一种地铁施工加固方法与流程

1.本技术涉及隧道施工领域，尤其涉及一种地铁施工加固方法。


背景技术：

2.地铁盾构施工法是一种在城市地下进行快速、高效、便捷的隧道建设方法。它通过利用专门设计的盾构机进行施工，将钢管和混凝土等材料在地下挖掘成型，并同时完成支护结构的施工，能够在较短时间内实现隧道的开挖、支护和固结，大大缩短了隧道建设周期。
3.盾构机是一种专门用于地下隧道施工的机械设备，通常由盾构壳体、前部开挖装置、推进系统、后部支撑系统、电气及液压系统等组成。在地铁盾构施工中，盾构机首先通过前部开挖装置在地下逐渐挖掘出隧道，然后使用推进系统将盾构机移动到挖掘的前端位置，同时进行管片安装和环状混凝土浇筑，完成隧道开挖和支护。
4.在盾构施工过程中，加固是非常重要的一步。由于地下隧道长期处于地下环境中，在施工过程中需要考虑其稳定性和安全性，防止出现塌方、坍塌、破坏等安全事故。而加固作为隧道支护的重要措施之一，对于保障隧道稳定、防止各种事故的发生具有非常重要的意义。然而现有的加固结构十分复杂，不便于现场施工；另外，无法及时发现需要加固的部位，进而无法进行针对性的加固。


技术实现要素：

5.为了解决上述问题，本发明提供一种地铁施工加固方法。
6.本发明的一种地铁施工加固方法，包括以下步骤：
7.s1.洞口开挖：盾构施工开始前，对隧道两端进行开挖，以便盾构机的出入和管片的运输。开挖洞口进行支护，以确保隧道周围的土体不会坍塌。
8.s2.盾构机掘进：随着洞口的开挖完成，盾构机开始掘进。在掘进过程中，对地质条件、地层情况以及盾构机的运行参数进行实时监测，确保隧道施工的安全和顺利。
9.s3.钢筋混凝土管片铺设：当盾构机掘进一段距离后，开始铺设钢筋混凝土管片了。管片的数量和长度由隧道尺寸和设计要求决定。管片通过盾构机后部的输送系统运输并铺设在隧道内。
10.s4.隧道结构加固：当隧道掘进完成后，测量隧道表面变形，对变形部位进行结构加固和封闭。
11.其中，所述对变形部位进行结构加固和封闭，包括在变形部位设置加固装置，所述加固装置为模块化的拱形加固结构。
12.所述拱形加固结构，包括：
13.一对侧拱元件，固定在拱顶的两侧，从地面延伸到拱顶的中间位置；
14.至少一个中心拱形元件，其插入在两个横向元件之间的中心空间中，从而形成覆盖隧道拱顶中央部分的拱形。中心拱形元件通过锁合结构连接到一对侧拱元件，锁合结构
包括侧拱元件端部的c形结构，c形结构包括横向凹槽，以容纳中心拱形元件的边缘。
15.中心拱形元件设置有加强肋。侧拱元件的背部设置加强肋；c形结构还包括开口槽，以便水从拱顶流出并在加强肋间流动，进而收集在隧道中的排水通道中。侧拱元件的背部加强肋设有锚定螺钉，将侧拱元件固定至隧道的拱顶。
16.侧拱元件的侧端配备能够接收相邻侧拱元件的侧边的结构，以便拱形加固结构从沿着隧道的整个长度串联安装，以覆盖需要加固的区域。
17.其中，采用激光扫描精确测量隧道表面变形。通过使用激光仪器进行扫描，获取高精度的隧道表面数据，从而实现对隧道内部结构变形的监测和分析。
18.激光扫描的隧道变形方法，包括以下步骤：
19.s41.在隧道内部设置多个激光发射器和接收器，并分别与计算机相连；
20.s42.利用激光发射器沿不同方向向隧道内表面发射激光束，激光信号经直线传播后被接收器采集并转换为模数转换器输入信号输入到计算机上，计算机根据输入的信号反演出激光信号发射点与激光信号接收点之间的距离；
21.s43.根据所获取的激光扫描数据，使用离散余弦变换在线性范围内进行信号压缩，减少数据带宽，并使得影响因素更为明显；
