工程安全预报与预警技术剖析

《工程安全预报与预警技术剖析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《工程安全预报与预警技术剖析（199页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、,工程安全监测与预警 主讲教师：花向红,第3章 预报与预警技术 3.1 工程安全分析与物理解释 3.2 预测预报建模理论,3.1 工程安全分析与物理解释,人们对自然界现象的观察，总是对有变化、无规律的部分感兴趣，而对无变化、规律性很强的部分反映比较平淡。如何从平静中找出变化，从变化中找出规律，由规律预测未来，这是人们认识事物、认识世界的常规辨证思维过程。 变化越多、反应越快，系统越复杂，这就导致了非线性系统的产生。人的思维实际是非线性的，而不是线性的，不是对表面现象的简单反应，而是透过现象看本质，从杂乱无章中找出其内在规律性，然后遵循规律办事。变形分析的真正内涵就是这样。 变形分析的内涵就是从

2、错综复杂的变形现象中找出其内在规律性。,1 工程变形分析,变形分析的研究内容涉及到变形数据处理与分析、变形物理解释和变形预报的各个方面。 变形的几何分析是对变形体的形状和大小的变形作几何描述，其任务在于描述变形体变形的空间状态和时间特性。 变形物理解释的任务是确定变形体的变形和变形原因之间的关系，解释变形的原因。 自1978年，FIG工程测量专业委员会设立了由国际测绘界五所权威大学组成的特别委员会“变形观测分析专门委员会”，极大地推动了变形分析方法的研究，并取得了显著成果。正如A.Chrzanowski（1996）所评价的，变形几何分析的主要问题已经得到解决。,1 工程变形分析,1 工程变形分

3、析,实质上，自20世纪70年代末至90年代初，几何变形分析研究较为完善的是常规地面测量技术进行周期性监测的静态模型，考虑的仅是变形体在不同观测时刻的空间状态，并没有很好地建立各个状态间的联系，更谈不上变形监测自动化系统的变形分析研究。,事实上，变形体在不同状态之间是具有时间关联性的。为此，后来许多学者将目光转向时序观测数据的动态模型研究，如： 变形的时间序列分析方法建模； 基于数字信号处理的数字滤波技术分离时效分量； 变形的卡尔曼滤波模型； 用FIR（Finite Impulse Response）滤波器抑制GPS多路径效应。,1 工程变形分析,动态变形分析既可以在时间域进行，也可以在频率域进

4、行。 频谱分析方法是将时域内的数据序列通过傅立叶（Fourier）级数转换到频域内进行分析，它有利于确定时间序列的准确周期并判别隐蔽性和复杂性的周期数据。频谱分析法用于确定动态变形特征（频率和幅值）是一种常用方法，尤其在建筑物结构振动监测方面被广为采用。 但是，频谱分析法的苛刻条件是数据序列的等时间间隔要求，这为一些工程变形监测分析的实用性增加了难度，因为对于非等间隔时间序列进行插补和平滑处理必然会带入人为因素的影响。,1 工程变形分析,多年来，对变形数据分析方法研究是极为活跃。 应用灰关联分析方法研究多个因变量和多个自变量的变形问题； 应用灰色理论建模预测深基坑事故隐患； 应用人工神经网络建

5、模进行短期变形预测。 变形分析中，为弥补单一方法的缺陷，多种方法的结合得到了发展，例如： 模糊数学与灰色理论相结合，应用灰关联聚类分析法进行多测点建模预测； 模糊数学与人工神经网络相结合，应用模糊人工神经网络方法建模进行边坡和大坝的变形预报； 应用抗差估计理论对多元回归分析模型进行改进的抗差多元回归模型，处理数据序列的粗差问题；,1 工程变形分析,由于变形体变形的错综复杂，可以看作为一个复杂性系统。复杂系统含有许多非线性、不确定性等复杂因素及它们之间相互作用所形成复杂的动力学特性。创立于20世纪70年代的非线性科学理论在变形研究中也得到了反映。例如，根据突变理论，用尖点突变模型研究大坝及岩基的

