【摘 要】
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地下煤层开采后,势必会造成开采区岩层发生移动,对地表建筑物造成严重的破坏,严重威胁到周边地区的生产生活安全。因此,针对矿区建筑物,进行变形监测具有重要意义。在此背景下,本文基于地面激光扫描技术,从三个方面:（1）矿区建筑的变形监测、（2）建筑物的采动损害评估、（3）相关软件的研发实现,开展矿区建筑物变形智能监测关键技术研究。获取了如下结论:（1）提出了基于特征点的矿区建筑物变形TLS自动监测方法。
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地下煤层开采后,势必会造成开采区岩层发生移动,对地表建筑物造成严重的破坏,严重威胁到周边地区的生产生活安全。因此,针对矿区建筑物,进行变形监测具有重要意义。在此背景下,本文基于地面激光扫描技术,从三个方面:（1）矿区建筑的变形监测、（2）建筑物的采动损害评估、（3）相关软件的研发实现,开展矿区建筑物变形智能监测关键技术研究。获取了如下结论:（1）提出了基于特征点的矿区建筑物变形TLS自动监测方法。该方法以墙体上的门窗角点为特征点,在仅需少量人工干预的情况下,即可进行矿区墙体变形的提取。首先,对扫描数据进行预处理,包含2D边界点云获取及去噪（使用本文提出的斜率滤波）。然后,进行特征点的提取,分为边界线拆分、种子特征点聚类、特征点判断三个步骤。最后,经特征点3D坐标巡回、特征点点对关系建立,实现变形值计算。（2）提出了融合BF-EKTF和TLS的矿区建筑物采动损害评估方法。该方法基于小范围内的TLS点云数据,充分利用点、线/柱特征提取变形,结合BPM-EKTF开采沉陷模型获取大范围的变形。首先,基于点、线/柱特征,在小范围扫描数据中进行离散变形值的提取。然后,以BPM-EKTF模型描述变形,并使用狼群算法进行模型参数求取。最后,将模型参数以及大范围区域坐标带入模型,以实现大范围变形值获取。并且,该方法包含了一种静态模型与时间函数的构建方法。（3）针对群智能算法:狼群算法进行了改进,通过二次游走、变异行为提高了狼群算法求解非线性模型参数的能力。实现了基于群智能算法的开采沉陷预计模型参数估计及软件实现。该软件以概率积分法为开采沉陷模型,将目前常用的群智能算法、及改进群智能算法进行归纳汇总,引入至该开采沉陷预计模型的参数估计,分别编写了参数估计、三维成图、结果报表生成等内容。图【49】表【8】参【82】
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