基于空间分布的边坡位移测量数据质量评估方法研究

陈思宇; 张嘎

doi:10.11779/CJGE202205007

基于空间分布的边坡位移测量数据质量评估方法研究 English Version

陈思宇,
张嘎^,

清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点试验室, 北京 100084

基金项目:

清华大学自主科研计划课题 20207020002

国家自然科学基金重点项目 52039005

详细信息

作者简介:
陈思宇(2000—)，男，本科生，主要从事边坡工程研究。E-mail: sy-chen18@mails.tsinghua.edu.cn

通讯作者:
张嘎, E-mail: zhangga@tsinghua.edu.cn

中图分类号: TV22
计量
- 文章访问数: 185
- HTML全文浏览量: 23
- PDF下载量: 110
出版历程
- 收稿日期: 2021-04-24
- 网络出版日期: 2022-09-22
- 刊出日期: 2022-04-30

Quality evaluation for measured data of slope displacement based on its spatial distribution

CHEN Si-yu,
ZHANG Ga^,

State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China

摘要

摘要: 滑坡灾害预警依赖于边坡位移等监测数据，因此数据质量评估具有重要意义。对边坡剖面位移多点测量数据进行了分析，结果表明边坡在变形破坏过程中一般可划分为不同位移特点的3个区域，同区域各点的位移测量数据具有相关性并且该相关性随着测点间距离的增加而衰减。基于规律认识，设计了边坡区域划分算法，提出一种测点相似度衰减方程，建立了一种边坡位移大数据质量快速评估方法。针对边坡离心模型试验位移测量结果进行分析，验证了方法的有效性。该方法更新迭代时间复杂度较低，能够满足大数据快速处理的要求。
- 边坡 /
- 剖面位移 /
- 监测 /
- 大数据 /
- 质量评估
Abstract: The landslide hazard warning relies on the monitoring data such as slope displacement. Therefore, data quality assessment is of great significance in practice. The multi-point measured data of slope profile displacement are analyzed. The results show that the slope can generally be divided into three regions with different displacement characteristics during the deformation and failure. The slope displacements of points in the same area are correlated, and the correlation degree decreases as the distance between the measuring points increases. Accordingly, an algorithm for the slope region division is designed. A correlation decay equation for measuring points is proposed, and then thus a method is set up for the rapid assessment on the quality of large data of slope displacement. The slope displacement measured in a centrifuge model test is analyzed to confirm the effectiveness of the proposed method. The method has low complexity of update iteration time and is suitable for fast processing of big data.
- slope /
- profile displacement /
- monitoring /
- big data /
- quality assessment

HTML全文

0. 引言

对地质、水利水电工程、矿山、水文、地下工程、地下水和城市等众多应用领域都亟需对地下的地质结构进行精确的几何表达^[1]，由于地下钻孔采样费用昂贵，通常需要根据稀疏的钻孔数据来快速准确重构的地下三维模型，因而一种准确反映地质构造情况又支持快速更新的建模方法，成为解决这些问题的关键^[2]

围绕三维地质建模这个核心问题，大量而有成效的研究集中在利用四面体、八叉树、栅格和广义三棱柱等体元相邻无缝组合在一起来表达地质体的几何形状^[3]。广义三棱柱体元专门为地质构造设计的，直接采用钻孔数据构建层状地质体三维地质模型，保留了3个钻孔之间的内在联系，可以区分地层的顺层和穿层方向，这让广义三棱柱在三维地质建模方法中有着独特的优势，因而适合于需要快速简单，局部频繁更新和大区域的地质建模^[4]。

吴立新等研究了广义三棱柱体元模型的拓扑关系类型和表达方法^[5]；齐安文等^[6]、陈学习等^[7]、Li等^[8]、李青元等^[9]、车德福等^[10]、Wang等^[11]研究了包含复杂地质构造（断层、褶皱、透镜体，缺失层）的广义三棱柱体元地质模型的构建方法，并提出了多种解决方案；林冰仙等研究了广义三棱柱模型中虚拟钻孔的添加方法，并用于三维地质建模中去。但是目前相关理论研究还比较分散，大多关注于某一个应用的背景问题。在解决利用广义三棱柱体元在工程应用时，钻孔数据稀疏，模型精度低的问题，还有待深入研究。这种方式更具备普适性，目前直接基于广义三棱柱体元构建地质模型的精度取决于钻孔采样的分布密度且无法直接应用地统计插值方法^[12]，当钻孔采样间距大、高程变化大时，广义三棱柱模型地层界面变化不平滑，不能满足实际应用的一些需求，实用价值大大降低。

