四阶段信息集,所述第一阶段信息集对应的初始定位和定向阶段,所述第二阶段信息集对应的下沉阶段、所述第三阶段信息集对应的稳定阶段、所述第四阶段信息集对应的出水面后阶段;
在本申请实施例中,沉井下沉智能调控***通过连接数据库,获取沉井分阶段信息集,包括第一阶段信息集、第二阶段信息集、第三阶段信息集、第四阶段信息集。这些信息集包含了沉井在不同下沉阶段的详细数据和状态信息。
第一阶段通常包括沉井的初始定位和定向阶段。在这一阶段,沉井智能调控***需要获取沉井的初始位置、方向和姿态等信息,以确保沉井能够正确地定位和定向。此外,第一阶段信息集还可能包括沉井设计参数、地质勘察数据等。
第二阶段是沉井的下沉阶段。在这一阶段,沉井智能调控***需要实时监测沉井的下沉深度、下沉速度、阻力等信息,并根据监测数据进行实时调控。此外,第二阶段信息集还可能包括沉井内部支撑结构的应力、应变等信息,以及土质条件、地下水位等环境参数。
第三阶段是沉井的稳定阶段。在这一阶段,沉井已经完成了下沉过程,并处于稳定状态。第三阶段信息集主要包括沉井的位置、姿态、支撑结构应力、应变等信息,以及土质条件、地下水位等环境参数。这些信息用于评估沉井的稳定性和安全性,以及为后续的维护和管理提供依据。
第四阶段是沉井的出水面后阶段。在这一阶段,沉井已经被完全挖掘并出水面。第四阶段信息集主要包括沉井的位置、姿态、支撑结构应力、应变等信息,以及土质条件、地下水位等环境参数。这些信息用于评估沉井的整体性能和安全性,以及为后续的维护和管理提供依据。
综上所述,沉井下沉智能调控***通过连接数据库,获取沉井分阶段信息集,包括第一阶段信息集、第二阶段信息集、第三阶段信息集、第四阶段信息集。这些信息集为***的实时调控提供了依据,同时也为沉井的安全性评估和维护提供了重要数据支持。
步骤S500:采用初始高程数值、单位时间段内的高程差数值,结合对应的时间戳,确定下降速率特征,所述下降速率特征包括沉井自重、侧摩阻力、端阻力;
在本申请实施例中,通过将初始高程数值输入到沉井下沉智能调控***中,可以获得沉井的初始位置信息。通过将不同时间点的下沉高度测量值相减,可以得到单位时间段内的高程差数值。这些数值可以用于计算沉井的下沉速度和下沉过程中的阻力特征。通过将时间戳与下沉高度测量数据相关联,可以获得沉井下沉过程中的实时数据。最后通过上述数据采集和分析,可以确定沉井下沉过程中的下降速率特征。这些特征包括沉井自重、侧摩阻力和端阻力。
其中,初始高程数值是指在沉井下沉前的初始位置的高程。单位时间段内的高程差数值是指沉井在一段时间内下沉的高度变化量。时间戳是指每个下沉高度测量数据所对应的时间。
步骤S600:将所述下降速率特征关联映射至所述沉井分阶段信息集后,分别从横向、纵向分析所述沉井分阶段信息集对应的倾斜度衰减演变特征,以时间轴为横坐标,以倾斜角度为纵坐标,生成沉井施工过程中的倾角特征分析曲线;
在本申请实施例中,通过对采集到的沉井下沉过程中的监测数据进行处理和分析,包括数据清洗、滤波、去噪等,以提取出有用的特征和信息。再根据沉井下沉的实际情况和需求,确定阶段划分的标准。之后将处理和分析后的数据与沉井分阶段信息集进行关联和映射。再提取出与下降速率特征相关的信息,最后将每个阶段的特征信息整合起来,生成完整的沉井分阶段信息集。该信息集可以包括每个阶段的监测数据、分析结果和特征信息等。
其中,横向分析是指对沉井分阶段信息集中的各个阶段进行对比分析。通过将不同阶段的下降速率特征与对应的倾斜度衰减演变特征进行比较,可以了解沉井在不同下沉阶段中的倾斜变化情况。纵向分析是指对沉井分阶段信息集中的各个阶段进行时间序列分析。
通过将各个阶段的倾斜度衰减演变特征与时间轴进行对比,可以生成沉井施工过程中的倾角特征分析曲线。
步骤S700:通过所述实时阻尼振荡数据以及所述倾角特征分析曲线,进行沉井下沉优化调控,得到下沉优化调控结果。
在本申请实施例中,通过对实时阻尼振荡数据和倾角特征分析曲线的分析,可以了解沉井下沉过程中的阻尼振荡情况和倾斜变化情况。例如,可以分析振幅数据和频率数据的变化趋势,以评估沉井下沉过程的稳定性和安全性。同时,可以观察倾角特征分析曲线上的拐点或异常变化,以发现潜在的问题或风险。
