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隧道畢業設計開題報告(詳細攻略)

我國正處于社會經濟大發展的重要時期,國民經濟結構中基礎設施建設一直占有舉足輕重的地位.近些年來,在工程建設的眾多技術領域中隧道和地下工程技術十分突出,它有著越來越多的廣泛運用和奪目誘人的商業前景.隧道和地下工程技術以開發利用地殼潛在資源為目的,進而能夠更
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  我國正處于社會經濟大發展的重要時期,國民經濟結構中基礎設施建設一直占有舉足輕重的地位.近些年來,在工程建設的眾多技術領域中隧道和地下工程技術十分突出,它有著越來越多的廣泛運用和奪目誘人的商業前景.隧道和地下工程技術以開發利用地殼潛在資源為目的,進而能夠更好地實現環保、安全、便利、節能和經濟的工程要求.我國廣大工程技術人員在這方面已經做出了大量的努力和杰出的貢獻,并取得了舉世矚目的成就.在新的世紀,我們更需要進一步加強對隧道和地下工程技術的運用研究,促進其更加快速的發展,同時對我國擴大內需拉動經濟增長,早日實現小康社會、加強國防安全有著十分重要的作用。下面是搜索整理的隧道畢業設計開題報告,歡迎借鑒參考。

  課題名稱:隧道掌子面巖體裂隙快速識別及應用

  1、選題意義和背景

  隧道工程中,工程地質情況一直是參建各方十分關注的問題。隧道施工期形成的掌子面蘊含大量地質信息,隨工程推進,掌子面不斷產生變化,地質狀態也在發生改變。掌子面巖體結構特征評價是隧道工程的基本工作,可用于圍巖分級、穩定性預測、支護設計[i]和施工工藝設計。實際工程中,受現場條件、技術條件限制,多數情況下仍然通過技術人員,根據既定記錄格式,實錄填寫掌子面地質信息。如填寫人員無實際經驗,記錄結果不夠準確,易導致對圍巖地質狀況評價結果出現偏差。另外,對掌子面地質信息主要以定性分析為主,缺少定量描述,難以更加精細的指導設計和施工。

  目前對掌子面地質信息自動提取和分析已開展了一定研究。通過數碼照相采集掌子面圖像信息并自動分析是其中的一種方法。數碼相機的普及,使掌子面數碼圖像獲取相對容易,圖像處理采用數字圖像處理技術,當自動圖像處理和識別巖體裂隙等參數難度較大時,加入人工干預,以實現對掌子面巖體特征分析,也能滿足一定使用需求。

  Sou-Sen Leu等[ii]對隧道掌子面數字圖像的處理及應用過程進行了分析。周春霖[iii]、李鵬云等[iv]介紹了基于Hough變換檢測和識別巖體裂隙的算法,但Hough變換僅適用于檢測近似直線的裂隙,不適合檢測連續的非直線裂隙。范留明[v]、羅佳等[vi]利用模板匹配和閾值匹配算法檢測巖體裂隙,其檢測結果采用人工方式提取巖體裂隙,效率較低,對具有大量裂隙的巖體處理工作量極大。葉英[vii]、胡剛[viii]等對預處理后的巖體圖像進行了統計特征分析,用于統計特征的圖像已經過圖像處理,是否可直接用于特征提取未經證實,故統計特征的可靠性仍有待證實。

  掌子面巖體裂隙是掌子面上的典型特征,可用于統計節理分組、平均裂隙間距、單位面積裂隙長度等特征參數[6],以評價掌子面巖體穩定性。本文對掌子面巖體圖像的采集、圖像處理、裂隙識別及節理分組方法進行了研究,提出一種對掌子面數字圖像中巖體裂隙識別的算法。通過巖體裂隙分析,實現對直線和非直線狀巖體裂隙邊界線自動提取,提高了巖體裂隙提取速度。根據提取結果,建立了巖體裂隙邊界線自動分組方法。該研究成果可作為掌子面巖體地質素描的一部分,大大降低掌子面地質素描時間,提高地質素描準確性。可據此生成掌子面地質素描圖,自動計算掌子面巖體特征參數,對掌子面地質情況做出定量分析和定性評價。