本课题研究广义三棱柱三维地质模型的插值与平滑的理论和方法，基于钻孔构建的广义三棱柱体元模型，建立一种自适应插值方法得到精细化广义三棱柱三维地质建模的理论体系框架和数学方法，实现对现有层面粗糙、生硬变化、钻孔相连构建的广义三棱柱地质模型进行插值和平滑处理，在不增加新的数据和不改变三棱柱体元数据模型的情况下，得到一个更精确和平滑变化的广义三棱柱三维地质模型。

1. 三棱柱平滑度定义

1.1 定义

针对广义三棱柱的体元几何特征，本文拟定研究将三棱柱模型进行自动精细化为主题，本文提出了一种自适应三棱柱插值的方法，这个关键是评估模型的哪些区域变化粗糙需要插值，这在传统的三棱柱构建方法是制约方法更多应用的瓶颈，如图 1所示。

图 1 广义三棱柱地质模型

Figure 1. GTP model built by boreholes

下载: 全尺寸图片幻灯片

三棱柱的平滑度就定义为三棱柱地层相对于周围的高程起伏变化的大小，因而评估地层面的平滑度是实现自适应插值的关键，本文针对广义三棱柱构建的三维地质模型提出基于兼顾顶底面平滑度的三棱柱插值方法。广义三棱柱的平滑度尝试将计算机几何造型中的曲面几何曲率引入到广义三棱柱的曲率计算中，研究计划引入高斯曲率作为主要突破点，高斯曲率的几何意义，即球面上的面积/曲面局部面积的极限，高斯曲率确实反映了曲面局部的弯曲程度。主曲率定义为最大曲率K_max，垂直于极大曲率面的曲率为极小值，最小曲率K_min，K表达为曲面的第二基本型和第一基本型之比是依赖曲面z=r(u, v)的点（u, v）和在该点的切方向du/dv的函数，称为曲面在该点沿切方向du/dv的法曲率K表达为

高斯曲率反映当前点的弯曲程度，定义为

$\begin{array}{l} K = \frac{{LN - {M^2}}}{{EG - {F^2}}} = \frac{1}{{{\text{(}}EG - {F^2}{\text{)}}}} \cdot \\ \left[ {({r_{\text{u}}}, {r_{\text{v}}}, {r_{{\text{uu}}}})({r_{\text{u}}}, {r_{\text{v}}}, {r_{{\text{vv}}}}) - ({r_{\text{u}}}, {r_{\text{v}}}, {r_{{\text{uv}}}})} \right] = {K_{{\text{max}}}}{K_{{\text{min}}}}。 \end{array}$

(1)

式中： $L = {r_{{\text{uu}}}}n$ ； $N={r}_{\text{vv}}n$ ； $M={r}_{\text{uv}}n$ ； $E={r}_{\text{u}}{n}_{\text{u}}$ ； $F={r}_{\text{u}}{n}_{\text{v}}$ ； $F={r}_{\text{u}}{n}_{\text{v}}$ ； $F={r}_{\text{v}}{n}_{\text{v}}$ ；r是曲面的偏微分。E，F，G是曲面的第一不变量，L，M，N为曲面的第二不变量。

因此在三维CAD软件中都把高斯曲率分析作为分析曲面造型，当曲面的高斯曲率变化比较大比较快的时候表明曲面内部变化比较大也就意味这曲面的光滑程度越低。

高斯曲率可以反映曲面的局部起伏程度，尝试利用Taubin方法给出面积加权和的计算方法计算 ${N_{{v_i}}}$ 。如图 2所示，那么可以定义广义三棱柱的顶面和底面的平滑度为

${N_{{\text{top - GTP}}}} = \max ({N_{{v_i}}}, 1 \leqslant i \leqslant 3)。$

(2)

图 2 广义三棱柱平滑度

Figure 2. Smoothness of GTP

下载: 全尺寸图片幻灯片

一个广义三棱柱是否平滑和精细，决定了其是否需要继续细分和插值，这取决于顶面曲率N₁、底面曲率N₂和三维Delaunay法则的遵循度来确定的，用G₃来计算，计算方法为，设定分别对应的权值为w₁，w₂，w₃，那么定义单一三棱柱的整体平滑度可以计算为

