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基于管道测量机器人的高堆石坝内部沉降测量方法

殷煜, 李清泉, 余建伟, 张德津, 程翔, 陈智鹏

殷煜, 李清泉, 余建伟, 张德津, 程翔, 陈智鹏. 基于管道测量机器人的高堆石坝内部沉降测量方法[J]. 岩土工程学报, 2022, 44(10): 1951-1958. DOI: 10.11779/CJGE202210022
引用本文: 殷煜, 李清泉, 余建伟, 张德津, 程翔, 陈智鹏. 基于管道测量机器人的高堆石坝内部沉降测量方法[J]. 岩土工程学报, 2022, 44(10): 1951-1958. DOI: 10.11779/CJGE202210022
YIN Yu, LI Qing-quan, YU Jian-wei, ZHANG De-jin, CHENG Xiang, CHEN Zhi-peng. Measuring method for internal settlement of high rockfill dams based on pipeline measuring robot[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2022, 44(10): 1951-1958. DOI: 10.11779/CJGE202210022
Citation: YIN Yu, LI Qing-quan, YU Jian-wei, ZHANG De-jin, CHENG Xiang, CHEN Zhi-peng. Measuring method for internal settlement of high rockfill dams based on pipeline measuring robot[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2022, 44(10): 1951-1958. DOI: 10.11779/CJGE202210022

基于管道测量机器人的高堆石坝内部沉降测量方法  English Version

基金项目: 

国家自然科学基金青年基金项目 41901412

国家重点研发计划项目 2019YFB2102703

国家重点研发计划项目 2020YFC15120001

详细信息
    作者简介:

    殷煜(1993—),男,博士研究生,主要从事多传感器集成与同步控制以及基础设施健康监测与安全运维研究。E-mail: yinyu2019@email.szu.edu.cn

    通讯作者:

    陈智鹏,E-mail: chenzp1990@szu.edu.cn

  • 中图分类号: TU470

Measuring method for internal settlement of high rockfill dams based on pipeline measuring robot

  • 摘要: 针对传统堆石坝内部沉降监测方法难以适应高堆石坝内部沉降监测的技术要求以及现有监测方法研究中存在的不足,提出了一种基于管道测量机器人的高堆石坝内部沉降测量方法。首先介绍了基于管道测量机器人的高堆石坝内部沉降测量原理以及监测系统组成和部署方法,然后通过模型试验验证了管道机器人高程测量精度,最后成功应用于两河口大坝。高程检核结果表明,管道测量机器人的高程测量精度达到了0.32 mm。选取了一段起止时间与水管式沉降仪一致的监测管道沉降监测数据与之进行对比,其中起止时间的管道高程测量重复精度分别达到了15×10-6和10×10-6,对比结果表明,两套监测系统的监测结果沉降趋势基本一致,具有强相关性。工程应用情况表明,基于管道测量机器人的高堆石坝内部沉降测量方法可有效监测堆石坝内部沉降,是一种具有良好应用前景的新型变形监测技术。
    Abstract: Aiming at the difficulty of the traditional monitoring methods for internal settlement of rock-fill dams to meet the technical requirements for monitoring the internal settlement of high rock-fill dams and the deficiencies in the existing monitoring methods, a method is proposed for measuring the internal settlement of high rock-fill dams based on the pipeline measuring robot. Firstly, the principle for measuring the internal settlement of the high rockfill dams based on the pipeline measuring robot and the composition and deployment method of the monitoring system are introduced. Then, the accuracy of the elevation measurement of the pipeline robot is verified through the model tests, and finally, it is successfully applied to Lianghekou Dam. The elevation check results show that the accuracy of the elevation measurement using the pipeline measuring robot has reached 0.32 mm. A period of pipeline settlement monitoring data with the same starting and ending time as the hydraulic overflow settlement gauge is selected for comparison. Among them, the repeated accuracy of pipeline elevation measurement of the starting and ending time reaches 15 ppm and 10 ppm, respectively. The comparison shows that the monitoring results of the two monitoring systems are in agreement, and they are strongly correlated. Engineering applications show that the measureing method for the internal settlement of high rockfill dams based on the pipeline measuring robot can be effectively used to monitor the internal settlement of rockfill dams, and it is a new type of deformation monitoring technology with good application prospects.
  • 随着地下工程的发展,盾构隧道广泛用于城市地铁建设中,但在城市建筑密集区无法避免的会正面遭遇钢筋混凝土桩基等障碍物,若采用传统方法破除[1]势必会增加工期、扩大成本和扰动周边环境。针对传统方法的弊端,国内在盾构直接切桩技术上实现了突破,成功完成深圳地铁9号线[2]、上海地铁7号线和10号线[3]区段桩基的直接切削。袁大军等[4-5]依拖苏州地铁2号线从理论、模拟和试验的角度深入分析了切桩效果和刀具损伤,发现改进后的盾构机能够满足同时切削两根桩基的要求但是刀具合金损坏和钢筋缠绕刀盘现象严重。综合国内目前破除桩基的方法,主要手段还是依靠隧道掘进机的直接切削,对钢筋的切断显得极其困难,破拆效率低下,刀具的磨耗、崩断以及钢筋缠绕刀盘等问题尤为突出,在迫不得已的情况下,还需开仓进行人工处理,这些问题都给工程施工带来了极大的困难和安全隐患。