6、稳定性；将大坝运行性态看成为一种非线性动力系统，研究了大坝观测数据序列中的混沌现象。 在变形分析中，出于实用、简便上的考虑，我们一般应用较多的是单测点模型，为顾及监测点的整体空间分布特性，多测点变形监控模型也得到了发展。,1 工程变形分析,从现行的变形分析方法中，我们不难发现，大多都是离线的（事后的），不能进行即时预报与监控，无法在紧急关头为突发性灾害提供即时决策咨询，这与目前自动化监测系统的要求很不相符，为此，研究在线实时分析与监控的方法成为技术关键。 已有研究表明，采用递推算法的贝叶斯动态模型进行大坝监测的动态分析认为是可行的。在隔河岩大坝GPS自动化监测系统中，采用递推式卡尔曼滤波模型进

7、行全自动在线实时数据处理起到了较好效果。,1 工程变形分析,诞生于20世纪80年代末的小波分析理论，是一种最新的时频局部化分析方法，被认为是傅立叶分析方法的突破性进展。应用小波方法，进行时频分析，可望有效地求解变形的非线性系统问题，通过小波变换提取变形特征。 第21届IUGG大会“小波理论及其应用”被IAG确定为大地测量新理论研究方向之一。在1999年召开的第22届IUGG大会上，“小波理论及其在大地测量和地球动力学中的应用”再次被IAG确定为GIV分会（大地测量理论与方法）的新的研究小组。可见，开展小波理论及其应用研究的重要性。,1 工程变形分析,从目前应用来看，虽然小波分析要求大子样容量的

8、时间序列数据，但是，长序列数据可从GPS、TPS等集成的自动化监测系统中得到保障。小波分析为高精度变形特征提取提供了一种数学工具，可实现其它方法无法解决的难题，对非平稳信号消噪有着其它方法不可比拟的优点。小波理论在变形监测（尤其是动态变形监测）的数据分析方面将会发挥巨大作用。,1 工程变形分析,现代变形分析方法：,时间序列分析 频谱分析 小波分析 滤波技术：数字滤波、卡尔曼滤波、贝叶斯滤波 灰色理论：灰关联分析 神经网络：人工神经网络、专家系统 模糊数学：模糊人工神经网络 抗差估计理论：抗差多元回归模型 非线性理论：突变理论、混沌现象,变形物理解释的方法可分为： 统计分析法 确定函数法 混合模

9、型法,2 变形物理解释,统计分析法： 以回归分析模型为主，是通过分析所观测的变形（效应量）和外因（原因量）之间的相关性，来建立荷载-变形之间关系的数学模型，它具有“后验”的性质，是目前应用比较广泛的变形成因分析法。,统计分析法： 由于影响变形因子的多样性和不确定性，以及观测资料本身的有限，因此，很大程度上制约着回归分析建模的准确性。 回归分析模型中包括多元回归分析模型、逐步回归分析模型、主成份回归分析模型和岭回归分析模型等。 统计模型的发展包括时间序列分析模型、灰关联分析模型、模糊聚类分析模型以及动态响应分析模型等。,2 变形物理解释,确定函数法： 以有限元法为主，它是在一定的假设条件下，利用

10、变形体的力学性质和物理性质，通过应力与应变关系建立荷载与变形的函数模型，然后利用确定函数模型，预报在荷载作用下变形体可能的变形。确定性模型具有“先验”的性质，比统计模型有更明确的物理概念，但往往计算工作量较大，并对用作计算的基本资料有一定的要求。,2 变形物理解释,2 变形物理解释,混合模型： 统计模型和确定性模型的进一步发展是混合模型和反分析方法的研究，已在大坝安全监测中得到了较好应用。 是对于那些与效应量关系比较明确的原因量（比如水质分量）用有限元法（FEM, Finite Element Method）的计算值，而对于另一些与效应量关系不很明确或采用相应的物理理论计算成果难以确定它们之间

11、函数关系的原因量（比如温度，时效）则仍用统计模式，然后与实际值进行拟合而建立的模型。,反分析方法： 是仿效系统识别理论，将正分析成果作为依据，通过一定的理论分析，借以反求建筑物及其周围的材料参数，以及寻找某些规律和信息，及时反馈到设计、施工和运行中去，它包含有反演分析和反馈分析。,2 变形物理解释,由于变形的物理解释涉及到多学科的知识，已远不是测量人员所能够独立完成的，所以需要相关学科专家的共同合作。,数据处理与分析将向自动化、智能化、系统化、网络化方向发展，更注重时空模型和时频分析（尤其是动态分析）的研究，数字信号处理技术将会得到更好应用； 会加强对各种方法和模型的实用性研究，变形监测系统软