$\begin{array}{l} {N}_{\text{GTP}}= \frac{{h}_{i}}{{{\displaystyle \sum }}_{1-n}h} ({N}_{\text{top}}^{i}{w}_{\text{top}}^{i}+{N}_{\text{bottom}}^{i}{w}_{\text{bottom}}^{i}+{G}_{3}{w}_{3}) \\ {G_3} = \frac{1}{{{\text{max}}\left\{ {({v_2} - {v_1}), \left| {({v_3} - {v_2})} \right|, \left| {({v_3} - {v_1})} \right|} \right\}}}。 \end{array}$

(3)

式中：n为当前钻孔的层数；h为当前三棱柱的垂直高度；i为迭代三棱柱所有层数的当前层（0 < i < n）。

1.2 计算方法

整体的广义三棱柱模型的插值，单一广义三棱柱的插值计算主要是用于评估一个三棱柱和相邻三棱柱的之间的平滑连续程度，确定是否需要进行广义三棱柱插值，通过计算广义三棱柱的平滑度，设定一个插值阈值，满足阈值的情况下，就自动进行曲率计算，然后，可以实现针对三维地质模型的自适应插值计算。

（1）迭代顶面和高斯曲率计算

从模型的边缘开始，按照拓扑关系迭代所有的三棱柱，针对每个三棱柱进行迭代计算。首先采用高斯曲率的方式迭代所有三棱柱计算顶底面的曲率，然后针对每个三棱柱计算每一层的子三棱柱的曲率。

（2）广义三棱柱平滑度计算

根据广义三棱柱平滑度的定义迭代计算所有三棱柱的平滑度。根据地质建模精度的要求设定每一个三棱柱的插值分类阈值，针对不同的精细度，设定不同的插值参数，控制一个三棱柱的细分程度和细分策略方法，满足实际需要。

（3）特殊构造处理

在地质构造的边界上的不平滑和不连续，不能参与插值和计算，因而需要提前进行标记，主要包括：断层两侧、缺失层的内部边缘和尖灭等内部边界。

2. 虚拟钻孔设计

2.1 设计方法

在上节研究了地质模型的精细度的计算方法，按照阈值控制和模型的精细度要求，可以通过迭代计算得到需要进行插值的区域，本文需要研究一种基于精细度控制的模型精细化方法。①设定计算精细度w，确定是否需要插值细分。②根据细分个数和计算方法，确定虚拟钻孔的位置。③虚拟钻孔的计算，主要是针对钻孔和地层相交的层位点的高程计算，计算方法主要利用已有的均分法。④特殊地质构造边界处理，针对断层、褶皱等特殊地质构造，按照边界点插入虚拟钻孔完成特殊构造处理。

2.2 三棱柱细分方法

根据上一节计算后的平滑度值，要实现针对三棱柱模型的平滑化和精细化，采取的细分方法和对应的光滑度与插值法制紧密相关，假定N_GTP的阈值设定为N，对应的细分的三棱柱个数为n，得到的精度为c，每一种精度选择不同的最优方法。

（1）迭代内部分解，兼顾已有的三棱柱三角形形状，选择在三角形的重心位置插入点后裂解为3个子三棱柱，可以在顶面和底面保证曲面更平滑。通过在内部子三棱柱再插入虚拟钻孔的方式进行多次细分。

（2）边缘分解，按照均分插入钻孔的方式，参考三角形的均匀细分三角形的构建方法，二次细分和三次细分的位置计算采用Delaunay规则细分法。

（3）Delaunay规则细分法，在插入新钻孔的几种方案中，针对每个面四边形的Delaunay规则符合度进行比较，选择最优作为最终方案。

2.3 虚拟钻孔计算

虚拟钻孔的计算方法主要包括虚拟钻孔的位置计算和钻孔的层位计算，在上一节中得到了虚拟钻孔插入的个数和位置。虚拟钻孔的层位计算方法采用伯恩斯坦-贝塞尔Bernstein-Bézier二次三角形的计算方法得到。这种方式在局部插值中类似于样条曲面的三角化扩展，计算速度快，并且计算精度稳定。N次三角形有(n+1)(n+2)/2个控制点 ${v_{1, 2 \cdots n}}$ ，将三角形的三边分别进行n等分，连接平行于各边的等分线段，得到一个三角形形成的三角网格，这个网格就是控制网格或者叫Bézier网格，那么根据Bernstein-Bézier多项式理论可知，n次Bernstein多项式是线性无关的, 它们组成的n次多项式，因此也称为P_n的Bernstein基函数。并且满足单位分解性，