22.s44.计算隧道表面的三维坐标，并进行三角剖分，将原始数据进行重构，得到三维隧道表面模型，同时根据该三维表面模型计算得到隧道各部位的分布应力；
23.s45.根据所得到的隧道各部位分布应力的数据，进一步对隧道结构的变形情况进行监测，根据应力张量求解应力主轴方向psd和应力主值pvs，公式如下：
[0024][0025][0026][0027]
其中，σ
x
、σy和σz分别是应力张量的主值，方向角度θ和分别表示应力主轴方向与世界坐标系(x,y,z)之间的角度；
[0028]
根据psd和pvs的数据结果，使用统计学方法进行协方差分析，以确定变形源，并用最小二乘法进行反演计算，得出变形源的空间位置和位移大小；
[0029]
s46.基于反演计算得到的变形源的位置和位移大小，结合3d图形技术，对隧道变形情况进行可视化展示。
[0030]
其中，该激光扫描系统通过多个激光发射器和接收器的多方向扫描，较为全面地获取隧道内部表面的变形情况，从而提高了监测系统的监测精度和效率。
[0031]
步骤s43是在所获取的激光扫描数据基础上，使用离散余弦变换在线性范围内进行信号压缩，以减少数据带宽并使影响因素更为明显。步骤如下：
[0032]
s431.将三维激光扫描数据表示为一个三维数组，其中每个元素代表激光扫描数据中的一个点，该点的坐标和强度等信息存储在该元素中。假设该数组的大小为m
×n×
l，其中m、n和l分别代表三个坐标轴上的采样点数。
[0033]
s432.对这个三维数组的每个二维平面(沿着某个坐标轴)进行离散余弦变换，并
保留前k个系数，其中k是一个小于等于最小维数的整数，即k≤min(mi,ni)。这些系数表示了该平面在频域上的主要信息，用来重建原始数据。对于二维平面i，其离散余弦变换结果表示为：
[0034][0035]
其中，f(m,n)i表示位于平面i中坐标为(m,n)的点的强度值，f(k,l)i表示离散余弦变换后第i个平面在频域中对应的系数。经过离散余弦变换之后，将f(k,l)i的大小按照降序排列，并保留前k个系数，其余系数则用零来代替。
[0036]
s433.对于每个沿着坐标轴的平面，在压缩后的系数和原始数据中，仅保留了前k个重要系数。因此，在使用压缩数据进行重建时，将使用离散余弦变换方法计算得到的系数进行逆变换，以重建原始的三维激光扫描数据。
[0037]
其中，所述在隧道内部设置多个激光发射器和接收器，并分别与计算机相连，包括以下步骤：
[0038]
s411.激光扫描设备安装与姿态测量：在进行姿态校准前，确定激光扫描设备的安装位置以及方向。在安装完成后，利用陀螺仪、加速度计等惯性导航组件对设备的姿态进行测量和记录。
[0039]
s412.采集扫描数据并预处理：在测量好设备的姿态信息后，开启激光扫描设备进行扫描，得到一系列点云数据。在这些点云数据中，包含了隧道表面的形态和轮廓等信息，并且这些点云数据会受到一定程度的姿态偏移影响。为了消除这些影响，进行点云预处理，如去噪、滤波、配准等操作。
[0040]
s413.惯性导航姿态跟踪和校准：针对通过陀螺仪、加速度计等惯性导航组件得到的姿态信息，计算设备的姿态变换矩阵，并将点云数据中的每个点进行旋转矫正，使其能够与全局坐标系对齐。此时，扫描设备的姿态校准已完成。
[0041]
s414.校准后数据反演计算：校准后的点云数据进行反演计算，以得到隧道表面的形变信息和位移数据。这些数据对于工程建设等领域非常有用，做出合理的决策。
[0042]
本发明中利用惯性导航技术实现姿态校准，以获得更为准确的激光扫描数据。在激光扫描系统中，由于隧道内部结构的复杂性和多变性，激光束的传播路径往往难以全面掌握，这就给激光扫描带来了很大的误差和不确定性。将惯性导航技术应用到激光扫描中，实现对扫描设备的精准姿态跟踪和校准，从而提高扫描数据的精度和可靠性，并降低扫描误差和不确定性。