根据对实时阻尼振荡数据和倾角特征分析曲线的分析结果,制定沉井下沉优化调控方案。例如,可以通过调整沉井自重、改变地下土层条件、优化支撑结构等方式来改善沉井下沉过程的稳定性和安全性。将制定的优化调控方案应用于沉井下沉过程中,同步进行实施、监控,通过对实施效果的评估和反馈,不断调整和优化调控方案,以达到更好的效果。最后通过实施优化调控方案,可以得到下沉优化调控结果。该结果包括改善后的沉井下沉过程的阻尼振荡情况和倾斜变化情况,以及提高后的沉井施工效率和安全性等。
进一步的,如图2所示,本申请实施例提供的方法中的步骤S700还包括:
从所述实时阻尼振荡数据中提取关键特征,所述关键特征包括振幅数据的变化速率、振幅最大值、振幅最小值,频率数据的变化速率、最大值、最小值,相位数据的变化速率、最大值、最小值;
基于所述关键特征,结合所述沉井分阶段信息集和倾角特征分析曲线,确定优化调控策略,所述优化调控策略包括调整下沉速度、调整下沉方向;
根据所述优化调控策略,实施相应的操作来调整沉井下沉过程,得到下沉优化调控结果。
在本申请实施例中,首先对实时阻尼振荡数据进行预处理,包括数据清洗、滤波和去噪等,以去除异常数据和噪声干扰,提高数据的质量和可靠性。
振幅特征是反映阻尼振荡情况的重要指标之一。提取振幅特征包括计算振幅数据的变化速率、最大值和最小值。可以通过对振幅数据进行差分运算或求导数来获得变化速率。最大值和最小值可以通过对振幅数据进行极值点搜索来获得。
频率特征是反映阻尼振荡情况的另一个重要指标。提取频率特征包括计算频率数据的变化速率、最大值和最小值。同样,可以通过对频率数据进行差分运算或求导数来获得变化速率。最大值和最小值可以通过对频率数据进行极值点搜索来获得。
相位特征也是反映阻尼振荡情况的重要指标之一。提取相位特征包括计算相位数据的变化速率、最大值和最小值。相位变化速率可以通过对相位数据进行差分运算或求导数来获得。最大值和最小值可以通过对相位数据进行极值点搜索来获得。
综上所述,从实时阻尼振荡数据中提取关键特征包括提取振幅特征、频率特征和相位特征。通过对这些特征的分析和处理,可以了解沉井下沉过程中的阻尼振荡情况,为优化调控提供依据和支持。
进一步的,可引用之前的步骤,基于所述关键特征,结合所述沉井分阶段信息集和倾角特征分析曲线,确定优化调控策略,所述方法包括:
基于所述倾角特征分析曲线,分析阻尼振荡动态特性,所述阻尼振荡动态特性包括阻尼振荡强度;
对所述沉井分阶段信息集与所述关键特征进行映射组合,构建沉井下沉过程的阻尼振荡模型;
根据所述阻尼振荡模型,评估沉井下沉过程的稳定性,输出沉井下沉稳定性评分;
将所述沉井下沉稳定性评分作为补充信息,添加至所述下沉优化调控结果。
在本申请实施例中,首先观察倾角特征分析曲线的形态和变化趋势。通过观察曲线的整体形态,可以初步判断阻尼振荡的强度和动态特性。例如,如果倾角特征分析曲线波动剧烈,说明阻尼振荡强度较大,反之则可能较小。为了更准确地分析阻尼振荡的强度,可以计算阻尼振荡的振幅和频率。通过分析振幅和频率的变化趋势,可以进一步了解阻尼振荡的动态特性。例如,可以通过计算振幅的标准差或频率的变化范围来衡量阻尼振荡的强度。结合倾角特征分析曲线和阻尼振荡强度,可以对阻尼振荡的动态特性进行分析。例如,如果阻尼振荡强度较大,且倾角特征分析曲线的波动较为剧烈,说明阻尼振荡的动态特性较为复杂。反之,如果阻尼振荡强度较小,且倾角特征分析曲线的波动较为平缓,说明阻尼振荡的动态特性较为稳定。
