2. 山东建筑大学商学院, 山东 济南 250101
2. Business School, Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, Shandong, China
节制闸受自身特性的影响, 长期处于频繁的充泄水这种差距悬殊的荷载作用下, 再加上地震荷载以及其他因素, 导致闸基沉降及闸侧渗漏、钢筋混凝土碳化等, 严重影响着节制闸的运转, 尤其是在汛期的拦蓄或者是排泄洪涝水时, 病态水闸存在极大的隐患[1]。一旦有险情发生, 将会给人民和社会带来无法估计的损失, 甚至危及生命。因此, 节制闸的安全运行管理必须得到足够的重视, 必须对节制闸进行实时的变形监测, 及时掌握节制闸的健康状况, 确保节制闸安全运行。
传统的测量手段能够高精度完成静态变形监测, 却无法实现对变形体的动态变形监测。物理传感器方法能够监测变形体的动态变形, 但是需要与变形体直接接触, 容易损坏, 且只能进行局部的变形监测。GPS (global position system)测量精度高, 操作方便, 监测大幅度变形的技术已经趋于成熟, 但是必须在变形监测的每一个监测点上都设置GPS接收机或者GPS信号接收天线, 点位选择的自由度较低, 误差来源较多, 监测小幅度的摇摆变形, 其精度还不够[2-3]。三维激光扫描法测量精度虽然较高[4-5], 可是在节制闸结构发生大变形时无法瞬间捕捉变形点。一些以专门用于应变测量、准直测量和倾斜测量的自动化监测仪器建立的变形监测系统, 能够实现实时自动化变形监测, 但是成本太高, 无法在中小水闸中进行推广[6]。
然而, 数字摄影技术[7-9]融合了摄影测量和信息技术, 以非量测数码相机来获取外业数据, 能够同时监测多个点, 抓拍到变形体的瞬间变形信息, 为监测工程结构整体动态变形开辟了一条新道路[10-16]。本研究即采用数字摄影技术监测节制闸在闸门升降过程中的动态变形。
1 研究方法 1.1 数字摄影技术在数字近景摄影测量中, 采用非量测数码相机直接获取观测目标的数字影像, 不受电磁干扰, 可直接连接计算机, 加速摄影测量处理过程。非量测数码相机的成像元件是电荷耦合装置(charge coupled device, CCD)或者互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor, CMOS)附以物镜等系统[17]。CCD是一种能产生电流, 发生电荷移动的半导体器件。当数码相机进行拍摄时, 相机中的CCD装置将外界的光、实景等以电子信号的形式保存得到数字影像。其成像原理如图 1所示。
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图 1 CCD的成像原理 Figure 1 Principle of CCD imaging |
本试验采用的格网如图 2所示, 通过对格网畸变差分析之后, 得到的畸变差分析图如图 3所示。通过对多组畸变误差的分析比较, 探索畸变差的变化规律, 完成畸变差的校正[18]。
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图 2 格网 Figure 2 Grid |
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图 3 格网误差分析 Figure 3 Analysis of grid error |
探索格网法改正畸变差的步骤如下:第一步, 固定格网, 并与格网一定的距离S布设相机; 第二步, 用相机不断拍摄格网的中心位置, 同时记录相机与格网之间的距离; 第三步, 选取较好的像片与实际的格网相比较, 仔细观察像片中的特征点, 分析非量测数码相机畸变的大小和方向; 第四步, 沿着统一的方向, 移动相机至不同的距离重复第二步、第三步的操作; 第五步, 根据前四步的工作推算出它们之间的相关数学关系式, 从而消除畸变差。
1.3 三维时间基线视差法普通数码相机不是专门用于测量的相机, 传统的模型已不再适用, 为了克服在实际测量中的困难, 提出了空间时间基线视差法, 并建立了数学模型[19-23]。
基本数学模型为:
| $ \left. \begin{array}{l} x-\Delta x = \frac{{{a_1}(X-{X_{\rm{s}}}) + {b_1}(Y-{Y_{\rm{s}}}) + {c_1}(Z - {Z_{\rm{s}}})}}{{{a_2}(X - {X_{\rm{s}}}) + {b_2}(Y - {Y_{\rm{s}}}) + {c_2}(Z - {Z_{\rm{s}}})}}\\ z - \Delta z = \frac{{{a_3}(X - {X_{\rm{s}}}) + {b_3}(Y - {Y_{\rm{s}}}) + {c_3}(Z - {Z_{\rm{s}}})}}{{{a_2}(X - {X_{\rm{s}}}) + {b_2}(Y - {Y_{\rm{s}}}) + {c_2}(Z - {Z_{\rm{s}}})}} \end{array} \right\}, $ | (1) |
