7个研究背景和意义示例,教你写计算机隧道监测论文

今天分享的是关于隧道监测的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到隧道监测等主题,本文能够帮助到你

基于WebGIS的隧道施工监测系统的研究与开发

这是一篇关于WebGIS,隧道监测,Cesium,可视化的论文, 主要内容为随着测绘科学与计算机网络技术的结合相互深化和发展,地理信息系统作为测绘学科与计算机技术的一个交叉学科,正在向着研究和应用领域多元化的方向发展。网络地理信息系统是地理信息系统学科发展的新趋势之一,具有可视化界面操作、开发成本低廉和性能良好等众多优点。在信息化隧道施工监测中,由于隧道工程项目具有一次性投资大、工期较长、存在的潜在安全隐患多等特点,需要对隧道施工区域及周围环境进行综合监测,并将监测对象和其对应的监测数据采用网络地理信息系统的方式进行信息化管理,实现及时处理监测数据、共享监测成果、反馈施工建议和险情预警等重要功能。本文通过查阅资料对国内外隧道施工监测系统的开发方法和WebGIS在当前土木工程领域的应用现状进行了详细地研究,整理并分析了隧道施工监测项目的监测方案、测量方法、数据采集及处理等一系列工作内容。在保证功能完备性和性能良好性的基础上,本文使用Vue框架构建用户界面,采用开源Java Script库Cesium作为地图开发平台,同时采用数据库信息化存储和管理监测数据,利用开源库EChart结合标注对象实时显示和处理监测数据,达到了良好的操作效果和趋势分析结果。在三维可视化方面,本文利用3DMax软件生成三维隧道模型,将该模型进行格式转换并通过Cesium提供的接口加载到地图中,提高了三维隧道实体的可视化效果。在系统功能开发方面,本文通过对监测项目的深入调研,设计出了符合用户需求的功能面板,并初步实现了项目实际所需的各项监测数据展示功能。综上所述,本文以重庆市某隧道施工监测项目为依托,提出了一种结合三维隧道模型展示和分析施工监测数据的方法,利用Cesium等多种开源库研究并开发了一个基于WebGIS的隧道施工监测系统。并初步实现了基于B/S结构的监测数据和三维模型可视化系统,验证了本文提出的系统架构的可行性和功能设计的合理性,对WebGIS在土木工程领域中的应用和监测技术的发展具有重要的价值。

基于WebGIS的隧道施工监测系统的研究与开发

基于FCN的隧道病害数据监测系统的设计与实现

这是一篇关于隧道监测,信息化管理,小波变换,图像分割,灰度影像图的论文, 主要内容为随着轨道交通事业的不断发展,地铁出行已经成为我国国民出行的主要方式之一,地铁逐渐遍及全国各个城市,地铁网络不断健全,与此同时,对轨道交通地下隧道质量安全的监测和管理水平的要求也不断提高。目前,虽然隧道监测已经采用三维激光扫描技术进行现场数据的采集,但数据的后期传输、处理、共享、应用都没有达到系统化管理的程度。导致数据还存在碎片式、信息孤岛等状况,造成人力物力的大量浪费。同时,隧道一般属于地下作业,一旦发生事故,会造成严重后果。因此,如何更高效的信息化管理隧道质量监测的数据,提高地铁隧道的安全性和可靠性,成为当下亟需解决的问题。本文在深入调研国内外轨道交通隧道监测数据管理系统设计模式和技术方法的基础上,细致分析当前地铁隧道监测手段和信息管理模式的优缺点,构建了基于Spring框架的信息化数据管理系统,提高了隧道监测数据共享、管理和隧道质量维护水平。目前,轨道交通运营期数据管理系统运行状态良好。本文主要工作及创新点如下:(1)构建数据管理系统。设计并实现了基于Spring、MyBatis、Vue等技术的轨道交通运营期数据监测管理系统,提出数据标准化,成功解决了三维激光扫描数据信息孤岛问题,实现了监测数据的规范化管理,极大的提高了相关人员的工作效率。(2)优化系统数据提取过程。对利用三维激光扫描技术得到的隧道监测点云数据,在进行小波变换降噪处理以提高精度的基础上,生成隧道灰度影像图,对隧道渗漏水病害数据进行提取。方便监测人员直观了解隧道内渗漏水病害情况。(3)实现灰度影像图病害智能判别。根据灰度影像数据的特点,选择全卷积神经网络图像分割模型,提高图像分割准确率,成功实现了对灰度影像图中的渗漏水病害智能标记。解决了系统内展示的灰度影像图需要人工标记的弊端。(4)实现运维数据可视化。为用户提供表、图像、图表多样化的数据呈现方式,方便用户对隧道椭圆度、隧道渗漏水、隧道错台等隧道监测数据有更直观的了解。同时利用金字塔文件技术提高图像在系统内的加载速度,增强用户体验感。