    磨料水射流作为一种液固两相射流,是由高压水射流混合磨料颗粒形成,因其具有较大的能量而广泛运用于工业切割技术中[6]。若将其与盾构刀具结合,采用磨料水射流对钢筋混凝土桩初次切割,再利用盾构刀具进行二次切割将有效减少盾构刀具直接切削所带来的一系列问题。在20世纪70年代,Hood[7]将纯水射流竖直布置在刀具的前沿并紧靠刀具切割面进行切割岩石试验,发现可以显著降低前头钻头受力大小。从20世纪末至今,日本对水射流联合盾构刀具破除钢筋混凝土预制桩、木桩、H型钢等障碍物的技术研究日趋完备[8],但公开的技术成果却十分有限,无法对其进行直接借鉴。

    国内对于磨料水射流联合刀具破除障碍物的研究尚不完备但仍有不少学者作出了探索。卢义玉等[9-10]分析了纯水射流辅助刀具破岩机理并将水射流布置于PDC刀具后方进行切割岩石试验,发现水射流可以有效减少刀具受力30%~50%。张文华等[11]建立了高压水射流-机械齿破岩的数值模型,认为高压射流和机械齿在联合破岩过程中是互相促进的并给出了射流和机械齿最佳间距值为13 mm的建议。曾锐[12]提出了一种新型的滚筒式采煤机-高压水射流截割系统,能实现对坚硬煤层较好的切割且降低了切割扭矩。陈跃强[13]联合磨料水射流和截齿对岩石进行切割,磨料水射流的加入能有效的降低截齿破损和断裂概率并提高了破岩效率。但以上研究的破除对象主要是岩石和煤层,且多以对纯水射流联合刀具破除障碍物为主。目前对于钢材或混凝土等其他材料的破除研究主要基于磨料水射流单独切割。杨清文等[14]、王伟[15]、赵宏伟[16]通过对混凝土、钢板、碳纤维复合材料和微晶复合材料进行切割试验探究了靶距、压力和流量等相关参数对切割性能的影响。

    本次研究充分考虑钢筋混凝土中混凝土和钢筋两种主要材料切割性能的差异性,通过仿真和试验确定切割钢筋混凝土的最佳横移速度并在此横移速度的基础上进行模拟盾构试验,验证磨料水射流联合盾构刀具破除钢筋混凝土的效果,为实际切割钢筋混凝土桩基工程提供借鉴。

    借助Autodyn显式分析软件建立切削钢筋和素混凝土模型,并采用SPH-FEM耦合的方法进行磨料水射流切削模拟,研究磨料水射流在不同横移速度下对钢筋和素混凝土的切削效果和切割机理并为后续试验中横移速度的选择提供初步指导。

