安徽港口湾水库大坝沉降分析.pdf

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1、安徽建筑2015年第6期(总206期)DOI:10.16330/j.cnki.1007-7359.2015.04.084安徽港口湾水库大坝沉降分析SettlementAnalysisofWanshuikuDamofAnhuiPort董燕枫(安徽永利水电勘测设计院,安徽蚌埠233000)■—■■一I_●-_摘要:以港口湾水库大坝的LT18监测点作为监测对象,通过监测根据该模型,可以预测大坝未来时期的沉降情况,通过沉分析该点的沉降周期规律,并通过Matlab软件剔除误差较大的观测数降的预测曲线的绘制,

2、还可以具体的计算出未来的沉降趋势以-■■—一据,最后利用拉格朗日插值的方法对数据进行拟舍,得出较高精度的及沉降量的大小。数据,最终用于该大坝变形监测模型的建立。在进行下一次的沉降监测之后,用实测到的沉降量来验证关键词:监测;Matlab软件;拉格朗日插值;大坝变形之前建立的数学模型,这样便可以做到模型的实时修正。中图分类号:TV697.2"3文献标识码:B为了能在变形监测过程中获得大坝的变形数据,需要对监文章编号:1007—7359(2015)06—0195—02测的对象进行定期的监测。而为了能获

3、得更为精确和连贯的观测数据,可以通过将观测的周期缩短,提高观测的次数,这无疑1港口湾水库概况大大增加了观测的成本。因此可以选择使用插值方法,在没有安排观测的时间段里进行插值。接下来阐述一下观测过程中用港口湾水库位于安徽省宁国市,其库容总量为9.41亿m,,到的Matlab软件、粗差探测以及如何使用拉格朗日对粗差进行是一座防洪为主、综合灌溉、发电功能于一身的水利枢纽。该坝填补。于1998年开工,并于2002年竣工投入使用【1]。2.1Matlab软件对该大坝的测点布控情况为:分别在大坝的顶端以及背M

4、atlab是MatrixLaboratory的简称,它的意思是“矩阵实验面,设置5条基准的视线,高度分别是147m、142m、129m、113室”。它是一个工具,通过Madab我们可以对复杂的数学过程进检m以及97na,并编号为LT4一直到LT29~。行运算。Matlab的内部包含了大量的数学函数,使用者可以基测●又设置了7个基准点以及工作的基点,并以K1到K7编于此进行数学计算或者可视化的编程13]。试号。基准网需要在大坝建成后的每一年定期进行复测,监测点在我们的测绘分析过程中,需要进行大量的数

5、据处理和分验与需要每月进行监测。析,因此Madab软件是我们监测港口湾大坝的变形情况时不可测观测依据为《全球定位系统(GPs)测量规范》或缺的一个工具。在Matlab的帮助下,数据观察以及语言的编量(GBT18314—2009)、《城市测量规范》(CJJ8—99)、《建筑变形测程变成简单得多。技术量规程}(JCJ~8—97)、《工程测量规范》(GB50026—2007)、《国家2.2对监测数据的粗差探测一、二等水准测量规范》(GB12879—91)。误差在数据的观测中难以避免。因此我们需要首先排除

6、粗观测的周期为:沉降观测从大坝竣工同时开始,基准网为差的干扰再进行计算,并采用/bZ.乘平差法最终获得最准确的每年复测一次,监测点为每月复测。解。这就要求在监测数据的过程中仔细的观察并修改粗差,本文提高精度的方法为极限误差法。2对监测数据的预处理r——————一o=V∑.△】2/n上式为误差估值a的计算公式。如果观测中的误差监测数据只有经过预处理后才能继续之后的计算和分析。A=2a,那么我们通常就认为观测的数值是准确的;如果△。=2a,进行预处理的目的主要是发现数据中的错误并清除不正常的那么我们就

7、认为数据含有粗差,应该将其删掉。之后通过拉格数据。朗El得出实测值。当对大坝的变形监测进行了一定时间之后,就能够把观测2.3拉格朗日填补粗差到的数据通过分析和计算,并绘制出一条变形曲线。通过分析,插值就是在基准数据的基础上,平滑的估算基准数据之外了解到大坝的变形过程以及变形要素的分布情形,而且还可以的其他点所对应的数学函数值。通过曲线的变化趋势预测出大坝的变形趋势。该变形曲线的纵本文选取了港口湾水库大坝2003年一2012年的数据,其轴表示沉降量,横轴表示时间。中有些数据存在粗差,这会影响到建立数

8、据模型的精度,因此经过了一段时间的沉降情况的监测,根据需求,把监测到采用拉格朗日来填补粗差,并得到确实的数据。的沉降量和理论上的与沉降因子相关的数据结合起来,运用一设y=f(x),它在[a,b】上的节点Xo、x、⋯⋯、xm的函数值为yi=f定的方法对沉降量和沉降因子建立起数学模型,通过对该数学(xi),其中i=01一,m。模型的分析,最终确定规律性函数关系。求插值就是求yIp(x),使之满足P(xO=yi,i=0,1,⋯,m。拉格朗日的插值多项式为P~(xO.=yj,j=0,1,⋯

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