[發(fā)明專利]基于云平臺的邊坡預(yù)應(yīng)力錨桿智能化監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)及方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011206830.1
• 申請日: 2020-11-03
• 公開（公告）號: CN112095596B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曲宏略;廖峪;唐文睿;王威;唐泰可
• 申請（專利權(quán)）人: 成都諾比侃科技有限公司
• 主分類號: E02D5/74
• 分類號: E02D5/74;E02D17/20;E02D33/00;G06F30/27;G08B21/10;G01L1/00;G01D21/02
• 代理公司: 成都正華專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51229
• 代理人: 李蕊

1.一種基于云平臺的邊坡預(yù)應(yīng)力錨桿智能化監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警方法，其特征在于，所述基于云平臺的邊坡預(yù)應(yīng)力錨桿智能化監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)包括錨桿；所述錨桿底部與攪拌筒連接，攪拌筒上設(shè)置若干個攪拌齒；所述錨桿外圍設(shè)置套管，套管和錨桿之間形成注漿通道；所述注漿通道頂部與注漿口連通，注漿通道底部與若干個出漿口連通；所述錨桿頂部的與套管的交界處套設(shè)止?jié){塞，位于止?jié){塞下部的錨桿上設(shè)置磁通量傳感器，位于止?jié){塞上部的錨桿上依次安裝蓋板和預(yù)應(yīng)力螺母；所述錨桿頂部貼設(shè)RFID標簽；

所述磁通量傳感器通過電纜與現(xiàn)場通信網(wǎng)關(guān)通信連接，RFID標簽與現(xiàn)場讀寫器信號連接；所述現(xiàn)場讀寫器與現(xiàn)場通信網(wǎng)關(guān)電纜相連，現(xiàn)場通信網(wǎng)關(guān)通過云服務(wù)器與管理人員APP信號連接；所述云服務(wù)器與用戶業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)端信號連接；

所述錨桿上間隔貼設(shè)有若干應(yīng)力片，所述應(yīng)力片通過電纜與現(xiàn)場通信網(wǎng)關(guān)相連；

所述攪拌筒與錨桿底部螺紋連接，若干個所述出漿口開設(shè)于套管下部，且出漿口傾斜設(shè)置；

所述現(xiàn)場通信網(wǎng)關(guān)通過4G/5G/xDSL與云服務(wù)器信號連接，磁通量傳感器為CCT105J磁通量傳感器；

位于錨桿四周的地質(zhì)或土壤內(nèi)安裝溫度傳感器和濕度傳感器；

所述方法包括：

S1、基于若干個應(yīng)力片實時采集錨桿上各個點位的應(yīng)變值，并將應(yīng)變值通過現(xiàn)場通信網(wǎng)關(guān)上傳至云服務(wù)器；

S2、根據(jù)獲取的各個點位的應(yīng)變值，構(gòu)建錨桿平均剪應(yīng)力預(yù)測模型；

S3、計算錨桿與錨孔之間的空隙應(yīng)力函數(shù)關(guān)系；

S4、根據(jù)S3中的孔隙應(yīng)力函數(shù)關(guān)系修正錨桿平均剪應(yīng)力預(yù)測模型，得到錨桿剪應(yīng)力預(yù)測模型；

S5、按照時間順序，衡量錨桿剪應(yīng)力預(yù)測模型輸出的錨桿剪應(yīng)力值與磁通量傳感器實測得到的錨桿剪應(yīng)力值之間的差的絕對值D；

S6、根據(jù)錨桿事故類型，利用專家知識庫對事故進行事故真?zhèn)闻袛啵^對值D進劃分，得到劃分后的絕對值d1，d2，d3，d4，…dn；

S7、基于深度學(xué)習(xí)，并根據(jù)劃分后的絕對值d1，d2，d3，d4，…dn，構(gòu)建事故預(yù)警的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過事故預(yù)警的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將輸出的事故預(yù)警信息傳送至管理人員APP和現(xiàn)場施工APP上。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺的邊坡預(yù)應(yīng)力錨桿智能化監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警方法，其特征在于，所述S2中根據(jù)獲取的各個點位的應(yīng)變值，構(gòu)建錨桿平均剪應(yīng)力預(yù)測模型：

其中，F(xiàn)₀為平均剪應(yīng)力值，f₁和f₂為錨桿上相鄰兩點之間的剪應(yīng)力值，E為錨桿的彈性模量，d為錨桿直徑，為相鄰應(yīng)變片之間的間距，A_S為錨桿橫截面積。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺的邊坡預(yù)應(yīng)力錨桿智能化監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警方法，其特征在于，所述S3中計算錨桿與錨孔之間的空隙應(yīng)力函數(shù)關(guān)系：

其中，P₁為錨孔內(nèi)平均空隙壓力，為錨孔內(nèi)漿液與錨桿之間的張力，h為漿液深度，R為漿液圍繞錨桿的外圍半徑，r為錨孔半徑。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺的邊坡預(yù)應(yīng)力錨桿智能化監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警方法，其特征在于，所述S4中根據(jù)S3中的孔隙應(yīng)力函數(shù)關(guān)系修正錨桿平均剪應(yīng)力預(yù)測模型，得到錨桿剪應(yīng)力預(yù)測模型，為：

其中，F(xiàn)為修正后的錨桿剪應(yīng)力，β為孔隙應(yīng)力修正系數(shù)，K₁為漿液壓縮模量，K₂為土壤或固體基質(zhì)壓縮模量，S₁為漿液飽和度，S₂為土壤飽和度，為整體孔隙率，f₁和f₂為錨桿上相鄰兩點之間的剪應(yīng)力值，E為錨桿的彈性模量，d為錨桿直徑，為相鄰應(yīng)變片之間的間距，A_S為錨桿橫截面積。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺的邊坡預(yù)應(yīng)力錨桿智能化監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警方法，其特征在于，所述S7中基于深度學(xué)習(xí)，并根據(jù)劃分后的絕對值d1，d2，d3，d4，…dn，構(gòu)建事故預(yù)警的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：

將若干組絕對值d1，d2，d3，d4，…dn，進行歸一化處理，并將歸一化處理后的絕對值數(shù)據(jù)投影到[0，1]區(qū)間內(nèi)，得到若干組絕對值特征數(shù)據(jù)；

將若干組絕對值特征數(shù)據(jù)作為輸入特征向量代入訓(xùn)練好的PNN模型中進行事故初步診斷，輸出初步事故診斷結(jié)果；

將未能識別出事故類型對應(yīng)的絕對值特征數(shù)據(jù)，帶入訓(xùn)練好的支持向量機中進行非線性數(shù)據(jù)的事故分類，輸出絕對值特征數(shù)據(jù)對應(yīng)的事故類型。