    水射流采用SPH粒子建模(粒子个数为11641),靶板和磨料粒子采用有限元建模。射流尺寸依据实际管嘴尺寸(0.33 mm)建为0.33 mm×0.33 mm×3 mm块体;混凝土尺寸为5 mm×5 mm×5 mm块体,采用RHT本构模型,模型关键参数见表1;钢筋尺寸采用Φ10 mm圆柱上部1/4,采用Johnson-Cook模型[17],模型关键参数见表2;磨料粒子设置为刚体,密度为2.64 g/cm3并按照实际粒子尺寸(直径0.15~0.3 mm)建为Φ0.2 mm球体,磨料浓度为5%,其他相关材料力学参数见表3

    表  1  RHT模型关键参数
    Table  1.  Key parameters of RHT model
    本构模型参数失效参数
    ANP*spallQ0BQD1D2
    1.60.610.10.68050.01050.041
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    表  2  J-C模型关键参数[17]
    Table  2.  Key parameters of J-C model[17]
    本构模型参数失效参数
    A/MPaB/MPanCmD1D2D3D4
    5073200.280.0641.060.10.761.57-0.84
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    表  3  材料的力学参数
    Table  3.  Mechanical parameters of materials
    类别弹性模量/GPa泊松比密度/(g·cm-3)
    混凝土35.50.22.75
    钢筋2000.257.89
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    依据Bernoulli法则[18],将实际压力320 MPa换算为800 m/s的射流速度。建立简化仿真模型如图1,忽略磨料粒子喷出后的轨迹变化。

    图  1  磨料水射流切割模型
    Figure  1.  Cutting model of abrasive water jet

    因受建模和求解时间限制,在此模型下若按照实际速度将无法体现出明显的差异性,因此将两颗磨料粒子落下的横向位移差大到不发生接触定义为高横移速度,两颗磨料粒子落下出现横向位移差但仍有接触定义为低横移速度。

    图2图3可以看出,纯水射流在切割混凝土中占据重要一环,在不同横移速度下,最外侧混凝土均能被水射粒子剥落,损伤口呈现“U”型且“U”型口上两端出现向两边扩散情况,这是受完成初始侵彻水射粒子反弹冲击的结果。此类完成初始侵彻的水射粒子按照后续工作情况可以分为3类:

    图  2  低横移速度下水射流冲击混凝土仿真
    Figure  2.  Simulation of water jet impacting concrete at low transverse velocity
    图  3  高横移速度下水射流冲击混凝土仿真
    Figure  3.  Simulation of water jet impacting concrete at high transverse velocity

    (1)水射粒子由边口完全退出工作。

    (2)部分粒子经由反弹后冲击混凝土前端,率先对混凝土进行横向预切割。

    (3)部分粒子反弹后冲击混凝土左右宽度壁端,造成切割上端口的进一步增大。在不同横移速度下以上3种情况所占比重呈现明显差异性,在低横移速度下,水流裹磨料粒子直接从边口流出占据很大比例,而在高横移速度下,撞击前头和四周的水射粒子比例和范围增加且失去初始动能的磨料粒子在混凝土内继续作用的时间变长,水射粒子在撞击磨料粒子后轨迹出现了较大的改变,这些都致使其损伤范围在切深方向和前进方向上都出现了扩大。从切深数据上来看,高横移速度导致了切深的下降。

    在模拟切割钢筋时,单独作用于钢筋的纯水射粒子对于钢筋切深的贡献只是产生了部分水射粒子小坑,并没有明显增加切割长度和宽度,这表明切割主要能量来源是磨料粒子并且由于缺少了水射流的辅助,切口宽度也并未出现明显向两边扩展。在低横移速度下时,只有当磨料粒子能量累积才出现了明显的塑性应变的增长,当磨料粒子之间撞击后发生轨迹改变落于初始孔坑附近(图4)形成二次作用,这是钢筋切口宽度增加的重要原因。但在高横移速度下时,能量粒子得不到堆积,出现了明显的“山峰状”切割残余(图5),造成切割无法连续,切割钢筋的横移速度越快,切割残余的范围就越大,将无法有效完成钢筋切割。类比混凝土可以看出钢筋缺少了水射粒子的辅助侵蚀,切割宽度和深度明显小于混凝土同时因横移速度提高造成造成钢筋切割深度下降率(54%)大于混凝土(37%)。