$\begin{array}{l} B_{i, j, k}^n({\lambda _1}, {\lambda _2}, {\lambda _3}) = \frac{{n!}}{{i!j!k!}}\lambda _1^i\lambda _2^j\lambda _3^k\text{,}\;i + j + k = n\text{,}\; \\ \;\;\;\;\;\;\mathop \sum \nolimits_{i + j + k = n} B_{i, j, k}^n = = {({\lambda _1} + {\lambda _2} + {\lambda _3})^n} = 1。 \end{array}$

(4)

所有n次Bernstein多项式组成的行向量记为Bⁿ，重新换算到笛卡尔直角坐标系中，对于任意n元二次多项式有，

$\begin{array}{l} f(x, y) = \mathop \sum \nolimits_{i + j \leqslant n} {a_{i, j}}{x^i}{y^j} = f({\lambda _1}, {\lambda _2}, {\lambda _3}) = \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; \mathop \sum \nolimits_{i + j + k = n} {b_{i, j, k}}\boldsymbol{B}_{i, j, k}^n({\lambda _1}, {\lambda _2}, {\lambda _3}) = {\boldsymbol{B}^n}{f_{\text{b}}}。 \end{array}$

(5)

3. 自适应精细化建模方法

具体流程如图 3。

图 3 精细化三维地质模型构建方法

Figure 3. Building method for smooth GTP model

下载: 全尺寸图片幻灯片

（1）广义三棱柱地质模型构建，根据原始钻孔构建广义三棱柱几何模型，对于复杂地质模型通常有很多不整合情况，包括透镜体、缺失层、断层等情况，需要保留缺失地层的广义三棱柱。

（2）平滑度计算，根据提出的平滑度研究方案，计算一个广义三棱柱的平滑度，然后按照顺序从上到下迭代三个相同钻孔构建的其他层对应的广义三棱柱，分别计算平滑度。

（3）自适应添加虚拟钻孔，首先，确定预先设置虚拟钻孔的插值停止阀值，这个数值根据模型的精度要求、数据量、计算时间事先设定一个合理值，需要根据多次试验得到。虚拟钻孔的位置分三棱柱的中心或者重心和三角形的Bernstein-Bézier细分方法。

（4）迭代插值过程，重新计算经过插值的初始广义三棱柱的平滑度，如果仍然大于阀值，则重复（2）和（3）两步直至满足要求为止，就完成了整个地质模型的插值过程。即可得到一个精细化的三维地质模型。

4. 应用案例

为了验证本文提出的广义三棱柱自适应插值方法的可行性，本文的研究区域是辽宁省的某个地质勘探数据，为了简化问题，只选择了部分区域数据，共有52个钻孔，如图 4，探测到了6个地层，在未测定位置和虚拟钻孔位置则选择用空间统计插值方法确定。

图 4 基于52个钻孔构建的地质曲面和模型，增加138个虚拟钻孔后的地质曲面和本文方法构建的精细化模型

Figure 4. The GTP surface and model based on 52 borehole data, the surface based on the 138 virtual borehole added by the adaptive GTP interpolation method and the model

下载: 全尺寸图片幻灯片

根据钻孔勘探数据，利用剖面数据和区域知识理解，在断层边界处添加5个虚拟钻孔，不整合地层边界处添加6个虚拟钻孔，利用三棱柱几何模型构建方法，构建一个的广义三棱柱地层模型，共524个独立的三棱柱，如图 4，尽可能详细的描述了地层几何限定，包括断层和不整合层等。设置计算的平滑度计算，还有25个三棱柱需要多次插值，其中利用了中心点分解法插入了138个虚拟钻孔。通过多次插值后，平滑度都满足要求，相邻三棱柱和钻孔之间过度平滑，同时三棱柱的形状都更优，证实满足Delaunay三角形法则。

5. 结语

根据本文提出的一种三维地质模型构建方法，针对三棱柱模型中精细化方法缺失的问题，提出一种基于模型平滑度定义和计算方法的三棱柱地质模型精细化构建方法，首先建立了模型精细度的计算标准，其次研究了基于设定精细度的模型自适应细分构建方法，这既考虑了传统建模方法的优势，又考虑了精细化三棱柱模型的构建需要。未来，在细分过程中的虚拟钻孔计算方法可以深入研究，从而为用户提供更少的设置参数，以便更自动化地完成建模过程。