  2、論文綜述/研究基礎

  首先采用圖像增強算法使圖像與視覺響應特性相匹配,提高掌子面圖像視覺效果。然后對圖像進行邊緣檢測和邊界線提取,對提取邊界線進行擬合、拆分和連接,得到巖體裂隙邊界線自動提取結果;對提取結果進行人工修正后,采用算法對裂隙邊界線進行自動分組,若分組結果有誤,可再次進行人工分組修正,最后得到不同分組下巖體裂隙邊界線掌子面地質素描圖。

  隧道施工環境復雜,采集掌子面圖像時,盡量避免施工粉塵影響、人工和施工機械干擾,為便于圖像處理和圖像解析,攝影位置盡量位于掌子面后方中間位置,攝影距離以相機能剛好采集到完整掌子面區域圖像為宜,攝影時應盡量保證良好光照條件,保持光線均勻,鏡頭主軸方向與掌子面垂直,有條件時,盡量設置三角架采集圖像。

  采集圖像前,在掌子面兩側底部各設置一標記點,測量兩標記點間實際距離,以對不同時期采集掌子面圖像設置統一圖像像素與實際尺寸比例關系。采集圖像時,若受客觀條件制約,圖像成像質量欠佳,應通過圖像增強算法進行預處理,以提高圖像質量。

  3、參考文獻

  [1] 李術才,劉洪亮,李利平,等. 基于數碼圖像的掌子面巖體結構量化表征方法及工程應用[J]. 巖石力學與工程學報,2017, 36(1): 1-9.

  [2] LEU Sou-Sen, CHANG Shiu-Lin. Digital Image Processing based approach for tunnel excavation faces[J]. Automation in Construction, 2005, 14: 750-765.

  [3] 周春霖,朱合華,李曉軍. 新奧法施工隧道掌子面紅外照相及圖像處理[J]. 巖石力學與工程學報,2008.6, 27(增1): 3166-3172.

  [4] 李鵬云,趙科,陳孜迪,等. 基于圖像處理的隧道掌子面地質構造信息提取研究[J]. 土木建筑工程信息技術,2017.12, 9(6): 67-72.

  [5] 范留明,李寧. 基于數碼攝影技術的巖體裂隙測量方法初探[J]. 巖石力學與工程學報,2005.3, 24(5): 792-797.

  [6] 羅佳,劉大剛. 圍巖結構面發育程度參數的圖像處理技術研究[J]. 計算機科學與工程,2013.4, 35(4): 75-80.

  [7] 葉英,王夢恕. 隧道掌子面地質信息數字編錄識別技術研究[J]. 北京交通大學學報,2007, 31(1): 59-62.

  [8] 胡剛,金乾坤. 巖體天然裂隙計算機圖像處理技術研究[J]. 有色金屬(礦山部分). 2004, 56(5): 39-40.

  [9] 李弼程,彭天強,彭波,等. 智能圖像處理技術[M]. 電子工業出版社,2004.7.

  [10] CANNY.J. A Computational approach to edge detection[J]. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 1986, 8(6): 679-698.

  [11] 章毓晉. 圖像工程--圖像處理和分析(上冊)[M]. 清華大學出版社,1999.3.

  4、論文提綱

  1引 言

  2掌子面巖體信息分析方法

  3裂隙邊界線提取

  4邊界線分組

  5實際效果與討論

  6結論

  5、論文的理論依據、研究方法、研究內容

  論文以隧道掌子面數碼圖像為基礎,對掌子面上巖體裂隙檢測、提取、分組算法進行研究。

  6、研究條件和可能存在的問題

  論文沒有考慮滲水、挖土機挖掘痕跡等復雜情況,需要在后續研究中排除這些因素帶來的干擾,進一步提高巖體裂隙自動提取方法的準確性和連續性。

  7、預期的結果

  (1)論文提供了一種掌子面巖體裂隙自動提取和分組算法,該算法可用于分析掌子面圖像巖體裂隙。即采用Canny邊緣檢測算子檢測出掌子面上所有可能的巖體裂隙邊界,并根據真實巖體裂隙特征,對可能的裂隙邊界線進行擬合、拆分、篩選、合并,獲得巖體裂隙邊界線提取結果,再根據裂隙邊界線視傾角對篩選結果通過算法自動進行分組。

  (2)論文給出的算法能夠實現掌子面上巖體裂隙的自動提取和分組,論文通過實際掌子面圖像測試,驗證了算法的實際效果,提高了掌子面巖體裂隙提取和分組的自動化程度。

  8、論文寫作進度安排:略

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