    图  4  低横移速度下水射流冲击钢筋仿真
    Figure  4.  Simulation of water jet impacting steel bar at low transverse velocity
    图  5  高横移速度下水射流冲击钢筋仿真
    Figure  5.  Simulation of water jet impacting steel bar at high transverse velocity

    从仿真现象来看,必须采用较低的横移速度才能达到切断钢筋的目的,而破除混凝土需依据实际工程对于破除深度和破除范围的要求而定。

    仿真因受求解时间限制目前只能在切割现象、工作机理以及大范围横移速度选择上提供一定的指导,无法给出与实际相匹配的横移速度和切深对应关系。因此必须通过实验来得到具体的切深数据。

    试验装置采用大地水刀切割设备(图6),可进行三轴切割控制,同时匹配了C50T超高压系统和DAADS自动供砂系统,其中超高压系统采用三相异步电机和手动变量柱塞泵的组合作为其的动力单元,最大工作压力可达380 MPa;DAADS自动供砂系统为水切割机床提供了储砂、供砂功能。

    图  6  高压射流切割机床
    Figure  6.  High pressure jet cutting machine

    试样在浇筑上考虑两点:①在混凝土强度方面,依据地下连续墙、地下桩基在后期的强度发展,选用了强度为C55,抗渗等级为P12的混凝土。②在配筋方面,参考800 mm厚地下连续墙的典型配筋,主筋选用Φ28与Φ32的HRB400钢筋并筋且将箍筋、主筋间距、箍筋间距都设计为与其一致。基于以上,选用C55素混凝土块(尺寸为500 mm×500 mm×300 mm);Φ28和Φ32点焊并行钢筋;C55钢筋混凝土块(尺寸为500 mm×500 mm×300 mm)作为试验试样。其他相关试验参数见表4

    表  4  试验参数
    Table  4.  Experimental parameters
    喷嘴材料最大流量/(L·min-1)磨料直径/mm粒子占比/%
    蓝宝石3.70.15~0.35
    喷嘴直径/mm靶距/mm射流角度/(°)射流速度/(m·s-1)
    0.332090800
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    为提高试验效率,依据模拟分析,单独切割钢筋时采用低速切割,设定横移速度为20~200 mm/min,每20 mm/min为一个试验工况并增补横移速度为2,5,10 mm/min的3组工况。单独切割素混凝土时采用高速切割设定横移速度为500~2000 mm/min,每500 mm/min为一个试验工况并增补横移速度为100,200 mm/min的2组工况。通过分析不同横移速度下的切割效果为钢筋混凝土切割速度的选择提供依据,使得在该横移速度下既能破除50 mm厚的混凝土保护层又能对内部钢筋进行较好的切割。

    在混凝土试块上共计标注24个测量点、钢筋上标注5个测量点,取测点平均值作为切深数据。

    (1)钢筋和素混凝土

    对比观测混凝土和钢筋的切割口损伤,如图7所示,混凝土损伤口上两端出现了与仿真类似的朝两边扩散现象,而钢筋未出现明显的损伤外扩现象。

    图  7  切割口损伤状态
    Figure  7.  Damage patterns of incision

    图8为混凝土和钢筋的切口宽度测量,分别对2000 mm/min和500 mm/min横移速度下,混凝土的切口宽度进行测量,2000 mm/min横移速度下损伤口宽度约为6.5 mm,500 mm/min下约为4.5 mm,在较高横移速度(2000 mm/min)下损伤出现了扩大,这进一步证明了当横移速度增加时,混凝土的损伤范围会增加,但是损伤扩大程度相比试块尺寸来说显得微乎其微。同时,对钢筋的切口宽度进行测量,钢筋的切口宽度普遍为2 mm,小于混凝土切口宽度。以上试验切割现象均与仿真现象高度吻合。