[0043]
另外，为了提高形变计算的准确性和稳定性，基于机器学习和深度学习进行激光扫描数据处理方法，步骤包括：
[0044]
s421.数据预处理：获取目标隧道的大量激光扫描数据，并进行去噪、滤波、平滑等预处理操作，以优化数据质量。其中，激光扫描数据通过实现姿态校准，得到隧道表面的坐标信息。
[0045]
s422.特征提取和表示：从预处理后的数据中提取有用的特征和信息，如曲率、法向量、点云密度等指标，并使用pca方法对坐标数据进行降维，以便后续的学习和计算。公式如下：
[0046]
x
pca
＝xw
[0047]
其中，x为原始坐标数据矩阵，w为转换矩阵。
[0048]
s423.模型训练：使用神经网络算法进行建模和训练，以学习和捕捉数据中的高层次抽象特征，并输出目标隧道的形状和结构等信息。其中，训练过程中使用损失函数来评估和优化模型的准确性，公式如下：
[0049][0050]
其中，l为损失函数，yi为实际值，f(xi)为模型预测值，n为数据样本数。
[0051]
s424.反演计算：将训练好的模型应用于真实激光扫描数据中，使用最小二乘法进行反演计算，输出隧道表面的形状和结构。公式如下：
[0052][0053]
其中，y为目标值，是待预测的结果向量，即是激光扫描数据中的坐标信息；
[0054]
x为输入特征，是反演计算模型所需要的参数或特征向量，即pca降维后的坐标数据矩阵；
[0055]
f(x；θ)表示模型对输入特征进行映射得到的预测值，其中θ表示神经网络中的参数。
[0056]
表示实际值和预测值之间的平方误差和，也就是误差的平方和。
[0057]
因此，通过最小化平方误差和，求得一组最优的参数θ，使得模型预测值和实际值之间的误差最小。这样，将训练好的模型应用于真实激光扫描数据中，通过反演计算来输出隧道的形状和结构等信息。
[0058]
本发明的一种地铁施工加固方法，具有以下技术优势：
[0059]
(1)拱形加固结构利用拱形结构的特点来提高结构的强度和稳定性。拱形结构的均匀载荷传递特性，承受的压力可以分散到整个结构中，避免了应力集中，不容易发生破坏。此外，拱形加固结构中采用的加强肋和锚定螺钉等设计，可以进一步增强结构的刚性和稳定性，提高了结构的承载能力和抗震能力。
[0060]
(2)拱形加固结构中采用了标准化模块化设计，各个模块之间可以快速连接和拆卸。在实际操作中，施工人员只需要按照设计要求安装和组装不同的模块，就可以完成整个结构的搭建。此外，由于拱形加固结构是由多个模块组成的，因此在维护和更换部件时，也可以快速拆卸和更换受损的部件，大大降低了维修和维护成本。
[0061]
(3)激光扫描的隧道变形监测系统采用激光仪器进行扫描，通过多个激光发射器和接收器沿不同方向向隧道内表面发射激光束，并利用计算机精确反演出激光信号发射点与激光信号接收点之间的距离，从而获得高精度的隧道表面数据。与传统的隧道监测方法相比，该系统具有更高的采样频率和更高的精度，能够更全面、准确地反映隧道变形情况。
[0062]
(4)为了克服大量数据处理和存储上的限制，隧道变形监测系统在获取完激光扫描数据后，使用离散余弦变换在线性范围内进行信号压缩，减少数据带宽，并使得影响因素更为明显。同时，根据离散余弦变换后的数据，能够快速计算得到隧道表面的三维坐标，并进行三角剖分，进一步得到三维隧道表面模型，从而实现快速的数据处理和分析。
[0063]