式中:x, z为观测点的像点坐标; X、Y、Z为物方坐标; Δx, Δz为观测点像点坐标系统误差改正值; Xs, Ys, Zs为摄影站物方坐标; ai, bi, ci(i=1, 2, 3)为外方位元素角元素之函数。
把式(1)线性化展开得:
| $ \begin{array}{l} \left[\begin{array}{l} {v_x}\\ {v_z} \end{array} \right] - \left[\begin{array}{l} \Delta x\\ \Delta z \end{array} \right] = \left[\begin{array}{l} {a_{11}}{a_{12}}{a_{13}}\\ {a_{21}}{a_{22}}{a_{23}} \end{array} \right].\left[\begin{array}{l} \delta X\\ \delta Y\\ \delta Z \end{array} \right] + \\ \left[{\begin{array}{*{20}{c}} {-{a_{11}}}&{-{a_{12}}}&{-{a_{13}}}&{{a_{14}}}&{{a_{15}}}&{{a_{16}}}\\ { - {a_{21}}}&{ - {a_{22}}}&{ - {a_{23}}}&{{a_{24}}}&{{a_{25}}}&{{a_{26}}} \end{array}} \right].\left[\begin{array}{l} \delta {X_{\rm{s}}}\\ \delta {Y_{\rm{s}}}\\ \delta {Z_{\rm{s}}}\\ \delta \varphi \\ \delta \omega \\ \delta \kappa \end{array} \right] - \left[\begin{array}{l} x-{\delta _0}\\ z-{z_0} \end{array} \right], \end{array} $ | (2) |
式中:aij(i=1, 2; j=1, 2, 3, 4, 5, 6)为系数项, 是摄影机主距、物方坐标、外方位元素、像点坐标等元素的函数。x0, z0是采用待求值的近似值计算得到的像点坐标值。用头标“Ⅰ”、“Ⅱ”来区别两期各自的元素, 代入式(2)中, 兼顾
| $ \left. {\begin{array}{*{20}{l}} {\mathit{\boldsymbol{ \boldsymbol{\varDelta} X}} = {{(\delta x, \delta y, \delta z)}^{\rm{T}}}}\\ {\mathit{\boldsymbol{ \boldsymbol{\varDelta} }}{\mathit{\boldsymbol{X}}_{\rm{s}}} = {{(\delta {X_{\rm{s}}}, \delta {Y_{\rm{s}}}, \delta {Z_{\rm{s}}}, \delta \varphi, \delta \omega, \delta k)}^{\rm{T}}}} \end{array}} \right\}。$ | (3) |
在近似值x0、z0、Xso、f一样的前提下, 则有:
| $ \begin{array}{l} \left[{\begin{array}{*{20}{c}} {{V_p}}\\ {{V_q}} \end{array}} \right] = \left[{\begin{array}{*{20}{c}} {{a_{11}}}&{{a_{12}}}&{{a_{13}}}\\ {{a_{21}}}&{{a_{22}}}&{{a_{23}}} \end{array}} \right]\mathit{\boldsymbol{ \boldsymbol{\varDelta} X}} + \\ \;\;\;\;\left[{\begin{array}{*{20}{c}} {-{a_{11}}}&{-{a_{12}}}&{-{a_{13}}}&{{a_{14}}}&{{a_{15}}}&{{a_{16}}}\\ { - {a_{21}}}&{ - {a_{22}}}&{ - {a_{23}}}&{{a_{24}}}&{{a_{25}}}&{{a_{26}}} \end{array}} \right]\mathit{\boldsymbol{ \boldsymbol{\varDelta} }}{\mathit{\boldsymbol{X}}_{\rm{s}}} - \left[\begin{array}{l} p\\ q \end{array} \right], \end{array} $ | (4) |