    图  8  切割口宽度
    Figure  8.  Widths of incision

    图9,10可以看出,在100 mm/min低速下的素混凝土切深接近45 mm,按照趋势发展在100 mm/min速度以下横移速度能满足破除50 mm厚保护层的要求。在40 mm/min速度下可以基本完成并筋一半厚度的切深(即单根钢筋)但残留的钢筋由于仍是完整个体仍有出现缠绕的风险,因此必须将控制在10 mm/min以下(切深45.9 mm),才能保证完成主筋3/4的有效切割深度。

    图  9  不同横移速度下素混凝土切割深度
    Figure  9.  Cutting depths of concrete at different transverse velocities
    图  10  不同横移速度下钢筋切割深度
    Figure  10.  Cutting depths of steel bar under different traverse speeds

    随着速度的提升,切割深度不断下降,钢筋在100~200 mm/min速度区间内下降率为55%,混凝土下降率为29.5%,这是因为当横移速度增加时,在同一点打击时间变短致使射流能量分散又由于纯水射流对混凝土的切割和缝隙渗透能较好的弥补磨料粒子能量的分散,导致混凝土的切深下降率低于钢筋。

    在切深下降的过程中,下降速度由陡变缓,从能量堆积的角度来看,当横移速度较慢时磨料粒子和水射粒子处于高度集中状态,当横移速度增加时,便可造成大量粒子堆积能量的丧失而当横移速度较快时,大量粒子已经处于分散状态,因增加横移速度导致丧失堆积能量的粒子数目大大减小从而导致切深下降减缓;从仿真中水射粒子的走向来看,横移速度较大时,水射粒子不容易从边口排除,水射粒子囤积在切口内部,造成“水垫效应”,“水垫效应”的存在减小了横移速度对于切深的影响。

    (2)钢筋混凝土

    在前期仿真和试验的指导下,兼顾考虑单一材料切深数据和切割时长,选用10 mm/min作为钢筋混凝土的切割横移速度,在此横移速度下能满足切割钢筋和破除50 mm混凝土保护层的要求。

    图11为凿除外部混凝土的内部切割迹象图,图中显示钢筋混凝土内部出现大量波浪条纹状切割纹和“J”型不规则尖端。波浪条纹类与仿真中切割钢筋时产生的切割残余存在一定的相似性,由于纯水射流对于较硬材料的切割能力十分有限,必须在磨料粒子作用的基础上才能进一步增加较硬材料的切割深度和宽度,但为保证磨料粒子对喷嘴的低磨损率,磨料浓度普遍均不高。因此当水射流横移时,势必会存在纯水射流单独作用区,造成切割残余从而形成这种波浪切割纹同时也造成了波浪条纹在钢筋和较硬的粗骨料中显得更为明显。随着切深的增加,占比重较大的水射流能量会随之减小,同时磨料粒子在底部存在一个反弹区域能造成多次切割,这让在深层区的波浪纹比浅层区的波浪纹更为显著。“J”型不规则尖端是由失去动能沉积在切割底部磨料粒子持续受横移作用,强行在底部磨蚀形成。

    图  11  钢筋混凝土内部切割形状
    Figure  11.  Internal cutting shape of reinforced concrete

    各测点切深如图12所示,切割过程中出现了较低的切深值,这是由于切割至内部钢筋所致,此类切割现象直观地体现了混凝土和钢筋在切割性能上的差异且在非钢筋区因存在不均匀骨料导致切深数据出现波动。在钢筋区和非钢筋区形成了深度的跃变,在这个基础上受到盾构刀具作用后极可能会出现钢筋黏结着混凝土被剥落的情况。钢筋核心切深为95~105 mm,略大于预期计算值95.9 mm(单独切割钢筋切深和保护层厚度之和),综合切割效果和切深数据,10 mm/min的横移速度能较好的切割钢筋混凝土。

    图  12  10 mm/min横移速度下钢筋混凝土切割深度
    Figure  12.  Cutting depths of reinforced concrete at traverse speed of 10 mm/min