12、件的开发不会局限于某一固定模式，随着变形监测技术的发展，变形分析新方法研究将不断涌现； 由于变形体变形的不确定性和错综复杂性，对它的进一步研究呼唤着新的思维方式和方法。由系统论、控制论、信息论、耗散结构论、相同学、突变论、分形与混沌动力学等所构成的系统科学和非线性科学在变形分析中的应用研究将得到加强； 几何变形分析和物理解释的综合研究将深入发展，以知识库、方法库、数据库和多媒体库为主体的安全监测专家系统的建立是未来发展的方向，变形的非线性系统问题将是一个长期研究的课题。,3 发展趋势,3.2 预测预报建模理论,随着现代科学技术的发展和计算机应用水平提高，各种理论和方法为变形分析和预报提供了广泛

13、的研究途径。 由于变形体变形机理的复杂性和多样性，对变形分析与建模理论和方法的研究，需要结合地质、力学和水文等相关学科的信息和方法，引入数学、数字信号处理、系统科学以及非线性科学的理论，采用数学模型来逼近、模拟和揭示变形体的变形规律和动态特征，为工程设计和灾害防治提供科学的依据。,监测信息分析和预报的方法很多，但主要可分为经验统计分析预测和力学模型分析预测两大类。 前者是以现场监测数据为基础，借助各种数理统计方法建立预报模型，以实现对反馈信息进行分析和今后变化趋势进行预测的一类方法。该方法是传统的常用方法，在现行的监测信息分析和预报中，相当一部分都属于这类方法； 后者是将变形体的变形、破坏的发

14、展过程视为某种力学模型的变化，从而建立变形体的预报模型，并以此来预报监测对象变化趋势的一类方法。,监测曲线形态判断法,在对变形体监测时，通常采用计算机或手工将被监测部位的某种物理量（如位移、应变等）测值的变化作出随时间而变化的曲线。一般将时间取横轴，被测物理量则被标在纵轴上。 当某段曲线接近水平时，说明该被监测对象在该段时间内处于稳定或基本稳定状态；如曲线逐渐向上抬起或向下弯曲，则说明该变形体有所变化，而且曲线变化越陡表示变化越激烈。但如果曲线发生突然变化，那么这一现象有可能是即将发生灾害的重要前兆。显然，大幅度的突变，将预示着大的变化，这就是根据被监测物理量与时间关系曲线进行监测信息分析和发

15、展趋势的曲线形态判断法。,监测曲线形态判断法,观测点正常曲线与反常曲线,1 回归分析法,在对变形体多期观测所获得的大量观测数据中，隐含着变形体本身发生、发展的规律以及与外界因素之间的相互关系。 回归分析方法是一种研究变量之间相关关系的统计方法，回归预测模型是一种重要的预测方法，它适合于某种预测对象与其它因素有关，从因果分析的角度来说，常常可用回归预测模型。变形体的变形一般是由内外因素引起的，可以通过在大量的监测数据的基础上，找出变量之间的内部规律，即统计上的回归关系，相应的计算方法和理论称为回归分析。,1 回归分析法,1）曲线拟合,曲线拟合是趋势分析法中的一种，又称曲线回归、趋势外推或趋势曲线

16、分析，它是迄今为止研究最多，也最为流行的定量预测方法。,式中，,为预测对象；,为预测误差；,根据不同情况合假设，可取不同的形式，而其中的,代表某些特定的参数。,幂函数趋势模型,指数趋势模型,双曲线趋势模型,修正指数模型,逻辑斯蒂（Logistic）模型,龚伯次（Gompertz）模型,对数趋势模型,多项式趋势模型,曲线模型分为线性模型和非线性模型：,1）指数模型y=aebx， 取对数得到lny=lna+bx； 2）对数模型y=a+blnx， 取z=lnx，化为线性模型y=a+bz； 3）双曲线模型y=1/(a+bx)， 取z=1/y，化为线性模型z=a+bx； 4）双曲线模型y=x/(a+bx)， 取z=1/y,u=1/x，化为z=b+au； 5）双曲线模型y=(a+bx)/x， 取z=1/x，化为线性模型y=b+az。 然后，利用最小二乘法求出参数a,b。,非线性模型比线性模型复杂的多，有些非线性模型可通过变换，转化为线性模型：,非线性模型拟合,2）多元线性回归分析,实际中， 变形值与变形因素之间的关系并非都是线性的， 常呈现曲线关系， 另外，影