图 1 某离心模型试验测得的边坡位移频率分布直方图

Figure 1. Histogram of frequency distribution of slope displacement measured in a centrifugal model test

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 2 边坡位移分区示意图

Figure 2. Diagram of zoning of slope displacement

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 3 某边坡离心模型试验某区域测量位移（中间虚线标记为待评估数据，周围实线标记为参考数据）

Figure 3. Measured displacements of a slope in a centrifugal model test

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 4 3种情况的数据相似度结果

Figure 4. Data similarity results of three cases

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 5 某离心模型试验典型点的相似度S随距离D变化

Figure 5. Relationship between similarity degree of typical points and point distance in a centrifugal model test

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 6 边坡破坏时测点分区结果

Figure 6. Zoning of measuring points of a slope

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 7 边坡3个区域内相似度与距离的公式拟合结果

Figure 7. Fitting for relationship between similarity degree and point distance in three regions of a slope

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 8 数据质量分析的收敛过程

Figure 8. Convergence process of analysis of data quality

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 9 某离心模型试验数据的分析结果

Figure 9. Data analysis results of a centrifugal model test

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 10 某离心模型试验数据质量评估结果

Figure 10. Assessment results of data quality in a centrifugal model test

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 11 某时刻边坡位移数测量结果

Figure 11. Distribution of displacement data at a certain moment

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 12 两次质量参数评估结果之差

Figure 12. Difference between assessment results of two quality parameters

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 1 位移数据有效性甄别结果

Table 1 Validity screening results for slope displacement

类别真实修改真实未修改

设别成修改 186 8

识别成未修改 4 811

下载: 导出CSV

参考文献(12)

[1]	尚岳全, 王清, 蒋军, 等. 地质工程学[M]. 北京: 清华大学出版社, 2006. SHANG Yue-quan, WANG Qing, JIANG Jun, et al. Geological Engineering[M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2006. (in Chinese)
[2]	高杰. 激光与CCD技术在边坡远程监测中的应用研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2010. GAO Jie. A Research on Laser and CCD Technology Application of Slope Remote Monitoring[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2010. (in Chinese)
[3]	程胜伟, 段继东, 马科研, 等. 基于北斗智慧云监测平台的高边坡变形控制研究[J]. 施工技术, 2019, 48(增刊1): 149–151. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SGJS2019S1034.htm CHENG Sheng-wei, DUAN Ji-dong, MA Ke-yan, et al. Research on high slope deformation control based on Beidou smart cloud monitoring platform[J]. Construction Technology, 2019, 48(S1): 149–151. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SGJS2019S1034.htm
[4]	田雷, 董德明, 魏强, 等. 3种空间插值方法在道路尘中Pb监测数据统计处理中的应用比较[J]. 吉林大学学报(理学版), 2011, 49(5): 964–968. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JLDX201105040.htm TIAN Lei, DONG De-ming, WEI Qiang, et al. Comparison of three spatial interpolation methods for statistical processing of lead monitoring data in road dust[J]. Journal of Jilin University (Science Edition), 2011, 49(5): 964–968. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JLDX201105040.htm
[5]	雷孟飞, 周俊华, 汤金毅. 基于小波变换的高边坡变形监测数据误差处理方法[J]. 导航定位学报, 2020, 8(6): 109–113. doi: 10.3969/j.issn.2095-4999.2020.06.016 LEI Meng-fei, ZHOU Jun-hua, TANG Jin-yi. Application of wavelet transform in error elimination of high slope deformation monitoring[J]. Journal of Navigation and Positioning, 2020, 8(6): 109–113. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.2095-4999.2020.06.016
[6]	陈志江, 杨久东, 张凌云. 稳健估计在地铁沉降监测数据处理中的应用[J]. 华北理工大学学报(自然科学版), 2021, 43(1): 26–31. doi: 10.3969/j.issn.2095-2716.2021.01.005 CHEN Zhi-jiang, YANG Jiu-dong, ZHANG Ling-yun. Application of robust estimation in data processing of subway subsidence monitoring[J]. Journal of North China University of Science and Technology (Natural Science Edition), 2021, 43(1): 26–31. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.2095-2716.2021.01.005
[7]	LUO F Y, ZHANG G. Progressive failure behavior of cohesive soil slopes under water drawdown conditions[J]. Environmental Earth Sciences, 2016, 75(11): 1–12.
[8]	ZHAO Y Y, ZHANG G. Centrifuge modeling of soil slopes overlying bedrock under excavation conditions[J]. Soils and Foundations, 2020, 60(4): 886–897. doi: 10.1016/j.sandf.2020.06.009
[9]	CHEN T Y, LUO F Y, ZHANG G, et al. Study on deformation and failure of slopes under coupled application of water level change and vertical load[J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 2021, 80(1): 353–364. doi: 10.1007/s10064-020-01958-w
[10]	汤国安, 杨昕. ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程[M]. 北京: 科学出版社, 2007. TANG Guo-an, YANG Xin. ArcGIS Geographic Information System Spatial Analysis Experiment Tutorial[M]. Beijing: Science Press, 2007. (in Chinese)
[11]	方开泰, 潘恩沛. 聚类分析[M]. 北京: 地质出版社, 1982. FANG Kai-tai, PAN En-pei. Cluster Analysis[M]. Beijing: Geological Publishing House, 1982. (in Chinese)
[12]	闭小梅, 闭瑞华. KNN算法综述[J]. 科技创新导报, 2009(14): 31. doi: 10.3969/j.issn.1674-098X.2009.14.019 BI Xiao-mei, BI Rui-hua. Summary of KNN algorithm[J]. Science and Technology Innovation Herald, 2009(14): 31. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1674-098X.2009.14.019