    采用Φ1000的小型盾构机(图13)进行模拟盾构试验,盾构刀盘图如图14,依据前期试验成果,采用10 mm/min的横移速度对1000 mm×1000 mm×300 mm的C55钢筋混凝土块体进行切割处理,切割处理后的混凝土块如图15所示,随后采用盾构刀具对钢筋混凝土块进行直接切削。

    图  13  小型盾构机试验平台
    Figure  13.  Experimental platform of small shield machine
    图  14  刀盘
    Figure  14.  Cutter head
    图  15  射流切割后钢筋混凝土状态
    Figure  15.  Status of reinforced concrete cut by jet

    在钢筋混凝土切割试验中,钢筋的破坏形式是主要研究对象,破坏形式见图16,可以分为3种:

    图  16  钢筋破坏形式
    Figure  16.  Failure forms of steel bar

    (1)剥落型破坏,在切削了包裹在其外层的混凝土后,钢筋直接被剥落或连带着混凝土被整体剥落。产生原因是钢筋在试块内部两端都被磨料水射流切断或一端被磨料水射流切断另一段原为自由端且前文中提及的深度跃变导致出现了钢筋和混凝土混合整体剥落。剥落型破坏是所有被切割钢筋主要破坏形式,主筋、箍筋和定位筋均存在此种破坏形式,其中又以主筋占据比例最高,所有主筋(HRB400级Φ28、Φ32钢筋)甚至双主筋(并筋排布的HRB400级Φ32钢筋)都是以这种方式被切割破坏,在钢筋混凝土切割面可以清晰的看到主筋剥落的痕迹(图17)。

    图  17  钢筋混凝土切割面
    Figure  17.  Cutting surface of reinforced concrete

    (2)半切断型破坏,盾构刀具将钢筋一端切断继而掉落。产生原因是钢筋只有一端被磨料水射流切断,在模拟盾构切割时,无法直接剥落,需依赖刀盘的反复磨削将其磨断,这种破坏形式主要存在于箍筋切割破坏中。

    (3)完全切断型破坏,受盾构反复切割从而直接切断。产生原因是个别钢筋位于水射流切割盲区或水射流对于其切割作用不显著,必须依靠盾构刀具对其直接切削,在钢筋碎屑上会留下十分显著的刀具运动轨迹,此类破坏占比重较小。综合以上分析,钢筋的破坏形态充分体现磨料水射流在切割钢筋混凝土时对盾构刀具辅助效果显著,成功解决了在盾构刀具直接切割钢筋混凝土时钢筋缠绕的难题。

    钢筋碎块中,主筋的数量最多,共有37枚碎块,箍筋次之,共有27枚碎块。长度在51 mm至150 mm之间的钢筋碎块在所有不同直径钢筋碎块中占比最大,这主要与盾构刀盘采用每隔100 mm画同心圆的方式来进行切割有关。混凝土的出渣情况如图18所示,左侧为中细粒径渣土,右侧为大粒径混凝土碎块。大粒径的混凝土碎块占总渣土的10%左右,其中最大的混凝土碎块粒径大约为220 mm。

    图  18  混凝土碎渣
    Figure  18.  Slag of concrete

    图19为刀具损伤图,损坏率为40%,损伤多产生于合金刀具与钢筋的相互作用。其中羊角刀磨损严重,其损坏形式大部分为刀头小块崩落。刀盘中心处的三齿复合片刀刀头也产生了较为明显的损伤,同时受到混凝土切割盲区的反作用影响,三齿复合片刀刀座磨损严重,但所有刀具仅出现了3处刀具切齿整块崩断且未出现刀具整体崩脱,损伤程度并不严重,这得益于磨料水射流对于钢筋混凝土的前期切割。

    图  19  刀具损伤
    Figure  19.  Damage of cutter

    从切削数据上分析,模拟盾构机仅切削混凝土表层,推进速度可达18 mm/min左右,后进入平稳切削段时,其推进速度稳固于2~3 mm/min。整个过程推进力最大为26 kN,刀盘的最大扭矩为11 kN·m,约占试验模型机额定扭矩的50%,通过扭矩数据可以看出,在前期磨料水射流的帮助下,可以成功将盾构刀具的切割扭矩控制在模拟盾构机额定扭矩的50%以下。