在对沉井分阶段信息集与关键特征进行映射组合时,需要确定沉井分阶段信息集与关键特征之间的映射关系。映射关系可以通过对沉井下沉过程中的物理规律或专家意见等信息进行分析和归纳来建立。例如,可以将初始条件映射为阻尼振荡模型的初始振幅和初始相位,将下沉速度映射为阻尼振荡模型的圆频率等。在构建沉井下沉过程的阻尼振荡模型时,首先对沉井分阶段信息集进行数据预处理,包括数据清洗、缺失值填充等操作。从预处理后的沉井分阶段信息及中提取出关键特征。这些特征包括初始条件、下沉速度、支撑结构等。在提取特征时,需要考虑这些特征与阻尼振荡模型参数之间的关系,以及不同特征之间的相互作用。之后使用卷积神经网络来构建阻尼振荡模型,将沉井下沉过程的历史数据作为训练集对模型进行训练。将实时的监测数据作为验证集来对训练好的阻尼振荡模型进行验证和评估,确定模型的准确性和可靠性。如果模型性能不理想,可以通过增加训练量等方式进行优化,当模型经过验证和评估,确认可靠后,就可以将其应用到沉井下沉的实时监测和调控中。
根据所述阻尼振荡模型,评估沉井下沉过程的稳定性时,从阻尼振荡模型中提取与稳定性相关的指标,例如阻尼振荡的强度、频率、相位等。这些指标可以反映沉井下沉过程中的稳定性和安全性。根据提取的稳定性评估指标,可以计算沉井下沉过程的稳定性评分。该评分可以根据实际需求进行定义和计算,例如可以根据指标的加权平均值、最大值、最小值等来计算评分。根据计算出的稳定性评分,可以对沉井下沉过程的稳定性进行评估。将计算出的稳定性评分输出,以供相关人员参考和使用。稳定性评分可以以数值或等级的形式呈现,例如可以用数值范围0-10表示稳定性评分,或者用“不稳定”、“较不稳定”、“中等稳定”、“较稳定”、“稳定”等等级表示稳定性评分。
将之前所述的下沉优化调控结果进行整合,包括优化后的沉井下沉方案、调整后的下沉速度和方向等。这些信息可以作为下沉优化调控结果的主要内容。将沉井下沉稳定性评分作为补充信息,添加到下沉优化调控结果中。该评分可以作为一个独立的模块或子项,以数值或文字的形式呈现。例如,可以将稳定性评分作为下沉优化调控结果中的一个指标,用数值或等级表示,以评估优化后下沉过程的稳定性和安全性。最后将整合后的下沉优化调控结果和添加的沉井下沉稳定性评分进行呈现,以供相关人员查看和使用。呈现的方式可以根据实际需求进行选择,例如可以以文字报告、图表或者可视化界面等形式呈现。
进一步的,构建沉井下沉过程的阻尼振荡模型,所述方法还包括:
以阻尼衰减振荡基本公式为基础,生成配置阻尼振荡模型,所述阻尼衰减振荡基本公式包括:
,
,
,
其中,用于表征结构的阻尼比,其值与沉井侧壁摩阻力,端阻
力有关,用于表征初始条件,对于单节沉井其值为 0,对于多节下
沉沉井,其值有上一节沉井倾斜角度而定。沉井开挖单位时间内取土的频次,/>用于表征初始条件对应的单位时间内取土的频次,t用于表征施工时间,x用于表征沉井的偏角,/>用于表征振幅。
在本申请实施例中,根据阻尼衰减振荡基本公式,来生成配置阻尼振荡模型。通过调整阻尼比、初始条件、沉井开挖单位时间内取土的频次和施工时间等参数来模拟不同的阻尼振荡行为。
进一步的,所述方法还包括:
在沉井下沉过程,进行环境实时监测,获取环境实时监测数据,所述环境实时监测数据包括地下水位、建筑物分布数据;
对所述环境实时监测数据进行预处理,获取环境监测预处理数据;
将所述环境监测预处理数据输入到所述配置阻尼振荡模型中,对沉井下沉过程进行稳定性综合评估,输出沉井下沉稳定性综合评分。
在本申请实施例中,通过传感器和监测设备,对周围环境进行实时监测,监测数据包括地下水位、建筑物分布数据等,这些数据可以通过专用软件或***进行采集和存储。实时监测的目的是及时获取环境信息,从而为评估沉井下沉过程的稳定性提供依据。
对所述环境实时监测数据进行预处理,以去除噪声、异常值和冗余数据,提高数据的质量和可用性。数据预处理可以采用滤波、插值、平滑等技术,也可以进行数据清洗和格式转换等操作。
将经过预处理的环境监测数据输入到之前构建的配置阻尼振荡模型中,通过模型的模拟和计算,可以对沉井下沉过程进行稳定性综合评估。最后根据模型的输出结果,可以获得沉井下沉稳定性的综合评分。这个评分可以是一个数值范围,如0-10分,用于量化评估下沉过程的稳定性程度。
进一步的,所述方法还包括:
判断沉井下沉过程的稳定性是否符合稳定性需求;
如果所述沉井下沉稳定性综合评分符合稳定性需求,继续评估下一时段对应的沉井下沉稳定性综合评分;
