关键词:
数字图像相关法
Python
非接触式
安全监测
围堰
摘要:
围堰结构是引水工程中的关键环节,如何确保围堰边坡的稳定性是一大难题。因此,对围堰等临时结构进行全生命周期的安全监测尤为重要。目前,对围堰等临时结构的监测仍处于探索阶段,相关的结构监控工作尚未完善。传统监测方法存在设备成本高、操作复杂、易受环境影响、监测点选点与埋设困难以及大量数据难以处理等问题。随着图像识别和信息技术的发展,数字图像相关技术(Digital Image Correlation,简称DIC)和编程技术给围堰监测带来了新的方法。为找寻合理、有效且便捷的水工结构监测手段,验证DIC监测技术在围堰等水工结构监测中的可行性并优化监测过程,本文的主要研究内容及成果如下:
(1)本文提出了图像目标区域选取的优化方法:平均灰度梯度评价方法。通过DIC:Ncorr对DIC监测过程进行了复现,并通过选取三种不同的目标区域,对比其平均灰度梯度与DIC测量误差之间的关系,验证了平均灰度梯度越高,DIC监测误差越小,监测精确度越高。该方法优化了DIC视觉监测目标子集的选取方法,提高了监测精度。
(2)本文以瑞典条分法作为基本原理,使用Python语言构建了围堰在线安全监测平台,实现对DIC非接触式监测所测得的数据进行自动验算,快速输出围堰各项参数,包括边坡安全系数、滑移面半径、圆心坐标、抗滑力矩、下滑力矩、半径与水平面夹角等,并将全生命周期的安全系数以曲线图的方式可视化。极大地降低了大量数据处理的成本,提高了监测效率。
(3)本文依托于龙河口引水工程,将DIC技术结合Python平台,对引水工程I标段围堰进行全生命周期的安全监测,验证DIC和Python技术在围堰结构监测领域的应用效果。通过现场踏勘和围堰资料分析,以及使用Geostudio软件对围堰有限元模拟的结果,对测点布置方案和相机布置方案进行了方案比选。全程监测3个月14天,24个监测点位共计生成数据60余万个。监测数据通过围堰监测平台自动验算,输出围堰安全系数曲线图。结合现场实际,围堰安全监测结果与围堰实际变形现象吻合,监测快速准确。
(4)本试验证明基于数字图像相关法的远程视觉监测手段,能够弥补传统监测手段在大型水工结构监测中的缺点,降低成本、简化操作、减少环境影响。同时,提高效率,并具有高精度、大范围和强环境适应性的特点。DIC能够实现测点布置的便捷性和随意性,并且实现24小时不间断监测,大大提高了监测时效性和准确性。结合Python计算机语言,构建的围堰在线安全监测平台,能够快速精确地处理大量监测数据,进行安全性验算,并将安全系数结果可视化,实现围堰测量和安全性验算的一体化自动监测,减轻监测者负担,减少人力和时间成本消耗。二者相结合,有效提高了围堰监测的自动化程度、精确度以及便利性,大大降低了围堰监测的人力物力成本,为水工结构安全监测提供了新的方法。
图[63]表[4]参[79]