基于碾压机做功的堆石坝压实质量实时监测与快速评估

引入了反映碾压机做功的坝料单位体积压实功（E）和碾轮振动加速度谐波失真量（THD0）作为堆石坝压实质量的实时监测指标，研制开发了堆石坝压实质量实时监测系统用于实现碾压过程中上述两个指标的采集。提出了结合E、THD0与坝料料性参数的堆石坝料全仓面压实质量快速评估方法，不仅可避免试坑法抽检样本的有限性，而且可有效克服碾压过程参数不能直接反映坝料压实状态，及基于碾轮性态分析的监控指标易于错误表征坝料坚硬程度等弊端，实现了堆石坝料压实质量的快速准确评估与及时反馈控制。     

基于碾压机做功的堆石坝压实质量实时监测与快速评估

以反映碾压机做功的坝料单位体积压实功(E)和碾轮振动加速度谐波失真量(THD0)作为堆石坝压实质量的实时监测指标,研制开发了堆石坝压实质量实时监测系统用于实现碾压过程中上述两个指标的采集。提出了结合E、THD0与坝料特性参数的堆石坝料全仓面压实质量快速评估方法,不仅可避免试坑法抽检样本的有限性,而且可有效克服碾压过程参数不能直接反映坝料压实状态以及基于碾轮性态分析的监控指标易于错误表征坝料坚硬程度等弊端,实现了堆石坝料压实质量的快速准确评估与及时反馈控制。     

堆石坝压实密度快速无损检测新技术

堆石坝碾压施工中，压实干密度是一项重要的施工质量指标，传统的挖坑取样测试干密度的方法存在费时、费力、采样率很低、数据代表性差等特点，用表面波无损试验法检测堆石坝碾压压实干密度是一种测试精度高、简捷、快速的新方法，本就表面波无损试验法的原理／ＢＺＪ－３Ａ型表波压实密度仪的组成／技术指标、操作功能及在筑坝工程中的应用实例等方面作了进一步介绍。     

王快水库除险加固工程堆石坝填筑压实质量控制及新方法应用

王快水库除险加固工程堆石坝填筑，采用YS-1型压实计检测压实质量，压实计可对整个碾压面进行全面适时的质量检测。通过碾压试验对压实计参数进行率定，确定压实计读数与干容重、孔隙率等工程参数之间的对应关系。压实计与常规取样法相结合，形成一套完整的碾压质量控制系统，保证了施工质量，加快了施工进度。     

基于三维点云的结构面产状获取方法研究

为快速从地质结构面三维点云数据中提取产状信息,基于Python程序设计语言,编程实现了一套自动拟合平面并计算结构面产状的算法。首先,介绍了最小二乘法和主成分分析法2种算法原理和求解平面方程思路;其次,利用Python语言分别设计实现了上述算法,并引入奇异值分解帮助求解主成分向量,给出了关键代码和程序流程;最后,对2种算法进行对比和误差分析,并将平面方程转换为产状信息。将该方法应用于国际公开试验数据,人工截取指定结构面产状,计算结果平均值与实际值相比＜1°,最大不超过2°;无监督聚类分割生成的不规则结构面产状计算结果平均值与实际值相比＜4°,最大不超过8°,且主成分分析法误差更小。结果表明,该方法精确度高,使用简便,满足工程实际需要。     

实时监控下土石坝碾压质量全仓面评估

采用常规的监理旁站方式监控土石坝碾压参数以及事后试坑取样检测的质量管理手段，往往有较大的人工误差。依托土石坝施工质量实时监控技术，获得了施工仓面任意位置处的碾压参数值（碾压速度、激振力、碾压遍数和压实厚度）。在分析碾压参数与压实质量标准（干密度或压实度）之间相关性的基础上，采用三层前向式ANN模型，建立了碾压参数和压实质量标准之间的非线性映射关系，并提出了全仓面碾压质量评估的具体流程，获得了仓面任意位置处的压实度以及全仓面的碾压质量达标率。该方法可有效避免以有限个试坑检测样本评价整体仓面碾压质量的片面性，为现场施工质量控制提供了新的途径。     

多道瞬态面波在山区回填土地基压实系数测试中的应用

对于未按规范要求进行施工和质量控制的山区回填土地基的压实系数检测,常规的检测手段均存在着一定的局限性,如费时、费力、费钱、检测数据代表性差等.采用多道瞬态面波法,通过现场碾压试验,对试验区各碾压遍数碾压后所测得的压实系数和多道瞬态面波波速进行拟合,得出它们之间的关系式为λc=0.201 6Vr0.2832.根据这一关系式,即可采用多道瞬态面波波速快速准确地对整个回填土地基的密实度作出评价.     