(5)隧道变形监测系统能够使用统计学方法进行协方差分析，以确定变形源，并用最小二乘法进行反演计算，得出变形源的空间位置和位移大小。这些结果与3d图形技术相结合，以可视化的方式呈现出隧道变形情况，用户可以更直观地了解隧道的安全状况和变形情况，从而对隧道的施工和运营提供更好的参考和支持。
[0064]
(5)使用离散余弦变换算法对隧道表面数据进行压缩，大幅减少数据量，并且不会导致数据丢失。由于离散余弦变换处理所得的系数矩阵具有较好的压缩性，只保留部分重要的系数，从而使得压缩后的数据量减少到原始数据大小的一小部分。这极大地提高了数据的传输速率和存储效率。
[0065]
在进行离散余弦变换变换时，对于每个二维平面，通过对其进行逆变换，得到重构后的原始数据。相较于原始数据，离散余弦变换处理后的系数矩阵在频域上的表达更为分散，从而使得信噪比得到了提高。在实际应用中，噪音可能会使得信号的识别和定位变得困难，因此，通过使用离散余弦变换算法将噪音降低，获得更加准确和清晰的数据。
[0066]
(6)激光扫描技术通过高速、高密度、高分辨率的数据采集，能够获取到隧道表面塌陷、位移等微小变形信息，其监测精度高达毫米级或亚毫米级，远远高于传统的测量方法。此外，激光扫描技术的数据处理和分析功能也非常强大，能够对数据进行多层次、多角度的分析和比对，进一步提高了测量的精度和可信度。激光扫描技术在较短的时间内完成对隧道表面的监测任务，同时还具有较低的能源消耗，降低了监测过程中的成本和资源消耗。此外，激光扫描技术也非常适合在复杂环境下进行监测，例如隧道的曲线或弯道处，传统的测量方法很难进行，而激光扫描技术能够轻松应对，从而提高了监测效率和数据质量。通过激光扫描技术实现高速、高密度、高分辨率的数据采集，获取到隧道表面塌陷、位移等微小变形信息，并利用加固结构进行针对性地加固，大大提高了地铁施工的安全性。
附图说明
[0067]
图1是本发明的一种地铁施工加固方法的流程图。
[0068]
图2是本发明的一种地铁施工加固方法使用的加固结构示意图。
[0069]
图3是本发明的一种地铁施工加固方法使用的加固结构用于隧道示意图。
[0070]
图4是本发明的一种地铁施工加固方法使用的加固结构爆炸图。
具体实施方式
[0071]
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
[0072]
本发明提供一种地铁施工加固方法，包括以下步骤：
[0073]
s1.洞口开挖：盾构施工开始前，对隧道两端进行开挖，以便盾构机的出入和管片的运输。开挖洞口进行支护，以确保隧道周围的土体不会坍塌。
[0074]
s2.盾构机掘进：随着洞口的开挖完成，盾构机开始掘进。在掘进过程中，对地质条件、地层情况以及盾构机的运行参数进行实时监测，确保隧道施工的安全和顺利。
[0075]
s3.钢筋混凝土管片铺设：当盾构机掘进一段距离后，开始铺设钢筋混凝土管片
了。管片的数量和长度由隧道尺寸和设计要求决定。管片通过盾构机后部的输送系统运输并铺设在隧道内。
[0076]
s4.隧道结构加固：当隧道掘进完成后，测量隧道表面变形，对变形部位进行结构加固和封闭。
[0077]
其中，所述对变形部位进行结构加固和封闭，包括在变形部位设置加固装置，所述加固装置为模块化的拱形加固结构。
[0078]
所述拱形加固结构，包括：
[0079]
一对侧拱元件2、2’，固定在拱顶的两侧，从地面延伸到拱顶的中间位置；
[0080]
至少一个中心拱形元件3，其插入在两个横向元件2、2’之间的中心空间c中，从而形成覆盖隧道拱顶中央部分的拱形。中心拱形元件3通过锁合结构连接到一对侧拱元件2、2’，锁合结构包括侧拱元件2、2’端部的c形结构，c形结构包括横向凹槽，以容纳中心拱形元件3的边缘31。
