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1、变形监测重点知识总结测绘工程11-2周霞1101180242一：名词解释变形观测 利用丈量与公用仪器和方法对变形体的变形景象进展监视观测的任务。地壳形变观测变形观测周期 相邻两次变形观测的间隔时间为变形观测周期，简称观测周期。基准点 基准点分为稳定的基准点和任务基点。埋设在变形影响范围以外或基岩上的稳定不动的丈量控制点为稳定的基准点；将设在离观测点较近对观测点进展观测时所根据的基准点称为任务基点. 当监测网中的两种控制点不需求区分时，统称为基准点。挠度 在建筑物的垂直面内各不同高程点相对于底点的程度位移称为挠度。泊松比 : 泊松比是资料横向应变与纵向应变的比值的绝对值即比值的负数，也叫横向变形
2、系数，它是反映资料横向变形的弹性常数。弹性模量 : 资料在弹性变形阶段，其应力和应变成正比例关系即符合胡克定律，其比例系数称为弹性模量。 一：名词解释1.秩亏数2. 产生秩亏的缘由是监测网中没有起算数据，所以d就是网中必要起算数据的个数。3.程度变形4.地表程度变形是指相邻两点的程度挪动差与两点间程度间隔的比值，通常用表示。单位：，毫米/米。程度变形反映线段的拉伸和紧缩，正值表示拉伸变形，负值表示紧缩变形。5.倾斜6.地表倾斜是指相邻两点在竖直方向的下沉差与其程度间隔的比值，用以反映地表挪动盆地沿某一方向的坡度，通常用i表示(毫米米 )。7.在走向断面上，指向走向方向的倾斜为正，逆向走向方向的
3、为负。8.拟稳平差:将网中的未知参数分为两类，即设【】，它是在部分参数最小范数【】的要求下选择基准条件【】，以求定未知参数独一估值的方法。9.导水裂痕带10.“上三带含义：冒落带、断裂带、弯曲带。11.“下三带含义:底板采动导水破坏带、阻水带、承压水导升带。变形缘由1地下水影响.地下水升降可对地表升降产生影响。对于深层土层如上海、苏州等城市运用的地下水得不到充分补充而导致地表下沉，主要是由于土层应力发生了变化；对于薄表层的岩溶地基，由于地下水定向流动可产生塌帮，构成陷坑。地下水对建筑物根底的钢筋或混凝土有侵蚀性，长期侵蚀导致根底毁坏。2地下开采影响.地下开采构成采空区，地表失去支撑而产生塌陷，
4、地面上的建筑物轻那么倾斜裂痕，重那么倒塌。3地震影响.地震可导致地球外表大面积升降和平移表现为沉降，程度变形，地裂痕，并伴随滑坡，泥石流。这在我国的邢台、海城、唐山、汶川等地震中得到证明。4建筑物的荷重.建筑物的荷艰苦，对地基的压力也大。当建筑物建造在具有一定紧缩性的地基上时，从施工开场，随建筑物荷重添加，而地基逐渐被紧缩以致于下沉，从而引起建筑物沉降。5其他作用的影响.机械振动(如锻压车间锻锤的任务)会引起建筑物部分下沉。建筑物附近添加新建筑物时，由于新建筑物建筑对建筑物根底的扰动可引起原建筑物地基产生新的不均匀沉降；打桩可使附近地面隆起引起上面建筑物变形；挺拔建筑物由于风震可产生摆动；日照
5、及气温昼夜及季节变化将使单柱形建筑物产生改动等变形；江河中水流大小变化会使拦江(河)大坝坝基压力发生变化，可引起坝体向下游方向位移、滚动等变形；水利枢纽建筑，拦江大坝截流后上游水位升高，浸泡大坝上游两岸，会使堤岸滑坡；露天矿遇延续降雨会使不稳定的露天坑帮向坑下滑坡导致停产等。变形观测内容及特点变形观测的主要内容包括：1、变形观测。变形观测的根本方法和桥梁、大坝、建筑物及矿山地表变形观测技术。变形监测网的布设方法，垂直位移与程度位移的监测方法，GPS、测地机器人等变形观测方法。根据实践情况引见基坑变形丈量的设计与方法，建筑物下沉原理与观测方法，城市地下水下降的原理与观测方法，滑坡的变形观测与治理
6、等. 2、变形预告。主要内容包括：利用观测数据建立变形的预测模型，引见一元预测模型(包括线性的和非线性的)，多元预测模型，灰色预测模型等，另外根据实践情况还要引见数据处置的常规方法：间接丈量平差，秩亏网平差。1精度要求高与其他丈量任务相比，变形观测要求的精度高。用于适用目的，普通要求到达1mm的精度。这对于垂直变形还是比较容易到达，对于程度位移变形，有点偏高。用于科研目的能够还要高些。这个精度比地形测图以及普通工程放样都要高。2反复观测众所周知，普通城市丈量控制网，改造或补充一些点时，普通不再反复观测。而用于变形监测的网那么必需相隔一定时间进展反复观测。只需反复观测，才干从坐标或高程值的变经中
7、发现变形。3严密地进展数据处置一些变形体的变形大都较小，有的与丈量误差有一样的数量级，故要采取一些方法从含有观测误差的观测值中分别出变形信息。4多学科的配合变形丈量任务不仅需求测绘学，尚需求土木工程和土力学及岩石力学等方面的知识。5责任艰苦变形观测责任艰苦，它需求一丝不苟地仔细任务。由于变形量都是微观变化，更应从带有观测误差的观测值中，找出变形规律的蛛丝马迹，及时正确预告危害变形，使人们防止灾祸，减少损失。 一元线性回归参数的最小二乘估计方法 设在自变量 x分别取值为x1,x2,xn 时，对y有观测值y1,y2,，yn，相应的随机误差为1，2，,3，那么xi,yi和i之间有一元线回归模型：yi
8、=0+1xi+i (3-48)通常对i作假定：i服从正态分布，其数学期望为E(i)=0，方差为2，且i与j(ij)之间的协方差为0(即相互独立) 求定回归参数0、1的最正确估值。以下按最小二乘估计法求，并讨论它们的精度。 yi=o+1xi+i, (yi,xi,为观测样本)为讨论方便，令： 解方程组得： yi=o+1xilagrange线性插值与二次插值计算 以n1个n次根本插值多项式lj(x)(j=0,1,n)为根底，就能直接写出满足插值条件的n次插值多项式。令：当n=1时，Lagrange插值多项式为：这是一个线性函数，通常称为f(x)的线性插值函数，相应的插值法叫线性插值。用L1(x)近似替代f(x)，在几何上就是用经过两点(x0,y0)与(x1,y1)的直线y=L1(x)近似地替代曲线y=f(x)，如下图。这是一个二次函数，通常称为f(x)的二次插值函数，相应的插值法叫二次插值。用L2(x)近似替代f(x)，在几何上就是用经过三点(x0,y0)，(x1,y1)与(x2,y2)的抛物线y=L2(x)近似替代曲线y=f(x)，如图3-27。所示，因此二次插值又称为抛物插值。当n=2时，Lagrange插值多项式为：