基于面状几何基元的特征自动提取技术

基于面状几何基元的特征自动提取技术,由点直接到面和模型,通过法向量主元分析和几何结 构筛选,获取单体建筑每个立面几何基元的归属点云,进而根据主成分法向量和点云,建立特征面片集, 面片之间采用双向索引连接法建立几何拓扑,实现建筑立面几何重建,最终实现平面特征线的自动提 取。实验证明,算法可快速、准确、有效地实现单体建筑平面几何特征的自动提取。     

面板堆石坝填筑干密度检测探讨

据《混凝土面板堆石坝设计规范》（ＳＩ２２８－９８）中的有关要求，混凝土面板堆石坝坝体填筑施工质量采用碾压参数与干密度（孔隙率）两种参数作为施工控制标准，即“双控”。根据珊溪水库工程混凝土面板堆石坝填筑实践，在分析研究有关坝体填筑碾压质量控制及干密度检测操作等问题的基础上，提出了应以控制碾压参数为主，以挖坑取样为辅；施工中应改进使用快速而又不取样的压实计、面波仪等原位检测方法，以作为质量控制辅助措施     

基于碾轮振动性态分析的土石坝压实质量实时监测与评估

有效控制坝体填筑碾压质量是确保土石坝工程安全的关键。常规采用碾压参数过程控制与事后试坑抽检相结合来控制土石坝压实质量的方法，不能在碾压过程中直接控制坝料压实质量（如压实度、干密度、孔隙率等），且用有限个抽样点不仅难以真实反映整个施工仓面的压实质量，而且由于试坑检测结果不能快速获得，不易及时反馈控制现场施工。本文基于碾轮振动性态及坝料压实机理分析，提出了土石坝料压实质量的实时表征指标—压实监测值CV（Compaction Value），研制开发了相应的车载实时监测装置。基于实时监测的CV，并考虑坝料的级配及含水率，提出了土石坝料压实质量（压实度）的全仓面快速评估方法。实际工程应用表明，CV与坝料压实度之间存在很强的相关性，所建立的压实度回归模型精度较高。本文方法可实现土石坝压实质量全仓面的快速评估，有效避免试坑抽检的片面性及滞后性，为土石坝施工质量控制提供了一条新的途径。     

基于GA-PSO混合优化BP的面板堆石坝爆破料压实质量评价

碾压质量评价是大坝智慧化施工的关键技术之一，对坝体安全稳定性具有重要影响，而目前对其评价模型和方法尚未达成一致认识。以新疆阿尔塔什面板堆石坝为依托工程，结合现场填筑碾压监测数据和试坑检测试验数据，提出基于遗传算法和粒子群算法混合优化的BP神经网络算法(GA-PSO-BP)的爆破料压实质量评价模型。通过与BP、GA-BP、PSO-BP 3种预测模型进行对比分析，证明该模型的精度和优越性。结果表明：提出的基于GA-PSO-BP模型收敛速度更快、性能更好，且基于GA-PSO混合优化后的BP神经网络爆破料压实质量评价模型精度相对较高，可用于与新疆阿尔塔什混凝土面板堆石坝类似工况的压实质量评价。     

两河口水电站大坝工程招标阶段填筑料核子密度仪快速检测方法研究北大核心

堆石坝工程中细料压实度、粗料孔隙率是施工质量控制的一个重要指标。从保证测试精度角度而言,应采用大粒径大试坑人工检测为主;但从工程施工角度而言,为加快施工进度,减少因质量检测影响施工时间,检测试坑不宜过大;因此,施工质量检测要求与现场施工进度要求存在一定的矛盾。为解决这一矛盾,两河口水电站大坝工程在招标阶段碾压试验过程中,开展了一系列施工质量快速检测方法研究。结合现场碾压试验,对核子密度仪法在掺砾土料、堆石料施工质量检查中的运用进行了介绍。     

基于碾轮振动性态分析的土石坝压实质量实时监测与评估

有效控制坝体填筑碾压质量是确保土石坝工程安全的关键。常规采用碾压参数过程控制与事后试坑抽检相结合来控制土石坝压实质量的方法,不能在碾压过程中直接控制坝料压实质量(如压实度、干密度、孔隙率等),且用有限个抽样点不仅难以真实反映整个施工仓面的压实质量,而且由于试坑检测结果不能快速获得,不易及时反馈控制现场施工。本文基于碾轮振动性态及坝料压实机理分析,提出了土石坝料压实质量的实时表征指标——压实监测值CV(Compaction Value),研制开发了相应的车载实时监测装置。基于实时监测的CV,并考虑坝料的级配及含水率,提出了土石坝料压实质量(压实度)的全仓面快速评估方法。实际工程应用表明,CV与坝料压实度之间存在很强的相关性,所建立的压实度回归模型精度较高。本文方法可实现土石坝压实质量全仓面的快速评估,有效避免试坑抽检的片面性及滞后性,为土石坝施工质量控制提供了一条新的途径。     