[0081]
中心拱形元件3设置有加强肋33。侧拱元件2、2’的背部设置加强肋22、22’；c形结构还包括开口槽25，以便水从拱顶流出并在加强肋22、22’间流动，进而收集在隧道中的排水通道中。侧拱元件2、2’的背部加强肋22、22’设有锚定螺钉21、21’，将侧拱元件2、2’固定至隧道的拱顶。
[0082]
侧拱元件2、2’的侧端配备能够接收相邻侧拱元件2、2’的侧边的结构，以便拱形加固结构从沿着隧道的整个长度串联安装，以覆盖需要加固的区域。
[0083]
其中，采用激光扫描精确测量隧道表面变形。通过使用激光仪器进行扫描，获取高精度的隧道表面数据，从而实现对隧道内部结构变形的监测和分析。
[0084]
激光扫描的隧道变形监测方法，包括以下步骤：
[0085]
s41.在隧道内部设置多个激光发射器和接收器，并分别与计算机相连；
[0086]
s42.利用激光发射器沿不同方向向隧道内表面发射激光束，激光信号经直线传播后被接收器采集并转换为模数转换器输入信号输入到计算机上，计算机根据输入的信号反演出激光信号发射点与激光信号接收点之间的距离；
[0087]
s43.根据所获取的激光扫描数据，使用离散余弦变换在线性范围内进行信号压缩，减少数据带宽，并使得影响因素更为明显；
[0088]
s44.计算隧道表面的三维坐标，并进行三角剖分，将原始数据进行重构，得到三维隧道表面模型，同时根据该三维表面模型计算得到隧道各部位的分布应力；
[0089]
s45.根据所得到的隧道各部位分布应力的数据，进一步对隧道结构的变形情况进行监测，根据应力张量求解应力主轴方向psd和应力主值pvs，公式如下：
[0090][0091][0092][0093]
其中，σ
x
、σy和σz分别是应力张量的主值，方向角度θ和分别表示应力主轴方向与世界坐标系(x,y,z)之间的角度；
[0094]
根据psd和pvs的数据结果，使用统计学方法进行协方差分析，以确定变形源，并用最小二乘法进行反演计算，得出变形源的空间位置和位移大小；
[0095]
s46.基于反演计算得到的变形源的位置和位移大小，结合3d图形技术，对隧道变形情况进行可视化展示。
[0096]
其中，该激光扫描系统通过多个激光发射器和接收器的多方向扫描，较为全面地获取隧道内部表面的变形情况，从而提高了监测系统的监测精度和效率。
[0097]
步骤s43是在所获取的激光扫描数据基础上，使用离散余弦变换在线性范围内进行信号压缩，以减少数据带宽并使影响因素更为明显。步骤如下：
[0098]
s431.将三维激光扫描数据表示为一个三维数组，其中每个元素代表激光扫描数据中的一个点，该点的坐标和强度等信息存储在该元素中。假设该数组的大小为m
×n×
l，其中m、n和l分别代表三个坐标轴上的采样点数。
[0099]
s432.对这个三维数组的每个二维平面(沿着某个坐标轴)进行离散余弦变换，并保留前k个系数，其中k是一个小于等于最小维数的整数，即k≤min(mi,ni)。这些系数表示了该平面在频域上的主要信息，用来重建原始数据。对于二维平面i，其离散余弦变换结果表示为：
[0100][0101]
其中，f(m,n)i表示位于平面i中坐标为(m,n)的点的强度值，f(k,l)i表示离散余弦变换后第i个平面在频域中对应的系数。经过离散余弦变换之后，将f(k,l)i的大小按照降序排列，并保留前k个系数，其余系数则用零来代替。
[0102]
s433.对于每个沿着坐标轴的平面，在压缩后的系数和原始数据中，仅保留了前k个重要系数。因此，在使用压缩数据进行重建时，将使用离散余弦变换方法计算得到的系数进行逆变换，以重建原始的三维激光扫描数据。