式中:p为左右视差, q为上下视差。
即:
| $ V = A\mathit{\boldsymbol{ \boldsymbol{\varDelta} X}} + B\mathit{\boldsymbol{ \boldsymbol{\varDelta} }}{\mathit{\boldsymbol{X}}_{\rm{s}}}-L。$ | (5) |
洪园节制闸[24-25]如图 4所示, 共7孔, 每孔净宽13.00 m, 边孔为整体式混凝土结构, 闸室段长8.80 m, 宽103.00 m, 闸边墩厚1.50 m, 闸中墩厚2.00 m。闸室上游设宽1.40 m工作桥, 闸室下游设交通桥, 桥面宽度为净(13.50+2×0.50)m, 桥面高程26.39 m, 交通桥基础采用碎石的质量分数为30%的碎石土换填, 换填后的碎石土压实度不低于0.96, 地基承载力不低于160 kPa, 交通桥底板碎石土换填2.00 m。洪园节制闸上游共长49.50 m, 设有20.00 m长钢筋混凝土, 铺盖上游接15.00 m长的浆砌石, 厚0.50 m, 混凝土防渗板长34.50 m, 厚0.50 m。洪园节制闸下游河段共长60.90 m, 设有21.30 m长的钢筋混凝土消力池, 池深1.20 m; 消力池后接30.00 m长的浆砌石海漫护底, 厚0.50 m, 海漫后设抛石防冲槽, 槽底高程14.34 m, 槽深1.00 m。洪园节制闸两岸对称布置上下游导流墙, 导流墙为悬臂式钢筋混凝土, 最大挡土高度11.09 m, 左岸岸墙墙顶高程为20.88 m, 右岸岸墙墙顶高程为22.50 m。
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图 4 洪园节制闸 Figure 4 Hongyuan check gate |
洪园节制闸的闸门为平面闸门, 节制闸除了受到水的压力外还受到启闭机提供的启闭力, 启闭力主要与闸门反作用力、闸门支撑摩擦力、闸门止水阻力、闸门门顶水柱重量等荷载相关[26]。具体受力分析如图 5所示, 其中x方向为水流方向, 以水流方向的上游为正方向, z向为竖直方向, 以上方为正方向。
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图 5 闸门启闭过程受力图 Figure 5 Force diagram of the opening and closing process of the gate 注:G—闸门自重, kN; Gs—门体梁各内水重, kN; Pt—闸门底缘上托力或下吸力, kN; Pn—闸门正向作用力, kN; Tzd—闸门支撑摩擦力, kN; Tzs—闸门止水阻力, kN; Ws——闸门门顶水柱重量, kN |
闭门力FW和启门力FQ公式为:
| $ {F_{\rm{W}}} = {n_{\rm{T}}}({T_{{\rm{zd}}}} + {T_{{\rm{zs}}}})-{n_{\rm{G}}}G + {P_{\rm{t}}}, $ | (6) |
| $ {F_{\rm{Q}}} = {n_{\rm{T}}}({T_{{\rm{zd}}}} + {T_{{\rm{zs}}}}) + {P_{\rm{x}}} + {n'_{\rm{G}}}G + {G_{\rm{J}}} + {W_{\rm{s}}}, $ | (7) |
式中:nT为摩擦阻力安全系数; nG闭门力闸门自重修正系数; n′G持住力和启门力闸门自重修正系数; G为闸门自重; WS为作用在闸门上的水柱压力; GJ为加重块的重量; Pt为上托力; Px为下吸力; Tzd为支撑摩阻力; Tzs为止水摩阻力。
下吸力
| $ {P_{\rm{s}}} = {p_{\rm{s}}}{D_2}{B_{{\rm{zx}}}}, $ | (8) |
式中:Px为下吸力, kN; D2为闸门底缘止水至主梁下翼缘的距离, kN; ps为闸门D2段的平均下吸强度, kPa。
上托力
| $ {P_{\rm{t}}} = \rho {\beta _{\rm{t}}}{H_{\rm{s}}}{D_1}{B_{{\rm{zx}}}}, $ | (9) |
式中: ρ为水的密度, kg/m3; βt为上托力系数。
2.3 现场试验在试验当中需要在稳定区域布设控制点, 在变形明显的区域布设变形监测点。闸墩是大体积混凝土结构, 具有良好的稳定性, 适合布设控制点。门架上设置门槽, 闸门在门槽中运动, 所以门架在闸门升降期间的变形较大, 适合布设变形监测点。根据以上分析并结合现场情况, 把控制点布设在闸墩的工作桥上的混凝土结构上, 控制点的编号从南向北依次是C0~C3, 把变形监测点布设在等间距的门架上, 编号从南向北依次是U0~U7。
