摘要
在隧道的施工建设和营运过程中，对结构形变实时监测，实现监测系统预警一体化管理，对于全面保证大型工况结构的安全非常重要。由于结构形变是一个复杂的过程，影响变形的因素很多，对隧道结构形变及时准确监测是隧道工程的重要内容。在复杂隧道工况下，采用不同的量测手段就会形成不同监测系统，可以分为接触式量测和非接触式量测。本文对隧道结构形变的特点分析，通过 ABAQUS 软件对隧道进行数值模拟得出隧道的形变规律，从而确定出隧道形变的关键监测点位。基于计算机视觉+物联网的方法搭建一套高精度隧道结构形变实时监测系统，通过对激光光斑图像采集处理，计算出光斑中心坐标变化，作为结构形变量测值。对结构形变监测系统研制过程中，论文的主要工作及取得的研究成果如下： （1）针对在建隧道开挖方法采用的全断面施工方法和台阶法，在最不利工况条件下，采用有限元分析软件进行数值仿真，得出隧道在建设过程中拱顶沉降和水平收敛的变化规律，进而确定隧道结构变形监测点位的布置。 （2）针对激光光斑有效提取涉及的激光波长、环境光线明暗度、雾气对图像干扰等诸多因素，进行相应的补偿研究。针对隧道雾气，设计去雾算法与激光光斑中心提取算法相融合，同时在激光光斑坐标提取过程中对图像进行标定，分析硬件引起的畸变原因并设计标定算法，通过与标尺对比确定激光光斑坐标位置。 （3）提出并搭建一套隧道结构变形监测系统。监测系统包含硬件系统设计和监测软件部分。硬件系统由中央控制模块、通讯模块、图像采集模块和远程服务器等组成，其中中央控制模块采用DIY设计工控机验证监测原理后，基于嵌入式ARM芯片开发出中央控制系统，实现数据的采集和发送功能。设计 PC 端监测控制台，开发系统的云端数据监控界面，在APP端开发出监测界面移动端程序。 （4）将研制的监测系统布置到隧道中，获得隧道结构变形实测数据，建立预测模型，分析不同模型的特点及其预测准确度。基于灰色模型、BP神经网络、长短期记忆神经网络LSTM、支持向量机SVM搭建隧道结构变形预测模型，同时用误差最优最小二乘法、均方误差倒数法和等权分配法分别对灰色模型和LSTM模型建立组合模型。实验结果表明单预测模型中采用LSTM模型的预测效果较好，组合预测模型中采用均方误差倒数法的预测效果较好。
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