基于BIM的岩土工程监测模型构建方法与流程

文档序号:12057642阅读:330来源:国知局

本发明涉及一种基于BIM的岩土工程监测模型构建方法。



背景技术:

我国的岩土工程监测从20世纪80年代初开始,监测技术手段以手工操作为主。随着计算机和电子技术的发展,监测方法和技术手段也得到不断地改进和提升。工程界在充分研究了工程监测仪器的使用经验和效果、仪器种类和技术性能、质量评定标准的基础上,确认了一批可供选用的仪器;对这些仪器的技术指标、适用条件、稳定性等也有了评定标准。监测仪器安装埋设与观测的标准化、程序化和质量控制措施也逐步的形成、完善。

由于岩土工程监测内容较多,但是与工程安全紧密相关的主要是被监测结构体和岩土体的变形大小和均匀程度。因此,目前国内岩土工程施工一般都侧重于施工期的变形监测,相关的变形监测技术也得到了较为广泛的应用。与变形监测技术及其预警预报相关的参考文献和资料介绍也较多。例如:对基坑进行变形时运用非固定站二次基准差分技术;对基坑支护结构位移进行监测时采用了近景摄影测量新技术;基于人工神经网络对基坑的垂直位移和水平位移等进行预测。

尽管许多研究者进行了一些较为深入的理论性研究,但是在具体的工程实践中,大多数的监测单位都是将直接获取的监测数据,根据合同约定时间向相关方以报告形式进行简单的反馈;将阶段监测数据与设定的预警控制值进行简单比较以判定是否超限;并没有对监测数据进行深入详细的分析,没有采用实时监测手段及时获取监测数据。目前,变形监测的成果大都以监测日报表的形式提交给业主、监理、施工和设计等单位。监测日报表中多采用二维图形或曲线,如基坑变形观测的测点平面布设图、墙体深层水平位移曲线图、地表沉降曲线图以及监测点位移变化曲钱等。这些简单的处理方式不能充分利用监测数据的价值,造成一定程度的信息浪费;同时还具有不形象、无法从整体上表现岩土体变形状态、各测点监测数据缺乏关联性等缺陷。

在岩土工程监测系统系统方面,目前多数国内施工期监测信息直接使用电子表格系统(如Excel)或者关系数据库(如Access)来管理观测成果,对数据仅能进行简单存储和处理。当前已有的基坑监测系统主要存在以下缺点:(1)信息管理功能较弱,一般采用Access等桌面数据库,不适于管理大量的,兼有文字、声音、图片和影像等多媒体形式的监测数据;(2)图形可视化功能较差,多数系统只支持静态的监测平面布置图显示,不能进行图形编辑,更不能实现属性数据和图形对象之间的双向联动查询;(3)查询功能差,没有或者只提供了很简单的查询功能,不能进行复杂的组合查询;(4)功能比较单一。

综上所述,目前的岩土工程监测报告还停留在基于二维图表的传统文件管理模式下,没有建立监测图形数据库,数据不能共享。这种应用模式不仅大大降低了监测作用、工作效率和管理分析水平,而且无法发挥海量监测数据的潜在价值。



技术实现要素:

本发明的目的在于提供一种基于BIM岩土工程监测模型构建方法。

本发明的目的通过如下技术方案实现:

它包括以下步骤:

步骤1:采集监测数据;

步骤2:对步骤1的检测数据进行插值处理;

步骤3:将步骤2插值处理的数据进行加工,形成监测数据三维曲面模型;

步骤4:对步骤3形成的模型进行分析并风险识别;

步骤5:对步骤4分析并风险识别的数据推送至用户端。

较之现有技术而言,本发明的优点在于:将基坑工程施工过程中所引发的各种土力学问题、环境土工学问题及施工力学问题,以三维空间曲面、三维空间等值面和结构面等各种可视化手段在计算机屏幕上表示出来,以期使工程技术人员能够生动、直观地感受土体在受力条件改变后的变形性态及其随时空历程的变化及趋势,以便实时发现、预报工程险情和环境土工公害,为施工决策提供依据。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明内容进行详细说明:

基于BIM岩土工程监测模型构建方法,它包括以下步骤:

步骤1:采集监测数据;

步骤2:对步骤1的检测数据进行插值处理;

步骤3:将步骤2插值处理的数据进行加工,形成监测数据三维曲面模型;

步骤4:对步骤3形成的模型进行分析并风险识别;

步骤5:对步骤4分析并风险识别的数据推送至用户端。

其中,步骤1中采集的监测数据包括但不限于:支护桩顶沉降和水平位移、支护桩深层侧向位移、支护桩和水平支撑的应力变化、支撑系统三维变形、锚杆拉力、基坑内坑底回弹监测、土层分层竖向位移、基坑外侧的土体侧向位移、支护桩前后土压力、孔隙水压力、基坑内外的地下水位监测、基坑周边地表、道路沉降、周边建筑物以及地下管线、地下设施沉降。

步骤2中采用的插值处理方法为克里金插值算法。

采用克里金插值算法的原因在于:由于受现场条件和成本的限制,基坑监测测点的空间分布往往具有相当程度的不均匀性。由于采集的监测数据大多数都是离散型的,为实现其二维或三维图形表示,必须采用插值算法解析出外推点的数据。插值模型的选择取决于几个方面:采集数据的对象的内在性质与规律、插值后数据表达信息的真实性与准确性。基坑变形插值的模型构架主要涉及如何从可视化的角度来满足对基坑变形信息的表达,以实现对信息表达的正确性、充分性。