安置4台非量测数码相机, 2台设置在小清河的南面, 2台置于小清河的北面, 以相互校正。采用高精度的全站仪测量出控制点、变形监测点的空间坐标, 用来计算参考基线的长度。部分监测点的空间坐标如表 1所示。
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表 1 监测点坐标 Table 1 Coordinate of monitoring points |
图 6为在试验过程中监测节制闸变形的平面布置图。在整个的试验过程中, 以南北方向x轴, 以南方为正方向, 以东西方向y轴, 以东方为正方向。基于这样的一个二维平面来研究节制闸的变形情况, 而数码相机拍摄所得到的像平面xOz与基准二维平面xOy相互垂直, 所以给出的监测点的空间坐标是二维的坐标。
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图 6 节制闸测量示意图 Figure 6 Schematic diagram of check gate measurement |
外业数据的采集过程如下:
步骤1:在距离节制闸的一段距离, 视野开阔, 土质坚硬稳定区域, 安置试验相机, 确保试验相机在试验过程中保持稳定。在节制闸闸门升起之前, 拍摄一张像片, 作为零像片, 用以与后继像片作比较。
步骤2:在闸门受到启门力的瞬间, 4台相机同时拍摄, 监测这一瞬间节制闸的变形。
步骤3:在闸门升降的过程中, 4台相机每隔一定的时间同时拍摄节制闸的照片, 监测节制闸的变形。
步骤4:在闸门闭合的瞬间, 4台相机同时拍摄照片, 监测这一瞬间节制闸的变形。
2.4 试验成果及数据分析使用图片转换软件ACDSEE将高精度数码相机外业获取的照片(*.jpg格式)转换为水利工程结构变形监测数据处理软件所需要的格式(*. bmp)之后, 启动水利工程结构变形监测数据处理软件, 加载转换后的图片, 建立数据解算组, 对控制点和变形监测点进行量测和编号, 添加相应的参考基线, 得到一系列的变形数据以及变形曲线图, 直观地显现了洪园节制闸在闸门升降过程中变形情况, 变形曲线图如图 7所示, 图中显示的是综合位移的绝对值。变形点的相对位移值如表 2所示, DX0, DX1, DX2和DX3分别表示变形点U0, U1, U2和U3在水平方向的位移, DZ0, DZ1, DZ2和DZ3分别表示U1, U2, U3和U4在竖直方向的位移。这些变形值是基于照片左上角为原点建立的坐标系, 向下为竖直方向的正方向, 向右为水平方向的正方向。
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图 7 变形走向图 Figure 7 Deformation trend diagram |
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表 2 变形点相对位移 Table 2 Relative displacements of deformation points |
由力学分析可知:在闸门升起之前, 启门力逐渐增大, 当启门力足够大时, 闸门升起, 之后节制闸受到的启门力减小并趋于稳定。所以节制闸的受力是逐渐增大、再减小、最终趋于稳定的过程, 节制闸的变形也应该是逐渐增大、变小、趋于稳定的一个过程。通过试验, 得到的变形曲线也是逐渐增大、再减小、最终趋于稳定的一个过程。试验结果表明:采用数字摄影技术得到的变形数据完全符合节制闸的受力变形, 也表明了洪园节制闸的运行是安全的。
3 结论本研究采用的数字摄影技术以稳定的参考点为基准监测变形点, 得到变形监测点的相对变形, 这种方法无需知道参考点的空间坐标, 数据处理速度快, 避免了复杂、低效的传统摄影测量数据处理, 在节制闸结构的变形监测中具有较强的实用性。
通过数字摄影技术监测节制闸在闸门升降期间的动态变形, 得到以下结论:
(1) 采用数字摄影技术监测节制闸在闸门升降期间的动态变形, 其监测精度达到3/1 000, 能够满足变形监测的精度要求。
(2) 采用课题组编写的变形监测处理软件能够实时处理数码相机拍摄的照片, 绘制节制闸的变形走向图。节制闸在闸门升降期间确实存在由于外界荷载的变化导致的变形幅度波动现象。
(3) 根据变形走向图可知, 节制闸最大变形不超过5.00 mm, 且在整个监测过程中, 节制闸处在弹性变形范围内, 洪园节制闸是安全的。
本研究中采用的特殊的数字摄影技术成本低、精度高, 能完成节制闸的瞬间变形监测, 反映节制闸整体变形规律, 对当前水利工程结构无接触实时安全监测予以补充, 对发展未来工程结构的安全监测具有一定推动作用。在今后的研究当中, 若能建立观测站, 实现远距离控制数码相机监测节制闸, 并将拍摄的照片无线传输到笔记本电脑上进行数据处理, 就能建立一整套数字摄影自动化监测系统, 实现全天候作业, 具有广阔的应用前景。
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