施引文献(32)

期刊类型引用(10)

1.	申林方，巫益，刘文连，李泽，王志良. 化学溶液长期浸泡作用下灰岩溶蚀劣化研究. 地下空间与工程学报. 2024(01): 82-90 . 百度学术
2.	贾蓬，毛松泽，钱一锦，卢佳亮. 不同加载速率下冻融砂岩的动态劈裂特性. 东北大学学报(自然科学版). 2024(01): 111-119 . 百度学术
3.	杨康辉，吴志鑫，苏叶茂，刘少锐，郑靖，周仲荣. 仿生侵蚀介质对滚刀/大理岩滚动摩擦磨损行为的影响. 表面技术. 2024(09): 117-126 . 百度学术
4.	赵文环，陈剑，周泽卿. 一维动静组合加载下灰岩力学特性及能量耗散分析. 现代矿业. 2024(05): 235-239 . 百度学术
5.	张佳男，杨雪，陈北辰. 实验室模拟石质文物老化试验的研究进展. 首都师范大学学报(自然科学版). 2024(06): 62-73 . 百度学术
6.	平琦，胡薇，后健民. 弱酸腐蚀下含孔砂岩动态压缩力学特性试验研究. 河南城建学院学报. 2024(06): 1-7+34 . 百度学术
7.	谢森林，万文，周宏伟，贾文豪，张雷，魏青，陈伟. 酸腐蚀条件下石膏岩分数阶蠕变本构模型研究. 力学与实践. 2022(02): 266-275 . 百度学术
8.	宁建国，李壮，王俊，邢闯闯，沈圳. 动态拉应力波作用下锚固体力学响应试验研究. 采矿与安全工程学报. 2022(04): 731-740 . 百度学术
9.	赵宁，董硕，陈熙宇，殷达，刘若涛，荣冠. 弱风化花岗岩的动态力学特性试验研究. 三峡大学学报(自然科学版). 2022(05): 62-70 . 百度学术
10.	马涛，丁梧秀，王鸿毅，陈桂香，陈华军，闫永艳. 酸性水化学溶液侵蚀下不同矿物成分含量灰岩溶解特性及力学特性研究. 岩土工程学报. 2021(08): 1550-1557 . 本站查看

其他类型引用(22)

资源附件(0)

图(12) / 表(1)

计量

文章访问数: 185
HTML全文浏览量: 23
PDF下载量: 110
被引次数: 32

0. 引言
1. 三棱柱平滑度定义
1.1 定义
1.2 计算方法
2. 虚拟钻孔设计
2.1 设计方法
2.2 三棱柱细分方法
2.3 虚拟钻孔计算
3. 自适应精细化建模方法
4. 应用案例
5. 结语

类别	真实修改	真实未修改
设别成修改	186	8
识别成未修改	4	811

基于空间分布的边坡位移测量数据质量评估方法研究 English Version

作者简介: 陈思宇(2000—)，男，本科生，主要从事边坡工程研究。E-mail: sy-chen18@mails.tsinghua.edu.cn

通讯作者: 张嘎, E-mail: zhangga@tsinghua.edu.cn

计量

出版历程