[0103]
其中，所述在隧道内部设置多个激光发射器和接收器，并分别与计算机相连，包括以下步骤：
[0104]
s411.激光扫描设备安装与姿态测量：在进行姿态校准前，确定激光扫描设备的安装位置以及方向。在安装完成后，利用陀螺仪、加速度计等惯性导航组件对设备的姿态进行测量和记录。
[0105]
s412.采集扫描数据并预处理：在测量好设备的姿态信息后，开启激光扫描设备进行扫描，得到一系列点云数据。在这些点云数据中，包含了隧道表面的形态和轮廓等信息，并且这些点云数据会受到一定程度的姿态偏移影响。为了消除这些影响，进行点云预处理，如去噪、滤波、配准等操作。
[0106]
s413.惯性导航姿态跟踪和校准：针对通过陀螺仪、加速度计等惯性导航组件得到的姿态信息，计算设备的姿态变换矩阵，并将点云数据中的每个点进行旋转矫正，使其能够与全局坐标系对齐。此时，扫描设备的姿态校准已完成。
[0107]
s414.校准后数据反演计算：校准后的点云数据进行反演计算，以得到隧道表面的形变信息和位移数据。这些数据对于工程建设等领域非常有用，做出合理的决策。
[0108]
本发明中利用惯性导航技术实现姿态校准，以获得更为准确的激光扫描数据。在
激光扫描系统中，由于隧道内部结构的复杂性和多变性，激光束的传播路径往往难以全面掌握，这就给激光扫描带来了很大的误差和不确定性。将惯性导航技术应用到激光扫描中，实现对扫描设备的精准姿态跟踪和校准，从而提高扫描数据的精度和可靠性，并降低扫描误差和不确定性。
[0109]
另外，为了提高形变计算的准确性和稳定性，基于机器学习和深度学习进行激光扫描数据处理方法，步骤包括：
[0110]
s421.数据预处理：获取目标隧道的大量激光扫描数据，并进行去噪、滤波、平滑等预处理操作，以优化数据质量。其中，激光扫描数据通过实现姿态校准，得到隧道表面的坐标信息。
[0111]
s422.特征提取和表示：从预处理后的数据中提取有用的特征和信息，如曲率、法向量、点云密度等指标，并使用pca方法对坐标数据进行降维，以便后续的学习和计算。公式如下：
[0112]
x
pca
＝xw
[0113]
其中，x为原始坐标数据矩阵，w为转换矩阵。
[0114]
s423.模型训练：使用神经网络算法进行建模和训练，以学习和捕捉数据中的高层次抽象特征，并输出目标隧道的形状和结构等信息。其中，训练过程中使用损失函数来评估和优化模型的准确性，公式如下：
[0115][0116]
其中，l为损失函数，yi为实际值，f(xi)为模型预测值，n为数据样本数。
[0117]
s424.反演计算：将训练好的模型应用于真实激光扫描数据中，使用最小二乘法进行反演计算，输出隧道表面的形状和结构。公式如下：
[0118][0119]
其中，y为目标值，是待预测的结果向量，即是激光扫描数据中的坐标信息；
[0120]
x为输入特征，是反演计算模型所需要的参数或特征向量，即pca降维后的坐标数据矩阵；
[0121]
f(x；θ)表示模型对输入特征进行映射得到的预测值，其中θ表示神经网络中的参数。
[0122]
表示实际值和预测值之间的平方误差和，也就是误差的平方和。
[0123]
因此，通过最小化平方误差和，求得一组最优的参数θ，使得模型预测值和实际值之间的误差最小。这样，将训练好的模型应用于真实激光扫描数据中，通过反演计算来输出隧道的形状和结构等信息。
[0124]
本发明的一种地铁施工加固方法，具有以下技术优势：
[0125]