如果所述沉井下沉稳定性综合评分不符合稳定性需求,发出优化调控指令,所述优化调控指令用于激活所述优化调控策略。
在本申请实施例中,根据之前所述的稳定性综合评分,判断沉井下沉过程的稳定性是否符合稳定性需求。稳定性需求可以根据实际工程要求来确定,例如可以设定一个评分阈值,当稳定性评分低于该阈值时,就认为下沉过程不稳定。
如果沉井下沉稳定性综合评分符合稳定性需求,可以继续评估下一时段对应的沉井下沉稳定性综合评分。下一时段的评估可以基于当前时段的评估结果和实时监测数据来进行,以预测下一时段的下沉情况。
如果沉井下沉稳定性综合评分不符合稳定性需求,就需要发出优化调控指令。接收到优化调控指令后,***或相关人员会根据指令激活相应的优化调控策略。优化调控策略包括但不限于调整下沉速度、改变支撑结构或采取其他必要的措施等。
综上所述,本申请实施例至少具有如下技术效果:
本申请通过按照沉井与气压沉箱施工规范,在沉井中布设监测设备,设置监测报警值,在沉井下沉过程,同步进行数据采集,获取实时阻尼振荡数据,连接沉井下沉智能调控***的数据库,获取沉井分阶段信息集,采用初始高程数值、单位时间段内的高程差数值,结合对应的时间戳,确定下降速率特征,进行映射生成沉井施工过程中的倾角特征分析曲线,最后进行沉井下沉优化调控,得到下沉优化调控结果。本发明解决了现有技术中控制精度低、响应速度慢、稳定性差等技术问题,通过对沉井下沉过程的实时监测和智能调控,达到提高沉井下沉的稳定性、安全性以及高精度的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法相同的发明构思,如图3所示,本申请提供了基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控***,本申请实施例中的***与方法实施例基于同样的发明构思。其中,所述***包括:
监测模块11,所述监测模块用于按照沉井与气压沉箱施工规范,在沉井中布设监测设备,所述监测设备的默认监测频率为1次/d;
报警模块12,所述报警模块用于设置监测报警值,所述监测报警值包括位移数据阈值、倾斜角度阈值,所述监测报警值对应的报警监测频率为2次/d;
数据采集模块13,所述数据采集模块用于在沉井下沉过程,同步进行数据采集,采集实时倾斜角度数据,根据沉井下沉施工时间,提取实时阻尼振荡数据,所述实时阻尼振荡数据包括振幅数据、频率数据与相位数据;
信息集获取模块14,所述信息集获取模块用于连接沉井下沉智能调控***的数据库,获取沉井分阶段信息集,所述沉井分阶段信息集包括第一阶段信息集、第二阶段信息集、第三阶段信息集、第四阶段信息集,所述第一阶段信息集对应的初始定位和定向阶段,所述第二阶段信息集对应的下沉阶段、所述第三阶段信息集对应的稳定阶段、所述第四阶段信息集对应的出水面后阶段;
速率特征确定模块15,所述速率特征确定模块用于采用初始高程数值、单位时间段内的高程差数值,结合对应的时间戳,确定下降速率特征,所述下降速率特征包括沉井自重、侧摩阻力、端阻力;
曲线生成模块16,所述曲线生成模块用于将所述下降速率特征关联映射至所述沉井分阶段信息集后,分别从横向、纵向分析所述沉井分阶段信息集对应的倾斜度衰减演变特征,以时间轴为横坐标,以倾斜角度为纵坐标,生成沉井施工过程中的倾角特征分析曲线;
优化调控模块17,所述优化调控模块用于通过所述实时阻尼振荡数据以及所述倾角特征分析曲线,进行沉井下沉优化调控,得到下沉优化调控结果。
进一步的,所述***还包括:
从所述实时阻尼振荡数据中提取关键特征,所述关键特征包括振幅数据的变化速率、振幅最大值、振幅最小值,频率数据的变化速率、最大值、最小值,相位数据的变化速率、最大值、最小值;
基于所述关键特征,结合所述沉井分阶段信息集和倾角特征分析曲线,确定优化调控策略,所述优化调控策略包括调整下沉速度、调整下沉方向;
根据所述优化调控策略,实施相应的操作来调整沉井下沉过程,得到下沉优化调控结果。
进一步的,所述***还包括:
基于所述倾角特征分析曲线,分析阻尼振荡动态特性,所述阻尼振荡动态特性包括阻尼振荡强度;
对所述沉井分阶段信息集与所述关键特征进行映射组合,构建沉井下沉过程的阻尼振荡模型;
根据所述阻尼振荡模型,评估沉井下沉过程的稳定性,输出沉井下沉稳定性评分;
将所述沉井下沉稳定性评分作为补充信息,添加至所述下沉优化调控结果。
进一步的,所述***还包括:
以阻尼衰减振荡基本公式为基础,生成配置阻尼振荡模型,所述阻尼衰减振荡基本公式包括:
,
,
,
其中,用于表征结构的阻尼比,/>用于表征初始条件,/>用于表征沉井开挖单位时间内取土的频次,/>用于表征初始条件对应的单位时间内取土的频次,t用于表征施工时间,x用于表征沉井的偏角,/>用于表征振幅。
进一步的,所述***还包括:
在沉井下沉过程,进行环境实时监测,获取环境实时监测数据,所述环境实时监测数据包括地下水位、建筑物分布数据;
对所述环境实时监测数据进行预处理,获取环境监测预处理数据;
将所述环境监测预处理数据输入到所述配置阻尼振荡模型中,对沉井下沉过程进行稳定性综合评估,输出沉井下沉稳定性综合评分。
进一步的,所述***还包括:
判断沉井下沉过程的稳定性是否符合稳定性需求;
如果所述沉井下沉稳定性综合评分符合稳定性需求,继续评估下一时段对应的沉井下沉稳定性综合评分;
如果所述沉井下沉稳定性综合评分不符合稳定性需求,发出优化调控指令,所述优化调控指令用于激活所述优化调控策略。
需要说明的是,上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述仅为本申请的较佳实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明,且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内,则本申请意图包括这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法,其特征在于,所述方法包括:
按照沉井与气压沉箱施工规范,在沉井中布设监测设备,所述监测设备的默认监测频率为1次/d;
设置监测报警值,所述监测报警值包括位移数据阈值、倾斜角度阈值,所述监测报警值对应的报警监测频率为2次/d;
在沉井下沉过程,同步进行数据采集,采集实时倾斜角度数据,根据沉井下沉施工时间,提取实时阻尼振荡数据,所述实时阻尼振荡数据包括振幅数据、频率数据与相位数据;
连接沉井下沉智能调控***的数据库,获取沉井分阶段信息集,所述沉井分阶段信息集包括第一阶段信息集、第二阶段信息集、第三阶段信息集、第四阶段信息集,所述第一阶段信息集对应的初始定位和定向阶段,所述第二阶段信息集对应的下沉阶段、所述第三阶段信息集对应的稳定阶段、所述第四阶段信息集对应的出水面后阶段;
采用初始高程数值、单位时间段内的高程差数值,结合对应的时间戳,确定下降速率特征,所述下降速率特征包括沉井自重、侧摩阻力、端阻力;
将所述下降速率特征关联映射至所述沉井分阶段信息集后,分别从横向、纵向分析所述沉井分阶段信息集对应的倾斜度衰减演变特征,以时间轴为横坐标,以倾斜角度为纵坐标,生成沉井施工过程中的倾角特征分析曲线;
通过所述实时阻尼振荡数据以及所述倾角特征分析曲线,进行沉井下沉优化调控,得到下沉优化调控结果。
2.如权利要求1所述的基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法,其特征在于,通过所述实时阻尼振荡数据以及所述倾角特征分析曲线,进行沉井下沉优化调控,所述方法包括:
从所述实时阻尼振荡数据中提取关键特征,所述关键特征包括振幅数据的变化速率、振幅最大值、振幅最小值,频率数据的变化速率、最大值、最小值,相位数据的变化速率、最大值、最小值;
基于所述关键特征,结合所述沉井分阶段信息集和倾角特征分析曲线,确定优化调控策略,所述优化调控策略包括调整下沉速度、调整下沉方向;
根据所述优化调控策略,实施相应的操作来调整沉井下沉过程,得到下沉优化调控结果。