基于LoRa无线通信的隧道变形实时监测系统设计与研究

这是一篇关于隧道监测,LoRa无线通信,嵌入式,激光测距的论文, 主要内容为在隧道施工中,为保障施工人员安全与施工质量,需要根据施工进度对隧道的各项参数指标进行测量。其中,拱顶沉降量和周边收敛量是最具代表性的检测项目。传统的人工量测一般采用收敛计、全站仪等方法,存在量测周期长,频率低,影响施工进度等问题。本文研究设计了一套基于LoRa无线通信技术、ARM嵌入式技术、激光测距传感器、云计算及移动Web技术的隧道变形实时监测系统。主要内容如下:1.对现有的隧道监测技术进行分析比较,结合隧道施工过程中的实际工况和需求,确定采用激光测距传感器作为隧道变形量的采集手段。通过分析比较多种常用无线信号传输技术,并采用射线跟踪法对隧道环境下的LoRa无线信道进行仿真,确定了LoRa技术为系统的主要无线通信手段。在此基础上,对系统进行了总体设计。明确了系统的基本架构。2.根据隧道变形监测系统的数据采集需求和其他性能指标,进行了隧道变形监测终端的硬件设计。包括主控制器、激光测距传感器、环境监测传感器及LoRa无线通信模块的选型,各传感器的数据采集电路设计和LoRa无线传输电路设计。3.根据隧道变形监测系统的总体设计和硬件架构,进行了系统软件部分的设计。软件设计内容包含电路驱动程序设计、监测云平台和客户端开发。对电路的驱动程序设计使得终端实现了实时采集数据的功能。通过设计云平台和客户端进行功能和界面,实现已采集的数据进行准确实时地呈现,达到直观显示和操作的目的。4.最后对系统进行安装和调试。包括激光传感器精度测试、隧道变形监测终端数据采集测试、LoRa信号传输距离测试以及云平台和客户端功能测试。试验表明系统各部分均达到了预期指标。

太湖隧道施工安全监测信息系统研究与实现

这是一篇关于隧道监测,信息系统,云服务器,风险动态评估,预警反馈的论文, 主要内容为我国作为一个交通大国,交通枢纽遍布全国,四通八达,近年来各种公路、铁路等基础工程的建设日益增加,带动了国民经济的持续发展,隧道工程作为其中重要的一环,已经逐渐引起国人的关注。然而由于传统的隧道监测手段单一、数据处理的方法不足,难以保证隧道施工的安全,各种隧道塌方事故时有发生,不仅危害了人民的生命安全,而且造成了巨大的经济损失。针对目前存在的问题,研发隧道施工安全监测信息系统,对于保障隧道施工安全具有重要意义。本文以太湖隧道工程作为研究案例,在分析信息系统功能需求的基础上,对系统开发过程中的关键技术和方法进行了深入的研究,本文的主要工作内容和成果如下:(1)利用PHP+Apache+My SQL新型开发模式,开发了一套基于B/S架构的集数据处理、数据分析、图形可视化、风险预警于一体的太湖隧道施工安全监测信息系统,解决了传统开发模式下网站运行速度慢、性能不稳定等问题。(2)研究了太湖隧道施工过程中多种类别数据的存储与管理方法,通过建立“日期-数据-施工工况”的对应关系,实现了基于云服务器+My SQL的太湖隧道施工监测数据的存储、管理和访问。针对原始点云数据、标靶球点云数据、标靶球球心数据,提出一种基于点云数据的三层结构管理方法,提高了管理效率,保证了数据安全。(3)研究了前端技术、数据通信技术、三维模型可视化技术的基本原理,实现了监测数据的管理与可视化表达,利用回归分析、灰色模型、BP神经网络等几种常见变形分析方法研究监测点变形规律,并调用Echarts图形接口实现了基于用户反馈的监测点动态变形曲线图的绘制。(4)提出了一种适用于太湖隧道的风险动态评估方法,通过建立隧道风险指数数学模型对隧道的安全作出评价,此外系统的预警机制能够及时地将预警信息反馈给监测人员,保障了整个施工过程的安全。

基于深度学习的隧道环缝识别算法及验证方法研究

这是一篇关于隧道监测,深度学习,U-Net模型的论文, 主要内容为近年来,国内地铁隧道建设持续推进,在建和运营隧道里程总数激增,与之同时隧道监测工作更加受到重视和关注。人工直接测量作为隧道监测的主要方式,其存在测量效率低、人工成本高、误差不稳定、环境恶劣等缺点,无法满足我国的隧道监测的任务要求。采用三维激光扫描技术代替人工进行作业,提高了作业效率的同时,也暴露出许多问题,并达不到预期的效果,问题主要集中于准确性和算法效率上。本文提出基于深度学习的隧道环缝识别算法,用以提高隧道环缝图像的识别准确率和效率。本文对U-Net网络进行研究,结合隧道环缝图像的特点,引入了密集连接结构和BN层,解决了U-Net网络在实际工程中分割能力不足的问题。其次,结合语义分割模型识别结果和点云阈值识别结果,提出“点云神经网络互校法”,能够有效提高系统环缝自动识别率。本文的主要工作如下。(1)经典U-Net分割网络对隧道图像的分割效果并不理想。针对此问题,本研究基于经典U-Net网络模型,使用密集连接卷积模块,构建了解码-编码网络模型。在U-Net的卷积模块中引入密集连接,从而提高特征的传递能力及其利用率。其次,为了减少梯度消失的问题,在所有卷积层后面加入了批标准化层,以此来调整网络层的数据分布。(2)构建改进后的U-Net网络模型。将经典U-Net模型和改进后的模型在验证集和测试集上进行对比实验。实验经分割结果和各项评价指标显示,密集连接和BN层的引入,提升了U-Net模型的分割准确率,增强了网络层中数据传递的有效性。(3)点云神经网络互校法。将单独使用点云阈值识别、改进后的U-Net网络和点云神经网络互校法进行对照试验。实验结果显示,在实际工程中,点云神经网络互校法能够大幅提高系统的工作效率和准确率。(4)隧道分管片椭圆拟合。盾构隧道每环均是由多个管片拼接而来,用一个椭圆模型来描述隧道断面显然不合理。本文在椭圆拟合的基础上,采用旋转平移法拟合隧道断面,计算隧道收敛值。(5)经过隧道现场人工测量验证,本文改进的U-Net模型和“点云神经网络互校法”,有较好的识别效率,能够准确地识别出环缝的位置,在工作效率远高于传统点云识别,可以基本满足工程应用要求。