(1)拱形加固结构利用拱形结构的特点来提高结构的强度和稳定性。拱形结构的均匀载荷传递特性，承受的压力可以分散到整个结构中，避免了应力集中，不容易发生破坏。此外，拱形加固结构中采用的加强肋和锚定螺钉等设计，进一步增强结构的刚性和稳定性，提高了结构的承载能力和抗震能力。
[0126]
(2)拱形加固结构中采用了标准化模块化设计，各个模块之间可以快速连接和拆卸。在实际操作中，施工人员只需要按照设计要求安装和组装不同的模块，就可以完成整个结构的搭建。此外，由于拱形加固结构是由多个模块组成的，因此在维护和更换部件时，也可以快速拆卸和更换受损的部件，大大降低了维修和维护成本。
[0127]
(3)激光扫描的隧道变形监测系统采用激光仪器进行扫描，通过多个激光发射器和接收器沿不同方向向隧道内表面发射激光束，并利用计算机精确反演出激光信号发射点与激光信号接收点之间的距离，从而获得高精度的隧道表面数据。与传统的隧道监测方法相比，该系统具有更高的采样频率和更高的精度，能够更全面、准确地反映隧道变形情况。
[0128]
(4)为了克服大量数据处理和存储上的限制，隧道变形监测系统在获取完激光扫描数据后，使用离散余弦变换在线性范围内进行信号压缩，减少数据带宽，并使得影响因素更为明显。同时，根据离散余弦变换后的数据，能够快速计算得到隧道表面的三维坐标，并进行三角剖分，进一步得到三维隧道表面模型，从而实现快速的数据处理和分析。
[0129]
(5)隧道变形监测系统能够使用统计学方法进行协方差分析，以确定变形源，并用最小二乘法进行反演计算，得出变形源的空间位置和位移大小。这些结果与3d图形技术相结合，以可视化的方式呈现出隧道变形情况，用户可以更直观地了解隧道的安全状况和变形情况，从而对隧道的施工和运营提供更好的参考和支持。
[0130]
(5)使用离散余弦变换算法对隧道表面数据进行压缩，大幅减少数据量，并且不会导致数据丢失。由于离散余弦变换处理所得的系数矩阵具有较好的压缩性，只保留部分重要的系数，从而使得压缩后的数据量减少到原始数据大小的一小部分。这极大地提高了数据的传输速率和存储效率。
[0131]
在进行离散余弦变换变换时，对于每个二维平面，通过对其进行逆变换，得到重构后的原始数据。相较于原始数据，离散余弦变换处理后的系数矩阵在频域上的表达更为分散，从而使得信噪比得到了提高。在实际应用中，噪音可能会使得信号的识别和定位变得困难，因此，通过使用离散余弦变换算法将噪音降低，获得更加准确和清晰的数据。
[0132]
(6)激光扫描技术通过高速、高密度、高分辨率的数据采集，能够获取到隧道表面塌陷、位移等微小变形信息，其监测精度高达毫米级或亚毫米级，远远高于传统的测量方法。此外，激光扫描技术的数据处理和分析功能也非常强大，能够对数据进行多层次、多角度的分析和比对，进一步提高了测量的精度和可信度。激光扫描技术在较短的时间内完成对隧道表面的监测任务，同时还具有较低的能源消耗，降低了监测过程中的成本和资源消耗。此外，激光扫描技术也非常适合在复杂环境下进行监测，例如隧道的曲线或弯道处，传统的测量方法很难进行，而激光扫描技术能够轻松应对，从而提高了监测效率和数据质量。通过激光扫描技术实现高速、高密度、高分辨率的数据采集，获取到隧道表面塌陷、位移等微小变形信息，并利用加固结构进行针对性地加固，大大提高了地铁施工的安全性。
[0133]
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的保护范围当中。

技术特征：
