锚杆轴力变化趋势预测方法技术

本发明专利技术公开了一种锚杆轴力变化趋势预测方法。本方法通过埋设振弦式传感器实时获取工程现场温度、地下水位高度、锚杆轴力等参数；基于粒子群算法优化分析并选择历史数据步数；采用红外线测距仪测量开挖位置与锚杆锚固位置之间的水平距离，同时测量开挖面与锚杆锚固位置之间的垂直距离。将已测得参数组作为学习样本，以差异进化算法优化的极限学习机作为计算方法，对锚杆所承受轴力在未来几天的变化趋势进行预测。本发明专利技术通过对工程现场当天相关参数的测量并结合其历史数据来超前预测未来几天内稳固锚杆所承受的轴力值，便于提前发现可能存在的工程危险，很大程度上提高了基坑施工过程中的安全系数。

Prediction method of axial force variation trend of anchor rod

The invention discloses a prediction method for the change trend of axial force of anchor rod. In this method, real-time parameters such as temperature, groundwater level and axial force of bolt are obtained by buried vibrating wire sensor; historical data steps are optimized and analyzed based on particle swarm optimization; the horizontal distance between excavation position and anchorage position is measured by infrared range finder, and the excavation surface and anchor is measured simultaneously. The vertical distance between anchoring positions. The measured parameters are taken as learning samples, and the ultimate learning machine optimized by differential evolution algorithm is used as calculating method to predict the change trend of axial force of bolt in the next few days. By measuring the relevant parameters of the project site on the same day and combining with the historical data, the invention can predict the axial force of the anchor rod in the next few days in advance, so as to find out the possible engineering hazards in advance and improve the safety factor of the foundation pit construction process to a great extent.

【技术实现步骤摘要】
锚杆轴力变化趋势预测方法
本专利技术涉及锚杆周力测量
，尤其涉及一种锚杆轴力变化趋势预测方法。
技术介绍
预应力锚杆支护技术通过施加高预紧力对锚杆支护范围内的围岩产生有效的径向约束，锚杆与围岩共同组成自承载结构，充分提高岩土体自身强度的同时显著减小结构自重，有效的维持了结构的稳定性。根据不同的岩体强度理论，众多学者对锚杆的作用机理进行了多种探索及解释，但是由于预应力锚杆与围岩作用机理的复杂性及周围地层结构的不确定性，至今尚无可应用于所有工程的普适方法。由于基坑中应用锚杆所存在的多参数、大变量、地层条件复杂且难以预测等问题，单纯的自动化监测无法及时的对即将出现的危险进行提前预警。
技术实现思路
本专利技术提供一种锚杆轴力变化趋势预测犯法，以克服上述技术问题。本专利技术锚杆轴力变化趋势预测方法，包括：采用振弦式传感器采集锚杆轴力，并存储所述锚杆轴力；采集当前轴力参数，所述轴力参数包括：通过温度传感器采集的工程现场温度，通过水位计采集的地下水位高度，通过红外线测距仪测量的开挖位置与锚杆锚固位置之间的水平距离、开挖水平面与锚杆锚固位置所在平面之间的垂直距离；将所述当前轴力参数和所述历史锚杆本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种锚杆轴力变化趋势预测方法，其特征在于，包括：采用振弦式传感器采集锚杆轴力，并存储所述锚杆轴力；采集当前轴力参数，所述轴力参数包括：通过温度传感器采集的工程现场温度，通过水位计采集的地下水位高度，通过红外线测距仪测量的开挖位置与锚杆锚固位置之间的水平距离、开挖水平面与锚杆锚固位置所在平面之间的垂直距离；将所述当前轴力参数和所述历史锚杆轴力作为学习样本采用极限学习算法进行非线性映射学习，得到预测的锚杆轴力。

【技术特征摘要】
1.一种锚杆轴力变化趋势预测方法，其特征在于，包括：采用振弦式传感器采集锚杆轴力，并存储所述锚杆轴力；采集当前轴力参数，所述轴力参数包括：通过温度传感器采集的工程现场温度，通过水位计采集的地下水位高度，通过红外线测距仪测量的开挖位置与锚杆锚固位置之间的水平距离、开挖水平面与锚杆锚固位置所在平面之间的垂直距离；将所述当前轴力参数和所述历史锚杆轴力作为学习样本采用极限学习算法进行非线性映射学习，得到预测的锚杆轴力。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前工作参数和所述历史锚杆轴力作为学习样本采用极限学习算法进行非线性映射学习之前，还包括：通过粒子群算法识别历史锚杆轴力的数量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述得到预测的锚杆轴力之后，还包括：将预测锚杆轴力与实测锚杆轴力相比较，若差值超出阈值，则根据差异进化算法优化所述及极限学习机的参数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过粒子群算法识别历史锚杆轴力的数量，包括：根据轴力参数构建初始学习样本；初始化粒子群算法；根据所述初始学习样本采用所述粒子群算法迭代得到历史轴力数量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据差异进化算法优化所述及极限学习机的参数，包括：设置差...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑帅，姜谙男，郑世杰，杨锐，郭树勋，董庆波，韩朝，姜相松，李兴盛，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21