3.如权利要求2所述的基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法,其特征在于,基于所述关键特征,结合所述沉井分阶段信息集和倾角特征分析曲线,确定优化调控策略,所述优化调控策略包括调整下沉速度、调整下沉方向,所述方法包括:
基于所述倾角特征分析曲线,分析阻尼振荡动态特性,所述阻尼振荡动态特性包括阻尼振荡强度;
对所述沉井分阶段信息集与所述关键特征进行映射组合,构建沉井下沉过程的阻尼振荡模型;
根据所述阻尼振荡模型,评估沉井下沉过程的稳定性,输出沉井下沉稳定性评分;
将所述沉井下沉稳定性评分作为补充信息,添加至所述下沉优化调控结果。
4.如权利要求3所述的基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法,其特征在于,构建沉井下沉过程的阻尼振荡模型,所述方法还包括:
以阻尼衰减振荡基本公式为基础,生成配置阻尼振荡模型,所述阻尼衰减振荡基本公式包括:
,
,
,
其中,用于表征结构的阻尼比,/>用于表征初始条件,/>用于表征沉井开挖单位时间内取土的频次,/>用于表征初始条件对应的单位时间内取土的频次,t用于表征施工时间,x用于表征沉井的偏角,/>用于表征振幅。
5.如权利要求4所述的基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法,其特征在于,所述方法包括:
在沉井下沉过程,进行环境实时监测,获取环境实时监测数据,所述环境实时监测数据包括地下水位、建筑物分布数据;
对所述环境实时监测数据进行预处理,获取环境监测预处理数据;
将所述环境监测预处理数据输入到所述配置阻尼振荡模型中,对沉井下沉过程进行稳定性综合评估,输出沉井下沉稳定性综合评分。
6.如权利要求5所述的基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控方法,其特征在于,所述方法包括:
判断沉井下沉过程的稳定性是否符合稳定性需求;
如果所述沉井下沉稳定性综合评分符合稳定性需求,继续评估下一时段对应的沉井下沉稳定性综合评分;
如果所述沉井下沉稳定性综合评分不符合稳定性需求,发出优化调控指令,所述优化调控指令用于激活所述优化调控策略。
7.基于阻尼振荡衰减的沉井下沉智能调控***,其特征在于,所述***包括:
监测模块,所述监测模块用于按照沉井与气压沉箱施工规范,在沉井中布设监测设备,所述监测设备的默认监测频率为1次/d;
报警模块,所述报警模块用于设置监测报警值,所述监测报警值包括位移数据阈值、倾斜角度阈值,所述监测报警值对应的报警监测频率为2次/d;
数据采集模块,所述数据采集模块用于在沉井下沉过程,同步进行数据采集,采集实时倾斜角度数据,根据沉井下沉施工时间,提取实时阻尼振荡数据,所述实时阻尼振荡数据包括振幅数据、频率数据与相位数据;
信息集获取模块,所述信息集获取模块用于连接沉井下沉智能调控***的数据库,获取沉井分阶段信息集,所述沉井分阶段信息集包括第一阶段信息集、第二阶段信息集、第三阶段信息集、第四阶段信息集,所述第一阶段信息集对应的初始定位和定向阶段,所述第二阶段信息集对应的下沉阶段、所述第三阶段信息集对应的稳定阶段、所述第四阶段信息集对应的出水面后阶段;
速率特征确定模块,所述速率特征确定模块用于采用初始高程数值、单位时间段内的高程差数值,结合对应的时间戳,确定下降速率特征,所述下降速率特征包括沉井自重、侧摩阻力、端阻力;
曲线生成模块,所述曲线生成模块用于将所述下降速率特征关联映射至所述沉井分阶段信息集后,分别从横向、纵向分析所述沉井分阶段信息集对应的倾斜度衰减演变特征,以时间轴为横坐标,以倾斜角度为纵坐标,生成沉井施工过程中的倾角特征分析曲线;
优化调控模块,所述优化调控模块用于通过所述实时阻尼振荡数据以及所述倾角特征分析曲线,进行沉井下沉优化调控,得到下沉优化调控结果。
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