1.一种地铁施工加固方法，其特征在于，包括以下步骤：s1.洞口开挖：盾构施工开始前，对隧道两端进行开挖，以便盾构机的出入和管片的运输；开挖洞口进行支护，以确保隧道周围的土体不会坍塌；s2.盾构机掘进：随着洞口开挖完成，盾构机开始掘进；在掘进过程中，对地质条件、地层情况以及盾构机的运行参数进行实时监测，确保隧道施工的安全和顺利；s3.钢筋混凝土管片铺设：当盾构机掘进一段距离后，开始铺设钢筋混凝土管片了；管片的数量和长度由隧道尺寸和设计要求决定；管片通过盾构机后部的输送系统运输并铺设在隧道内；s4.隧道结构加固：当隧道掘进完成后，测量隧道表面变形，对变形部位进行结构加固和封闭。2.如权利要求1所述的地铁施工加固方法，其特征在于，所述对变形部位进行结构加固和封闭，包括在变形部位设置加固装置，所述加固装置为模块化的拱形加固结构；所述拱形加固结构，包括：一对侧拱元件(2、2’)，固定在拱顶的两侧，从地面延伸到拱顶的中间位置；至少一个中心拱形元件(3)，其插入在两个横向元件(2、2’)之间的中心空间中，从而形成覆盖隧道拱顶中央部分的拱形；中心拱形元件(3)通过锁合结构连接到一对侧拱元件(2、2’)，锁合结构包括侧拱元件(2、2’)端部的c形结构，c形结构包括横向凹槽，以容纳中心拱形元件(3)的边缘(31)；中心拱形元件(3)设置有第一加强肋(33)；侧拱元件(2、2’)的背部设置第二加强肋(22、22’)；c形结构还包括开口槽(25)，以便水从拱顶流出并在加强肋(22、22’)间流动，进而收集在隧道中的排水通道中；侧拱元件(2、2’)背部第二加强肋(22、22’)设有锚定螺钉(21、21’)，将侧拱元件(2、2’)固定至隧道的拱顶。3.如权利要求2所述的地铁施工加固方法，其特征在于，侧拱元件(2、2’)的侧端配备能够接收相邻侧拱元件(2、2’)的侧边结构(31)，以便拱形加固结构从沿着隧道的整个长度串联安装，以覆盖需要加固的区域。4.如权利要求1所述的地铁施工加固方法，其特征在于，采用激光扫描精确测量隧道表面变形，包括以下步骤：s41.在隧道内部设置多个激光发射器和接收器，并分别与计算机相连；s42.利用激光发射器沿不同方向向隧道内表面发射激光束，激光信号经直线传播后被接收器采集并转换为模数转换器输入信号输入到计算机上，计算机根据输入的信号反演出激光信号发射点与激光信号接收点之间的距离；s43.根据所获取的激光扫描数据，使用离散余弦变换在线性范围内进行信号压缩；s44.计算隧道表面的三维坐标，并进行三角剖分，将原始数据进行重构，得到三维隧道表面模型，同时根据该三维表面模型计算得到隧道各部位的分布应力；s45.根据所得到的隧道各部位分布应力的数据，进一步对隧道结构的变形情况进行监测，根据应力张量求解应力主轴方向psd和应力主值pvs，公式如下：
其中，σ
x
、σ
y
和σ
z
分别是应力张量的主值，方向角度θ和分别表示应力主轴方向与世界坐标系(x,y,z)之间的角度；根据psd和pvs的数据结果，使用统计学方法进行协方差分析，以确定变形源，并用最小二乘法进行反演计算，得出变形源的空间位置和位移大小；s46.基于反演计算得到的变形源的位置和位移大小，结合3d图形技术，对隧道变形情况进行可视化展示。

技术总结
本发明提供一种地铁施工加固方法，包括以下步骤：S1.洞口开挖；S2.盾构机掘进；S3.钢筋混凝土管片铺设；S4.隧道结构加固：当隧道掘进完成后，测量隧道表面变形，对变形部位采用拱形加固结构进行结构加固和封闭。其中拱形加固结构中采用标准化模块化设计，各个模块之间可以快速连接和拆卸。另外通过激光扫描技术实现高速、高密度、高分辨率的数据采集，获取隧道表面塌陷、位移等微小变形信息，并利用加固结构进行针对性地加固，大大提高了地铁施工的安全性。性。性。


技术研发人员：娄树蓉 杨旭 于巍 朱传翔 王乐 王凯影
受保护的技术使用者：娄树蓉
技术研发日：2023.06.16
技术公布日：2023/9/6