    (1)磨料水射流对钢筋和混凝土的切割机理存在差异性,水射粒子对钢筋的切割贡献十分有限而对混凝土的贡献显著,水射粒子的贡献减小了横移速度变化对混凝土切深的影响,使得混凝土的切口深度和宽度大于钢筋。

    (2)切割残余显著存在于钢筋和较硬的粗骨料中,钢筋需采用慢速切割,过快的横移速度会加剧切割残余的范围。

    (3)磨料水射流切割深度随着横移速度的增加而减小,下降速度由陡变缓,混凝土切口损伤宽度随之出现扩大但并不显著。

    (4)10 mm/min的横移速度在缩短切割时间的基础上能有效的切割C55钢筋混凝土,在钢筋区和非钢筋区形成了深度的跃变,导致在后续刀具作用下形成钢筋和混凝土混合整体剥落状渣土。

    (5)磨料射流联合盾构刀具切割C55钢筋混凝土有效解决了刀具直接切割产生的钢筋缠绕问题,减少了刀具损伤,控制扭矩在模拟盾构机额定扭矩的50%以下。

  • 图  1   基于管道测量机器人的堆石坝内部沉降测量原理

    Figure  1.   Principle of internal settlement measurement of rockfill dam based on pipeline measuring robot

    图  2   管道测量机器人数据处理框架

    Figure  2.   Framework of data processing of pipeline measuring robot

    图  3   管道高程递推原理

    Figure  3.   Recursion principle of pipeline elevation

    图  4   管径测量原理

    Figure  4.   Principle of pipe diameter measurement

    图  5   管道测量机器人

    Figure  5.   Pipeline measuring robot

    图  6   柔性监测管道

    Figure  6.   Flexible monitoring pipeline

    图  7   柔性监测管道布设示意图

    Figure  7.   Layout of flexible monitoring pipeline

    图  8   柔性监测管道埋设工艺

    Figure  8.   Buried process of flexible monitoring pipeline

    图  9   管道测量机器人高程测量与检核

    Figure  9.   Elevation measurement and check of pipeline measuring robot

    图  10   两河口大坝柔性监测管道布设

    Figure  10.   Deployment of flexible monitoring pipeline for Lianghekou Dam

    图  11   监测管道管径变化

    Figure  11.   Change of diameter of monitoring pipeline

    图  12   管道高程测量结果

    Figure  12.   Measured results of pipeline elevation

    图  13   两河口大坝内部沉降情况

    Figure  13.   Internal settlements of Lianghekou Dam

    图  14   管道测量机器人与水管式沉降仪沉降趋势对比

    Figure  14.   Comparison of settlement trends between pipeline measuring robot and hydraulic overflow settlement gauge

    表  1   观测房高程测量值及沉降

    Table  1   Elevations and settlements of observiong room

    观测日期 #11观测房 #12观测房
    高程/m 沉降/mm 高程/m 沉降/mm
    2020-05-07 2775.3606 0 2775.3776 0
    2020-11-12 2774.8423 518.3 2774.7411 518.3
    2021-05-31 2774.7156 645.0 2774.5889 788.7
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    表  2   管道测量机器人与水管式沉降仪相对沉降数据对比

    Table  2   Comparison of relative settlements between pipeline measuring robot and hydraulic overflow settlement gauge

    水管式沉降仪
    观测桩号
    管道测量机器人对应里程/m 水管式沉降仪沉降值/mm 管道测量机器人沉降值/mm 二者沉降值偏差值/mm
    H87 56 229.7 240.9 11.2
    H47 96 292.6 312.9 20.3
    H46 133 341.2 361.4 20.2
    H45 148 379.4 390.2 10.8
    H16 208 414.7 469.2 54.5
    H17 223 363.5 437.2 73.7
    H18 263 302.5 343.7 41.5
    H83 303 225.5 278.8 53.3
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    其他类型引用(2)

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-08-26
  • 网络出版日期:  2022-12-11
  • 刊出日期:  2022-09-30

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