空间插值方法依据其实现的数学原理可分为两类:确定性插值方法与克里金插值。根据对若干工程实例采用多种插值方法的试算,最终选择变异分析手段为协方差的克里金插值算法。

步骤3中监测数据三维曲面模型为不规则三角网模型或NURBS模型。

对基坑开挖变形的描述,事实上可以分解为对各基坑侧壁平面、临近区域地表面,坑底平面等面域变形后曲面形态的描述。因此,在可视化算法中需要引入“监测数据三维曲面模型”的概念。

监测数据三维曲面模型(Moniter Data Model简称MDM)是利用一个坐标系中大量选择的己知x,y,z的坐标点对监测表面变形形态属性信息的数字表达。MDM可以分为:规则格网模型、等高线模型、不规则三角网模型和NURBS模型。与传统的模拟数据相比,MDM有以下特点:精度的恒定性、表达的多样性、更新的实时性和尺度的综合性。

由于规则格网模型、等高线模型在实践过程中都存在的一定的缺陷,可采用不规则三角网模型或NURBS模型。

不规则三角网(TIN,Triangulated Irregular Network),通过从不规则分布的数据点、线生成的连续三角面来表示地形表面。TIN模型通常是根据区域内的有限散点形成三角面网络。区域内各个点的高程值通过线性插值的方法计算出。三角形边上的点利用所在边的两个顶点的高程值,三角形内的点则用三个顶点的高程。另外,生成TIN模型是唯一的,并且要求每个三角形要尽量接近等边形状,还要求满足三角形的边长之和最小,即保证最邻近的点构成三角形。

TIN模型可以表现复杂表面的细部。它的数据存储方式比格网DEM复杂,需要存储点的高程、平面坐标、节点连接的拓扑关系、三角形及邻接三角形等关系。但是减少了规则格网方法带来的数据冗余,在计算效率方面优于其他方法。

NURBS是Non-Uniform Rational B-Splines的缩写,是非均匀有理B样条的意思。NURBS是一种非常优秀的建模方式,在高级三维系统当中都支持这种建模方式。NURBS能够比传统的网格建模方式更好地控制物体表面的曲线度,从而能够创建出更逼真、生动的造型。它具有节省存储空间、处理简便易行、并可保证空间唯一性和几何不变性等优点,有很高的应用价值。其具体原因体现在以下几点:

(1)NURBS具有几何变换不变性,在比例、旋转、平移、剪切以及平行和透视投影变换下是不变的,这为绘制MDM模型提供了便利的前提。

(2)NURBS是非有理B样条形式以及有理与非有理Bezier形式的合适推广,给出更多的控制形状的自由度,可生成多种规则和不规则的形状,能够描述更复杂的图形。

(3)NURBS能表示自由曲面、等距曲面、过渡曲面、延伸面和扫描面,通过对这些非封闭曲面片的缝合形成封闭的三维曲面模型,为监测结果的仿真分析提供了条件。

(4)NURBS可通过控制点和权因子来灵活地改变形状,对插入、删除、修改节点和几何插值等能很好地处理,这为修改信息模型提供了方便。

TIN模型和NURBS模型是本发明监测数据面域变形可视化的基本数据结构。

步骤4:对步骤3形成的模型进行分析并风险识别;

通过岩土工程的深入研究,我们所关心的是:在基坑开挖过程中,由于土方开挖卸载和地下水控制,将会引起坑内外土体和支护结构体系的受力状态发生明显变化,从而使土体产生变形。当坑外土体变形超过一定限度时,将会引起邻近地区地面的沉降,造成既有建构筑物、地下管线变形、移位等各种环境土工公害,严重时会危及邻近建筑和地下管线的安全;并且可能导致基坑支护结构体系失效破坏,酿成严重工程安全事故。为此我们对开挖过程中基坑周边一定范围内的土体变形状态进行可视化计算分析,以借助BIM三维可视化技术迅速、直观、准确地反映不同施工阶段结构体应力、位移的变化以及基坑工程施工对周围环境的影响。

受施工扰动周围土体变形的可视化研究,可遵循一般科学计算可视化的研究步骤和算法,按照可视化的计算方法来完成整个过程;但其与普通意义上的数据可视化又有所不同。其研究重点是:利用目前已有的可视化计算方法和理论来展现受施工影响土体变形过程中产生的大量数据,探索和发现这些数据中的有用信息及其隐含的(常规手段不易发现的)物理现象,并从基坑工程的角度来分析和研究所发现的问题。换而言之,使用可视化的技术手段,将基坑工程施工过程中所引发的各种土力学问题、环境土工学问题、施工力学问题,以三维空间曲面,三维空间等值面、结构面等各种可视化手段在计算机屏幕上表示出来,以期使工程技术人员能够生动、直观地感受土体在受力条件改变后的变形性态及其随时空历程的变化及趋势,以便实时发现、预报工程险情和环境土工公害,为施工决策提供依据。该过程一般可以通过数据进行对比分析或收集数据后进行人工分析,同时还可以对数据进行比对,实现风险识别。

最后应说明的是:以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换,但是凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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