两河口水电站大坝工程招标阶段填筑料核子密度仪快速检测方法研究

堆石坝工程中细料压实度、粗料孔隙率是施工质量控制的一个重要指标。从保证测试精度角度而言,应采用大粒径大试坑人工检测为主;但从工程施工角度而言,为加快施工进度,减少因质量检测影响施工时间,检测试坑不宜过大;因此,施工质量检测要求与现场施工进度要求存在一定的矛盾。为解决这一矛盾,两河口水电站大坝工程在招标阶段碾压试验过程中,开展了一系列施工质量快速检测方法研究。结合现场碾压试验,对核子密度仪法在掺砾土料、堆石料施工质量检查中的运用进行了介绍。     

基于BIM与实时数据的碾压实时监控系统研究

在堆石坝的填筑施工中,有效地控制坝料性质和碾压过程的质量是保证大坝填筑施工质量的关键,传统的人工控制碾压参数和试坑取样的检测方法很难达到水电工程数字化建设管理创新水平的高要求。为此,对心墙堆石坝碾压质量实时监控系统进行了研究,引入北斗差分定位、无线传感、互联网、数据库、BIM等技术,通过信息化手段集成大坝建设过程中的质量、安全与进度诸多数据,以施工工艺为基础研究了碾压遍数、压实厚度等监控指标的计算算法,构建基于BIM的碾压实时监控系统,实现全天候、精细化质量管控,有效提升坝体填筑质量。     

小样本条件下砂砾石坝料级配特征参数的贝叶斯估计方法

筑坝材料干密度具有强烈的级配相关性,受P5含量、最大粒径、曲率系数等级配特征参数的影响尤为显著。然而在实际工程中,坝料级配参数通常是在大坝碾压施工结束后采用筛分法对质量检测试坑挖取的坝料进行筛分得到的。对于某一填筑单元工程而言,碾压区域的挖坑检测数据极少,导致目前大坝碾压智能监控系统中的土石方压实质量评估模型并未能够有效地考虑级配特征参数对压实质量的影响。鉴于此,为构建大坝填筑材料级配特征参数的总体分布,本文以大石门水利枢纽沥青混凝土心墙砂砾石坝的坝壳料碾压质量挖坑检测得到的小样本级配数据为研究对象,通过拟合优度检验确定以威布尔分布为小样本数据的分布模型,并利用参数化Bootstrap方法和非参数核密度估计法确定了小样本数据条件下待估参数的先验分布。进而利用贝叶斯理论结合现场某一碾压单元质量检测挖坑试验数据对先验分布加以修正得出了待估参数的后验分布。最后采用混合Gibbs抽样方法对后验分布进行模拟仿真求解,给出了基于贝叶斯理论的两参数后验威布尔分布估计结果,为大坝填筑施工过程中实时准确评估砂砾石坝料的压实特性提供了重要的数据支撑。     

基于GPS的压实率控制法在土石坝碾压质控中的应用

研究了基于GPS的压实率控制法在碾压质量控制中的应用 ,利用GPS采集的数据点经过计算得到压实率 ,然后通过压实率来控制碾压质量。在水布垭碾压试验中的应用实例表明 ,该法既方便又快速 ,并有很高的准确性。     

基于无人机载激光雷达数据的建筑物自动提取算法

针对机载LiDAR散乱点云数据量大、目标分类困难的问题,提出一种实现LiDAR点云数据中地面点云、植被点云和建筑物点云的全自动分类算法,并根据提取的建筑物点云数据自动提取建筑物轮廓和中心点坐标。具体理论算法为:首先基于渐进三角网的点云数据滤波算法分离出地面点云数据,然后根据植被点云法向量的各向异性采用模糊C均值聚类(FCM)方法分离植被点云和建筑物点云。对于分类后的建筑物点云,利用拓扑聚类的方法,对每个建筑物进行识别并提取轮廓和中心点。将该算法应用于栾川协心小流域的山洪灾害调查评价居民户建筑物位置和高程自动提取。应用案例表明:该方法提取速度快,提取精度较高,且适用于山丘区机载雷达数据建筑物提取和植被分类。     

水布垭面板堆石坝填筑检测方法应用

国内目前的面板堆石坝压实密度检测方法除挖坑注水法外,相继应用了压实计法、稳态面波仪法、附加质量法等各种快速、无损检测方法.以水布垭面板堆石坝工程为例,对这几种检测方法进行了研究比较,结果表明:采用面波仪检测干密度的方法是可行的,且速度快,检测效果较佳,结合挖坑法检测结果,可以控制施工填筑层的质量.检测结果的准确度及可靠性成为比较这几种检测方法优缺点的重要条件.     

面板堆石坝中的堆石体密度测试的研究

面板堆石坝碾压施工中,堆石体密度传统的坑测法已远不能满足堆石坝现代施工进度和质量控制的要求,为了保证大坝的填筑质量,对堆石体快速的无损干密度测试技术的研究显得十分必要。文章论述了附加质量法和瑞雷波法对堆石体干密度检测的方法与特点,研究结果证明,这二种方法均能满足堆石坝体高强度填筑施工质量控制的要求。